Экосистема EvoX
Коллекция библиотек, инструментов и проектов, созданных для ускорения вычислений и исследований в области оптимизации.
AutoPSO
Метафреймворк для автоматизированной оптимизации роем частиц, автоматически создающий варианты PSO с помощью оптимизации чёрного ящика на GPU.
EvoCmo
Полностью тензоризованный многопопуляционный эволюционный алгоритм с ускорением на GPU для эффективного решения задач многокритериальной оптимизации с ограничениями (CMOP).
EvoCoCo
Мультиагентный фреймворк для автоматической тензоризации программного обеспечения эволюционной многокритериальной оптимизации (EMO) на основе семантики.
EvoGit
Децентрализованный мультиагентный фреймворк, переосмысливающий разработку ПО как совместный эволюционный процесс.
EvoGO
Полностью управляемый данными фреймворк для оптимизации чёрного ящика, заменяющий ручные эвристические операторы обучением поисковому поведению на основе исторических данных.
EvoGP
Полностью GPU-ускоренный фреймворк древовидного генетического программирования (TGP), построенный на PyTorch.
EvoMO
GPU-ускоренная библиотека для эволюционной многокритериальной оптимизации (EMO) с помощью продвинутой тензоризации.
EvoNAS
Фреймворк для поиска нейронных архитектур, реализованный с помощью PyTorch. Он поддерживает обучение суперсетей, эволюционную многоцелевую оптимизацию и полную интеграцию с современными конвейерами обучения компьютерного зрения.
EvoRL
Полностью GPU-ускоренный фреймворк для эволюционного обучения с подкреплением.
EvoX
Распределённый GPU-ускоренный фреймворк эволюционных вычислений, совместимый с PyTorch.
EvoXBench
Платформа для мгновенного бенчмаркинга алгоритмов эволюционной многокритериальной оптимизации (EMO) в поиске нейронных архитектур (NAS).
iStratDE
Ускоренный на GPU фреймворк Differential Evolution, повышающий производительность за счёт разнообразия стратегий на уровне отдельных особей.
MetaDE
Продвинутый эволюционный фреймворк, динамически оптимизирующий стратегии и гиперпараметры дифференциальной эволюции.
TensorNEAT
Библиотека на основе JAX для алгоритмов нейроэволюции дополняющих топологий (NEAT).