4. 高度な機能

EvoXは、より複雑なニーズに対応するための多くの高度な機能を提供しています。基本に慣れた後、この章ではフレームワーク設定のカスタマイズ、オプションのプラグインモジュールの管理、パフォーマンスの最適化方法を紹介します。これにより、必要に応じてEvoXを拡張・調整できるようになります。

カスタム設定

EvoXのデフォルト設定はほとんどの状況に適していますが、フレームワークの動作やパラメータをカスタマイズしたい場合もあります。例えば：

アルゴリズムパラメータの調整: 基本的な集団サイズや反復回数以外にも、多くのアルゴリズムが高度なパラメータを公開しています。例えば、CMA-ESでは初期共分散行列の設定が可能で、NSGA-IIでは混雑距離パラメータが公開されています。アルゴリズムのコンストラクタにパラメータを渡すことができます。例：GA(crossover_prob=0.9, mutation_prob=0.1)は遺伝的アルゴリズムの交叉確率と突然変異確率をカスタマイズします。これらを調整することでパフォーマンスを微調整できます。各アルゴリズムのAPIについてはEvoXのドキュメントを参照してください。利用可能なパラメータとデフォルト値が記載されています。
オペレータコンポーネントの置換: 内部の進化オペレータ（選択戦略や突然変異戦略など）を置換できます。一部のアルゴリズムクラスはカスタムオペレータオブジェクトの受け渡しをサポートしています。例えば、差分進化（DE）はカスタム突然変異オペレータをサポートしており、カスタム関数やOperatorクラスを提供できます。EvoXのモジュラー設計はこの「プラグインスタイル」の置換をサポートしています。これには通常、アルゴリズムの内部を理解する必要があり、標準的なユースケースでは通常必要ありません。
多目的設定: 多目的最適化では、好みや重みを設定する必要がある場合があります。例えば、重み付き和法の重みベクトルの設定や、進化中の参照点の調整などです。これらの設定は通常、問題クラスやアルゴリズムクラスのパラメータを通じて公開されます。例：problem = DTLZ2(d=12, m=3)は12次元、3目的の問題を定義します。一部のアルゴリズムではカスタム参照ベクトルの受け渡しが可能です。アルゴリズムのドキュメントを読むことで、これらの設定を十分に活用できます。
ログと出力: デフォルトのEvalMonitorは既に主要な最適化メトリクスを記録しています。追加情報（集団の多様性や世代ごとの平均適応度など）が必要な場合は、モニターをカスタマイズするか、ループ内で手動でログを記録できます。長時間実行されるタスクでは、ファイルにログを記録したい場合があります。これはPythonのloggingライブラリや簡単なファイルI/Oを使用して、後で分析するために結果を追記することで実現できます。

まとめると、カスタム設定とは、特定のタスクに合わせてEvoXのデフォルト動作を変更することを意味します。これには通常、EvoXのAPIのより深い使用が含まれます。開発と拡張のセクションでさらに詳しく説明します。初心者の方は、EvoXが経験豊富なユーザーがほぼすべての詳細を調整できる柔軟なインターフェースを提供していることを覚えておいてください。ただし、デフォルトのままでもすぐに結果を得ることができます。

プラグイン管理

ここでの「プラグイン」とは、EvoXのオプションコンポーネントや拡張モジュールを指します。可視化ツール、強化学習環境ラッパー、EvoXエコシステムの関連プロジェクトなどが含まれます。EvoXでのプラグイン管理は主にオプションモジュールのインストールと使用に関するものです。以下は主要な拡張機能とその管理方法です：

可視化プラグイン: EvoXにはevox.vis_toolsモジュールが含まれており、チャート作成用のplotサブモジュールと、リアルタイムデータストリーム用の.exvログフォーマットをサポートしています。可視化を使用するには、visエクストラ付きでEvoXをインストールします：pip install evox[vis]。（最初にインストールしなかった場合は、後からインストールするか、pip install plotlyを実行して依存関係を満たすことができます。）可視化ツールを使用する際は、通常、モニターがデータを記録した後にプロット関数を呼び出します。例えば、EvalMonitor.plot()はvis_tools.plotを使用します。このプラグインがインストールされていることを確認すると、matplotlibなどのライブラリが見つからないエラーを回避できます。
ニューロエボリューションプラグイン: EvoXは強化学習環境（Brax物理エンジンなど）とニューラル個体最適化（ニューロエボリューション）をサポートしています。これらの機能はneuroevolution拡張にバンドルされており、pip install "evox[neuroevolution]"でインストールできます。これにはGoogle Braxライブラリ、Gymなどが含まれます。インストール後、evox.problems.neuroevolutionのBraxProblemなどのラッパーを使用して、RL環境を最適化問題に変換できます。PyTorchモデルパラメータをベクトルにフラット化するためのParamsAndVectorなどのツールも含まれています。BraxはLinuxまたはWSL経由のWindowsでのみ動作することに注意してください。ネイティブWindowsのPythonではCPUでのみ実行できる場合があります。要するに、EvoXプラグインの有効化・無効化は、特定のエクストラのインストールによって制御されます。
関連プロジェクト: EvoXにはEvoRL（進化的強化学習に特化）やEvoGP（GPU加速遺伝的プログラミング）などの関連プロジェクトがあります。これらはEvoXの設計思想とインターフェースを共有しています。タスクがRL中心の場合、これらの専用フレームワークを好むかもしれません。これらのプラグインの管理は、バージョンの互換性と依存関係の充足を確保することを意味します。例えば、EvoRLはJAXとBraxを使用し、EvoGPはシンボリックツリーライブラリを必要とする場合があります。これらのライブラリは通常、競合なく共存できます。メインのEvoXプロジェクトから呼び出せる補完的なツールと考えてください。軽量なセットアップのために完全に省略することもできます。
カスタムプラグイン: EvoXのモジュール性のおかげで、独自の「プラグイン」を構築できます。例えば、独自のメトリクスを追跡するカスタムMonitorクラスや、サードパーティのシミュレータをラップするカスタムProblemサブクラスを作成できます。これらは実質的にEvoXの機能を拡張します。ベストプラクティスは、EvoXのインターフェース規約に従うことです。例えば、カスタムProblemにevaluate()メソッドがあることを確認するか、カスタムMonitorが基底クラスを継承していることを確認します。テスト後、EvoXの将来のリリースに貢献することもできます。

