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。

EvoGP：GPU ネイティブな木構造遺伝的プログラミングフレームワーク、ピーク性能 10^11 GPops/s

EvoGP は木の表現、遺伝的操作子、並列実行を根本から再設計し、ピークスループット 10^11 GPops/s を超え、既存 GPU 実装に対して最大 304 倍の高速化を達成する。

EvoGO は、過去の探索経験からより良い解を生成する方法を学習する完全データ駆動型の進化最適化フレームワークであり、複雑で高次元なタスクにおいて高速かつ強力なパフォーマンスを実現します。

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。

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。

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。

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。

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。