D’un côté, le calcul évolutionnaire est extrêmement puissant dans la recherche et l’ingénierie du monde réel, mais difficile à mettre en oeuvre. De l’autre, les capacités des GPU sont de plus en plus puissantes, mais il est difficile pour eux d’exercer leur puissance dans les tâches de calcul évolutionnaire.
Nous avons besoin d’une solution véritablement moderne : support GPU natif, architecture modulaire, interfaces claires, utilisabilité immédiate et extensibilité personnalisable. C’est EvoX — un moteur de calcul évolutionnaire pour l’avenir.
Pour aider les utilisateurs à démarrer rapidement, l’équipe EvoX a publié le “Tutoriel pour débutants EvoX”. Le tutoriel comprend 8 chapitres, couvrant tout, des bases aux applications pratiques avancées, vous guidant pas à pas pour exécuter des algorithmes évolutionnaires sur GPU.
Ressources complètes du tutoriel
Tutoriel en ligne en chinois :
EvoX Beginners Tutorial - EvoX Document
Tutoriel PDF en chinois :
Veuillez rejoindre le Groupe QQ pour l’obtenir : 297969717
Ensuite, nous allons vous guider à travers l’ensemble du processus, de l’installation à l’exécution, en seulement 10 minutes.
Étape 1 : Configuration de l’environnement
Ouvrez votre terminal et créez un environnement Python propre :
Vous pouvez également utiliser votre outil préféré pour créer un environnement Python propre.
Étape 2 : Installer PyTorch et EvoX
Vérifiez si le GPU est disponible :
Étape 3 : Exécutez votre premier algorithme évolutionnaire
Que fait ce code ? Il compose un algorithme (PSO), un problème (Ackley) et un moniteur (EvalMonitor) via une interface standard. EvoX s’occupe de tout le parallélisme, l’accélération et la surveillance !
Étape 4 : Tracer la courbe de convergence
Une seule ligne suffit :
Vous voyez cette courbe descendante ? C’est la trajectoire de votre algorithme évolutionnaire qui s’approche de la cible, et le chemin qu’il emprunte pour explorer le monde inconnu.
Étape 5 : Essayez d’étendre
Si “simplement exécuter un Ackley” ne vous suffit pas, vous pouvez :
· Remplacer PSO par GA, DE, CMA-ES, NSGA-II, RVEA… · Remplacer Ackley par Rastrigin, Griewank, CEC2022 · Passer à un problème multi-objectif en définissant n_objs >= 2 · Implémenter votre propre logique avec MyProblem et MyAlgorithm · Se connecter à des modèles PyTorch ou des environnements d’apprentissage par renforcement (Gym, Brax, MuJoCo Playground)
Qu’il s’agisse de réglage d’hyperparamètres, de recherche d’architecture, de neuroévolution ou d’optimisation de stratégies de contrôle, EvoX gère tout cela avec facilité.
Pourquoi choisir EvoX ?
Remerciements
Ce tutoriel a été rédigé par Boqing Xu, Xinmeng Yu, Bowen Zheng et Xinyao Li. Beichen Huang était responsable de la compilation, de l’édition et de la mise en ligne du tutoriel.
Nous remercions sincèrement chaque membre de la communauté EvoX. Ce sont nos efforts conjoints qui ont permis à EvoX de continuer à évoluer.
Code open source / Ressources communautaires
Article :
https://arxiv.org/abs/2503.20286
GitHub :
https://github.com/EMI-Group/evomo
Projet amont (EvoX) :
https://github.com/EMI-Group/evox
Groupe QQ : 297969717
Groupe QQ | Evolving Machine Intelligence
EvoMO est construit sur le framework EvoX. Si vous souhaitez en savoir plus sur EvoX, n’hésitez pas à consulter l’article officiel sur EvoX 1.0 publié sur notre compte public WeChat pour plus de détails.
