Nota de lanzamiento de EvoX v1.2.0

¡Nos complace anunciar el lanzamiento de «EvoX v1.2.0», repleto 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 ha añadido final_step() y se han actualizado hpo_wrapper y std_workflow para lograr flujos de trabajo de ejecución más fluidos.
Presentamos «Mujoco Playground», un nuevo entorno para experimentos de aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning).
Hemos publicado un nuevo tutorial para ayudar a los usuarios a familiarizarse rápidamente con la herramienta.
Se han añadido nuevas funciones de extensión de EvoX, lo que permite una mejor integración con proyectos hermanos como EvoMO.
Varias correcciones de errores y actualizaciones de la documentación para una mejor estabilidad y claridad.

Pull Requests relacionados:

Actualizaciones de docstrings para MOEAs — #230 (@Zhenyu2Liang)
Corrección de vmap en hpo_wrapper.py — #232 (@starquakee)
Añadido RVEAa y mejora del 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

Código de código abierto / Recursos de la comunidad

Artículo científico (Paper):

GitHub:

Proyecto principal (EvoX):

Grupo de QQ: 297969717

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Grupo de QQ | Evolving Machine Intelligence