탐색이 정상 종료되어도 잘못된 갱신 규칙을 따를 수 있습니다. 2026년 10월 30일 공개된 EvoX 1.4.1은 SHADE, 차분 진화와 CMA-ES의 이런 차이를 수정해 알고리즘이 의존하는 적응, 샘플링과 실행 동작을 복원합니다.
구현을 알고리즘의 의도된 동작에 맞춥니다.
실행되는 코드도 다른 탐색을 할 수 있습니다
SHADE에서는 F와 CR의 성공 이력 메모리가 적응적으로 갱신되지 않았습니다. 적합도를 교체한 뒤 개선량을 계산했고, NaN으로 채워진 배열과의 연산이 선택값을 오염시켰습니다. 수정은 갱신 전에 개선량을 계산하고 torch.where로 성공 항목을 선택합니다. SHADE
차분진화의 공통 이항 교차 연산자는 정규분포 표본을 교차 확률과 비교했습니다. 수정은 그 확률의 의미에 맞는 균등 표본 추출을 사용합니다. CoDE, SaDE, SHADE 초기 개체군도 경계 안에서 균등하게 생성합니다. 단순한 충돌 여부가 아니라 어떤 후보를 만드는지에 영향을 줍니다. DE
수학적 정의와 런타임 제약
CMA-ES 수정은 랭크 1 공분산 갱신, 누적 상수, torch.cond 별칭 제약으로 인한 실패를 다룹니다. 마지막 수정은 비활성화된 CMA-ES 테스트도 다시 활성화합니다. 수식과 실행 프레임워크 제약은 각각 확인해야 합니다. CMA-ES
진화 전략 초기화·부분 공간, 토너먼트 선택, PSO 장치 이동, 하이퍼볼륨 처리도 수정했습니다. v1.4.1
신뢰성도 인프라의 일부입니다
SHADE 수정은 워크플로를 다섯 단계 실행하고 적응 메모리가 변화하면서 유한값을 유지하는지 확인하는 회귀 테스트를 추가합니다. 버전별 비교에는 시드, 목적 함수, 집단과 평가 예산을 기록하고 영향받은 기준 실험을 다시 실행하세요. 업그레이드 기준은 릴리스 기록에서 확인할 수 있습니다.