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진화 연산에 대한 심층 분석, 프로젝트 업데이트 및 커뮤니티 소식.
iStratDE: GPU 컴퓨팅 x 초대규모 개체군으로 차분 진화의 잠재력을 완전히 해방하다
EvoX 팀이 개체 수준에서 고정 전략을 부여하는 GPU 가속 차분 진화 방법인 iStratDE를 소개합니다. 통신 없는 대규모 병렬 탐색을 가능하게 하며, 뛰어난 실험적 성능과 이론적 수렴 보장을 제공합니다.
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EvoX 퀵스타트: 단 10분 만에 GPU 가속 진화 연산 실행하기
EvoX를 사용하여 단 10분 만에 GPU 가속 진화 연산을 시작하는 초보자용 튜토리얼입니다.
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GPU 가속 진화 다목적 최적화
텐서화(Tensorization)를 통해 진화 다목적 최적화와 GPU 가속을 연결하고, EvoMO 라이브러리를 소개합니다.
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MetaDE: 차분 진화를 통한 차분 진화의 진화
MetaDE는 차분 진화(Differential Evolution)를 사용하여 자체 하이퍼파라미터와 전략을 진화시키는 메타 진화 방법으로, IEEE TEVC에 게재되었습니다.
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EvoRL: 진화적 강화 학습을 위한 GPU 가속 프레임워크
EvoRL은 탐색 능력과 적응성을 향상시키기 위해 진화 알고리즘과 RL을 통합한 오픈 소스 진화적 강화 학습(Evolutionary Reinforcement Learning) 프레임워크입니다.
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EvoGP: 트리 기반 유전 프로그래밍을 위한 GPU 가속 프레임워크
EvoGP는 PyTorch 기반으로 구축된 완전 GPU 가속 트리 기반 유전 프로그래밍 프레임워크로, CPU 구현 대비 최대 100배의 속도 향상을 달성합니다.
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