Когда оценка кандидатов составляет основную стоимость поиска, её распределение позволяет расширить эксперимент. Экспериментальное руководство EvoX от 23 апреля 2025 года описывает путь, введённый в марте: разделить популяцию между процессами, затем собрать приспособленность перед обновлением алгоритма.
Раздельная оценка, общая обратная связь популяции.
Распределить оценку, собрать обратную связь
StdWorkflow получает параметры распределённого исполнения. Популяция делится по измерению кандидатов согласно рангу процесса. Каждый процесс оценивает свою часть; затем приспособленности собираются и объединяются перед возвратом в обновление алгоритма. StdWorkflow
Это распределённая оценка в согласованном процессе, а не независимые поиски с последующим сравнением ответов. Дорогая симуляция или целевая функция — возможное применение, если она обрабатывает выделенные пакеты кандидатов, а среда настроена правильно.
Воспроизводимость входит в настройку
Руководство подчёркивает задание начальных случайных значений до операций Torch или NumPy и описывает запуск через torch.distributed или torchrun. Реализация изолирует состояние генератора случайных чисел вокруг оценки. Согласованная инициализация сохраняет совместимые состояния поиска при разных оцениваемых кандидатах. 2025-04-23
Измерять целое поколение
Сравните однопроцессную основу и распределённый запуск с одинаковыми целью, зерном и бюджетом популяции. Записывайте полное время поколения, включая обмен данными, и проверяйте порядок кандидатов и приспособленности. Краткое руководство поможет построить процесс до добавления устройств.