Ultime Novità
Approfondimenti sul calcolo evolutivo, aggiornamenti del progetto e notizie dalla community.
iStratDE: GPU Computing x Popolazioni Ultra-Grandi Sbloccano il Pieno Potenziale dell'Evoluzione Differenziale
Il team di EvoX presenta iStratDE, un metodo di evoluzione differenziale accelerato su GPU che assegna strategie fisse a livello individuale, consentendo una ricerca parallela su larga scala senza comunicazione, con prestazioni empiriche solide e garanzie teoriche di convergenza.
Avvio rapido EvoX: esegui il calcolo evolutivo accelerato da GPU in soli 10 minuti
Un tutorial per principianti per iniziare con il calcolo evolutivo accelerato da GPU usando EvoX in soli 10 minuti.
Ottimizzazione multi-obiettivo evolutiva accelerata da GPU
Collegare l'ottimizzazione multi-obiettivo evolutiva e l'accelerazione GPU tramite tensorizzazione, con la libreria EvoMO.
MetaDE: evolvere l'evoluzione differenziale con l'evoluzione differenziale
MetaDE è un metodo meta-evolutivo che utilizza l'evoluzione differenziale per evolvere i propri iperparametri e strategie, pubblicato su IEEE TEVC.
EvoRL: Un Framework Accelerato su GPU per l'Evolutionary Reinforcement Learning
EvoRL è un framework open-source di Evolutionary Reinforcement Learning che integra algoritmi evolutivi con l'RL per una migliore esplorazione e adattabilità.
EvoGP: Un Framework Accelerato su GPU per la Programmazione Genetica Basata su Alberi
EvoGP è un framework di Programmazione Genetica Basata su Alberi completamente accelerato su GPU e costruito su PyTorch, che raggiunge un'accelerazione fino a 100x rispetto alle implementazioni su CPU.