Modelo de simulación física en un entorno de pruebas

¡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

Recursos

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