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iStratDE：GPU 计算 x 超大种群，释放差分进化的全部潜力
EvoX 团队提出 iStratDE，一种 GPU 加速的差分进化方法。该方法在个体层面分配固定策略，实现无通信的大规模并行搜索，兼具优异的实验性能与理论收敛保证。
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EvoX 快速入门：只需 10 分钟即可运行 GPU 加速的进化计算
一份新手教程，带您在 10 分钟内上手使用 EvoX 进行 GPU 加速的进化计算。
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GPU 加速进化多目标优化
通过张量化连接进化多目标优化与 GPU 加速，介绍 EvoMO 库。
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MetaDE：通过差分进化演化差分进化
MetaDE 是一种元演化方法，利用差分进化来演化其自身的超参数和策略，该研究已发表在 IEEE TEVC 上。
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EvoRL：一个 GPU 加速的进化强化学习框架
EvoRL 是一个开源的进化强化学习框架，它将进化算法与 RL 相结合，以提高探索能力和适应性。
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EvoGP：一个基于树的遗传规划的 GPU 加速框架
EvoGP 是一个完全基于 PyTorch 构建的 GPU 加速的基于树的遗传规划框架，与 CPU 实现相比，速度提升高达 100 倍。
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