Modelo de simulación física en un entorno de pruebas

¡Estamos emocionados de anunciar el lanzamiento de «EvoX v1.2.0», cargado de nuevas funciones, mejoras e importantes correcciones de errores!

Esta actualización mejora la flexibilidad y el rendimiento del framework en sus módulos clave.

Puntos destacados

  • Se añadió final_step() y se actualizaron hpo_wrapper y std_workflow para flujos de trabajo de ejecución más fluidos.

  • Se introdujo «Mujoco Playground», un nuevo entorno para experimentos de reinforcement learning.

  • Lanzamos un nuevo tutorial para ayudar a los usuarios a familiarizarse rápidamente.

  • Se añadieron nuevas funciones de extensión de EvoX, permitiendo una mejor integración con proyectos hermanos como EvoMO.

  • Varias correcciones de errores y actualizaciones de documentación para una mejor estabilidad y claridad.

Pull Requests relacionados

  • Actualizaciones de docstring para MOEAs – #230 (@Zhenyu2Liang)

  • Corrección de vmap en hpo_wrapper.py – #232 (@starquakee)

  • Se añadió RVEAa y se mejoró el soporte para DTLZ, IGD y RVEA – #231 (@XU-Boqing)

  • Actualizaciones de final_step() en los módulos de workflow – #233 (@XU-Boqing)

  • Entorno Mujoco Playground – #234 (@Nam-dada)

  • Refinamientos en la documentación – #235 (@Zhenyu2Liang)

  • Correcciones de errores para Mujoco Playground – #236 (@Nam-dada)

  • Nuevo tutorial para usuarios – #237 (@BillHuang2001)

Registro de cambios completo: v1.1.2…v1.2.0

Recursos

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