最新ニュース
進化的計算の深掘り記事、プロジェクトの更新情報、コミュニティニュース。
iStratDE: GPUコンピューティング × 超大規模集団で差分進化の潜在能力を最大限に引き出す
EvoXチームが提案するiStratDEは、GPU加速による差分進化手法であり、個体レベルで固定的な戦略を割り当てることで、通信不要の大規模並列探索を実現し、優れた実験性能と理論的収束保証を兼ね備えています。
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EvoXクイックスタート：わずか10分でGPU加速による進化的計算を実行
EvoXを使用して、わずか10分でGPU加速による進化的計算を始めるための初心者向けチュートリアルです。
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GPUアクセラレーションによる進化的多目的最適化
テンソル化を通じて進化的多目的最適化とGPUアクセラレーションを橋渡しし、EvoMOライブラリを紹介します。
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MetaDE: 差分進化法による差分進化法の進化
MetaDEは、差分進化法（Differential Evolution）を使用して独自のハイパーパラメータと戦略を進化させるメタ進化手法であり、IEEE TEVCに掲載されました。
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EvoRL: 進化強化学習のためのGPU加速フレームワーク
EvoRLは、探索能力と適応性を向上させるために進化計算アルゴリズムとRLを統合した、オープンソースの進化強化学習フレームワークです。
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EvoGP: ツリーベース遺伝的プログラミングのためのGPU加速フレームワーク
EvoGPは、PyTorch上に構築された完全GPU加速型のツリーベース遺伝的プログラミングフレームワークであり、CPU実装と比較して最大100倍の高速化を実現します。
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