Ecossistema EvoX

Um framework de computação evolutiva distribuída acelerado por GPU, compatível com PyTorch.

Um meta-framework para otimização automática por enxame de partículas que constrói automaticamente variantes de PSO por meio de otimização de caixa-preta em GPUs.

Um algoritmo evolutivo de múltiplas populações totalmente tensorizado e acelerado por GPU para resolver com eficiência problemas de otimização multiobjetivo com restrições (CMOPs).

Um framework multi-agente para a tensorização automática guiada pela semântica de software de otimização multiobjetivo evolutiva (EMO).

Um framework multi-agente descentralizado que reimagina o desenvolvimento de software como um processo evolutivo colaborativo.

Uma framework totalmente orientada por dados para otimização de caixa negra, substituindo operadores heurísticos manuais pela aprendizagem de comportamentos de pesquisa a partir de dados históricos.

Um framework de programação genética baseada em árvores (TGP) totalmente acelerado por GPU, construído sobre PyTorch.

Uma biblioteca acelerada por GPU para otimização multiobjetivo evolutiva (EMO) através de tensorização avançada.

Uma estrutura para busca de arquitetura neural, implementada com PyTorch. Suporta o treinamento de super-redes, otimização multiobjetivo evolutiva e integração perfeita com pipelines modernos de treinamento de visão computacional.

Um framework totalmente acelerado por GPU para aprendizagem por reforço evolutiva.

Uma plataforma que oferece benchmarking instantâneo de algoritmos de otimização multiobjetivo evolutiva (EMO) na pesquisa de arquiteturas neurais (NAS).

Uma framework de Differential Evolution acelerada por GPU que melhora o desempenho através da diversidade de estratégias ao nível individual.

Um framework evolutivo avançado que otimiza dinamicamente as estratégias e hiperparâmetros da Evolução Diferencial.

Uma biblioteca baseada em JAX para algoritmos de NeuroEvolução de Topologias Aumentadas (NEAT).