以GPU加速革新遗传编程
EvoGP 旨在通过利用 GPU 上的并行计算来解决传统树状遗传编程的计算瓶颈。树生成、变异、交叉和适应度评估等关键进化操作均通过 CUDA 进行了全面优化，使 EvoGP 相比基于 CPU 的实现可实现高达 100倍的加速。
EvoGP 的核心特性
- 自定义 CUDA 内核用于进化操作 — 提升大规模优化的效率。
- 无缝集成 PyTorch — 将 Python 的灵活性与高性能 GPU 计算相结合。
- 多输出树支持 — 拓展在分类和策略优化等复杂任务中的应用潜力。
- 全面的基准测试套件 — 包含符号回归、分类和机器人控制（Brax）。
- 高级遗传算子 — 支持多种选择、变异和交叉方法。
遗传编程研究的重大飞跃
EvoGP 为研究人员和从业者提供了一个强大且可扩展的平台，用于探索新颖的 TGP 方法。通过将进化算法与 GPU 加速相结合，EvoGP 在机器学习、人工智能和自动化编程领域开辟了新的可能性。
安装与社区参与
该框架是开源的，可在 GitHub 上的 EMI-Group/EvoGP 获取。研究人员和开发者可以通过 GitHub 的 Issues 和 Pull Requests 贡献代码、分享见解并完善框架。未来的增强计划包括额外的 GP 变体、扩展的多输出方法以及进一步的计算优化。
致谢与未来展望
EvoGP 建立在 John R. Koza 开创的遗传编程基础原理之上，并融合了 PyTorch、CUDA 和符号回归库的最新进展。EMI-Group 期望 EvoGP 发展成为进化计算领域领先的 GPU 加速平台，在 AI 驱动的自动化和优化方面显著扩大其影响力。
更多详情请访问 EvoGP GitHub 仓库：https://github.com/EMI-Group/evogp。