Революция в генетическом программировании с помощью GPU-ускорения
EvoGP разработан для преодоления вычислительных ограничений традиционного древовидного генетического программирования (Tree-Based Genetic Programming) за счёт использования параллельных вычислений на GPU. Ключевые эволюционные операции, такие как генерация деревьев, мутация, кроссовер и оценка приспособленности, полностью оптимизированы с помощью CUDA, что позволяет EvoGP достигать 100-кратного ускорения по сравнению с CPU-реализациями.
Ключевые возможности EvoGP
- Пользовательские CUDA-ядра для эволюционных операций — повышают эффективность при крупномасштабной оптимизации.
- Бесшовная интеграция с PyTorch — сочетает гибкость Python с высокопроизводительными GPU-вычислениями.
- Поддержка деревьев с множественными выходами — расширяет возможности применения в сложных задачах, таких как классификация и оптимизация стратегий.
- Комплексный набор бенчмарков — включает символьную регрессию, классификацию и управление роботами (Brax).
- Продвинутые генетические операторы — поддерживает разнообразные методы селекции, мутации и кроссовера.
Значительный прорыв в исследованиях генетического программирования
EvoGP предоставляет исследователям и практикам надёжную масштабируемую платформу для изучения новых методологий TGP. Объединяя эволюционные алгоритмы с GPU-ускорением, EvoGP открывает новые возможности в области машинного обучения, искусственного интеллекта и автоматизированного программирования.
Установка и участие в сообществе
Фреймворк является открытым и доступен на GitHub в репозитории EMI-Group/EvoGP. Исследователи и разработчики могут вносить свой вклад, делиться идеями и улучшать фреймворк через Issues и Pull Requests на GitHub. В планах — добавление новых вариантов GP, расширенных методов множественных выходов и дальнейшая оптимизация вычислений.
Благодарности и перспективы
EvoGP основан на фундаментальных принципах генетического программирования, заложенных Джоном Р. Козой (John R. Koza), и включает достижения из области PyTorch, CUDA и библиотек символьной регрессии. Группа EMI-Group видит развитие EvoGP как ведущей GPU-ускоренной платформы для эволюционных вычислений, значительно расширяющей своё влияние в области автоматизации и оптимизации на основе ИИ.
Подробнее — в репозитории EvoGP на GitHub: https://github.com/EMI-Group/evogp.