全体として、EvoXでのプラグイン管理は柔軟な拡張と依存関係の制御に関するものです。初心者として、インストール時にvisとneuroevolution拡張を含めるかどうかを決定できます。最初にインストールしなかった場合は、後から追加できます。プラグインを使用すると、最適化の進捗をより簡単に監視し、EvoXを外部ツールと統合してより強力にすることができます。

パフォーマンス最適化

パフォーマンスはEvoXの大きな強みです。同じアルゴリズムを使用しても、EvoXのGPUサポートにより速度を数桁向上させることができます。ただし、これを最大限に活用するには、いくつかのヒントに従う必要があります：

GPU並列処理の使用: まず、コードが実際にGPU上で実行されていることを確認してください。前述のように、CUDA対応のPyTorchをインストールし、データをGPUデバイスに移動します。動作が遅い場合は、torch.cuda.is_available()で確認してください。Trueが返されるはずです。GPUが存在するのに使用されていない場合は、テンソルがデフォルトでCPU上に作成されている可能性があります。deviceを明示的に設定するか、入力テンソル（lb/ubなど）がCUDA上にあることを確認して修正してください。EvoXはこれらの入力のデバイスに従います。マルチGPUシステムでは、EvoXは一般的にプロセスごとに1つのGPUを使用します。複数のGPUを活用するには、異なるGPUで複数のプロセスを実行するか、将来の協調マルチGPU実行のサポートを待つことができます。
並列評価: 進化アルゴリズムの主要なボトルネックは適応度評価です。評価は多くの場合独立しているため、並列化できます。EvoXは可能な場合に評価をバッチ処理します。例えば、ニューラルネットワーク評価や多項式関数はGPUを使用して並列に計算できます。カスタム問題では、Pythonループを避け、評価コードをベクトル化して候補のバッチ全体を一度に処理してください。これによりPyTorchの並列機能を最大限に活用できます。簡単に言えば：問題のevaluate()関数を個々の解ではなくバッチで動作させることで、大幅な高速化が実現します。
コンパイルによる最適化: PyTorch 2.0ではtorch.compileが導入され、モデル/関数をJITコンパイルしてパフォーマンスを向上させます。評価ロジックが複雑な場合は、実行前にコンパイルを検討してください：
```
jit_state_step = torch.compile(workflow.step())
```
これによりパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

注意:

コンパイルにはオーバーヘッドが追加され、すべての関数や問題でサポートされているわけではありません。大規模で長時間実行されるタスクに最適です。Windowsでは、torch.compileが動作するためにTritonがインストールされていることを確認してください。

集団サイズの調整: 集団サイズが大きいほど多様性とグローバル探索能力が向上しますが、世代ごとの計算量も増加します。pop_sizeを調整して品質と速度のバランスを取ってください。GPUでは、並列処理のおかげで線形的な時間コストの増加なしにサイズを増やせることが多いです。ただし、サイズが大きすぎるとメモリの問題が発生する可能性があります。GPUメモリが不足する場合は、集団サイズや問題の次元を減らすか、FP16を使用してスペースを節約してください（torch.set_float32_matmul_precision('medium')で設定）。
Pythonオーバーヘッドの削減: EvoXはほとんどのコア計算をtorch.Tensorに移行していますが、ユーザーが書いたループやカスタムオペレータでは、過度なPythonレベルの操作を避けるべきです。頻繁なprint（高いI/Oコスト）、リスト、データ型変換を避けてください。コードをベクトル化/テンソル化して、高速なC++/CUDAカーネルを活用し、Pythonインタプリタのオーバーヘッドを削減してください。
分散デプロイメント: 超大規模な問題の場合、複数のマシンでの実行を検討してください。EvoXはマルチノードセットアップ（バックエンド通信とシャーディングを介して）をサポートしています。初心者向けではありませんが、この機能が存在することを知っておくと良いでしょう。GPUクラスターがある場合は、分散デプロイメントについてEvoXのドキュメントを参照してください。通常、環境変数の設定や特別なスクリプトでの起動が必要です。アーキテクチャにより、同じコードが単一ノードまたはマルチノードセットアップで実行できます。最初の試みとして、1台のマシンで複数のプロセスを使用してシミュレートできます。
パフォーマンスプロファイリング: より深く掘り下げるには、PyTorchのプロファイラーやPythonのcProfileなどのツールを使用してボトルネックを分析してください。これにより、時間が評価、選択、またはその他の部分に費やされているかを特定でき、それに応じて最適化できます（例：繰り返し計算のキャッシュ）。EvoXはパフォーマンスのために構築されていますが、実際のタスクでは分析が必要な固有のボトルネックに遭遇する可能性があります。

要するに、EvoXはアーキテクチャレベルで既に最適化されていますが、ユーザーはGPUの正しい使用、バッチ計算、パラメータの調整によってさらにパフォーマンスを向上させることができます。速度を追求する際には、結果の品質を維持することも忘れないでください。バランスが重要です。EvoXに慣れるにつれて、パフォーマンスチューニングは自然にできるようになります。