Uma busca pode terminar normalmente seguindo uma regra de atualização errada. O EvoX 1.4.1, publicado em 30 de outubro de 2026, corrige esse desvio em SHADE, evolução diferencial e CMA-ES, recuperando adaptação, amostragem e execução das quais os algoritmos dependem.
Alinhar a implementação com o comportamento previsto.
O programa pode funcionar e buscar de outra forma
Em SHADE, a memória de sucessos de F e CR não se adaptava. As melhorias eram calculadas após substituir a aptidão, e a aritmética com arrays preenchidos com NaN contaminava os valores escolhidos. A correção calcula as melhorias antes da atualização e seleciona os sucessos com torch.where. SHADE
O operador compartilhado de cruzamento binomial comparava amostras normais com uma probabilidade de cruzamento. Agora utiliza amostragem uniforme, coerente com essa probabilidade. Outras correções inicializam CoDE, SaDE e SHADE uniformemente dentro dos limites. Muda o que é gerado, não apenas a ausência de falhas. DE
Definições matemáticas e restrições de execução
As correções CMA-ES abrangem a atualização de covariância de posto um, a constante de acumulação e restrições de aliasing em torch.cond. Esta última reativa também um teste CMA-ES desativado. Fórmulas e condições do framework exigem verificações distintas. CMA-ES
A versão trata ainda da inicialização e subespaços de estratégias evolutivas, seleção por torneio, transferências de dispositivo PSO e hipervolume. v1.4.1
A confiabilidade faz parte da infraestrutura
A correção SHADE adiciona um teste de regressão: cinco passos do fluxo e verificação de que a memória de adaptação muda e mantém valores finitos. Para comparar versões, registre semente, objetivo, população e orçamento de avaliação; depois repita as referências afetadas. As notas da versão orientam a atualização.