Ecosistema EvoX
Una raccolta di librerie, strumenti e progetti progettati per accelerare la ricerca sul calcolo e l'ottimizzazione.
EvoCmo
Un algoritmo evolutivo multi-popolazione completamente tensorializzato e accelerato da GPU per risolvere in modo efficiente problemi di ottimizzazione multi-obiettivo vincolati (CMOPs).
EvoGit
Un framework multi-agente decentralizzato che reinventa lo sviluppo software come un processo evolutivo collaborativo.
EvoGO
Un framework completamente guidato dai dati per l'ottimizzazione black-box, che sostituisce gli operatori euristici manuali con l'apprendimento di comportamenti di ricerca da dati storici.
EvoGP
Un framework di programmazione genetica ad albero (TGP) completamente accelerato da GPU, costruito su PyTorch.
EvoMO
Una libreria accelerata da GPU per l'ottimizzazione multi-obiettivo evolutiva (EMO) tramite tensorizzazione avanzata.
EvoNAS
Un framework per la ricerca di architetture neurali, implementato in PyTorch. Supporta l'addestramento di super-reti, l'ottimizzazione evolutiva multi-obiettivo e l'integrazione fluida con le moderne pipeline di addestramento della visione artificiale.
EvoRL
Un framework completamente accelerato da GPU per il Reinforcement Learning evolutivo.
EvoX
Un framework di calcolo evolutivo distribuito accelerato da GPU, compatibile con PyTorch.
EvoXBench
Una piattaforma che offre benchmarking istantaneo degli algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo evolutiva (EMO) nella ricerca di architetture neurali (NAS).
iStratDE
Un framework di Differential Evolution accelerato da GPU che migliora le prestazioni attraverso la diversità delle strategie a livello individuale.
MetaDE
Un framework evolutivo avanzato che ottimizza dinamicamente le strategie e gli iperparametri dell'Evoluzione Differenziale.
TensorNEAT
Una libreria basata su JAX per algoritmi di NeuroEvoluzione delle Topologie Aumentate (NEAT).