EvoXエコシステム
計算および最適化の研究を加速するために設計されたライブラリ、ツール、プロジェクトのコレクション。
AutoPSO
GPU 上のブラックボックス最適化により PSO バリアントを自動構築する、自動粒子群最適化のためのメタフレームワーク。
EvoCmo
制約付き多目的最適化問題 (CMOPs) を効率的に解決するための、完全テンソル化された GPU アクセラレーション対応の多母集団進化アルゴリズム。
EvoCoCo
進化的多目的最適化 (EMO) ソフトウェアのセマンティクスに基づく自動テンソル化のためのマルチエージェントフレームワーク。
EvoGit
ソフトウェア開発を協調的な進化プロセスとして再定義する分散型マルチエージェントフレームワーク。
EvoGO
手動のヒューリスティック演算子を履歴データからの探索行動の学習に置き換える、完全データ駆動型のブラックボックス最適化フレームワーク。
EvoGP
PyTorch 上に構築された完全 GPU 高速化ツリーベース遺伝的プログラミング (TGP) フレームワーク。
EvoMO
高度なテンソル化による GPU 高速化進化的多目的最適化 (EMO) ライブラリ。
EvoNAS
PyTorchで実装されたニューラルアーキテクチャ探索フレームワーク。スーパーネットワークの学習、進化的多目的最適化、近代的なコンピュータビジョン学習パイプラインとのシームレスな統合をサポートします。
EvoRL
進化的強化学習のための完全 GPU 高速化フレームワーク。
EvoX
PyTorch 互換の分散型 GPU 高速化進化計算フレームワーク。
EvoXBench
ニューラルアーキテクチャ探索 (NAS) における進化的多目的最適化 (EMO) アルゴリズムの即時ベンチマークを提供するプラットフォーム。
iStratDE
個体レベルの戦略多様性によって性能を向上させる、GPU 加速の Differential Evolution フレームワーク。
MetaDE
差分進化の戦略とハイパーパラメータを動的に最適化する高度な進化フレームワーク。
TensorNEAT
JAX ベースの拡張トポロジーニューロ進化 (NEAT) アルゴリズムライブラリ。