EvoX 团队正式发布了 EvoRL (https://github.com/EMI-Group/evorl)，一个开源的**进化强化学习（EvoRL）框架。EvoRL 现已在 GitHub 上线，旨在通过整合进化算法（EAs）**来推动强化学习（RL）的边界，提升在复杂决策环境中的探索能力、适应性和效率。
以进化重新定义强化学习
传统强化学习严重依赖基于梯度的优化方法，在面对稀疏奖励、不可微环境和高维搜索空间时往往力不从心。EvoRL 通过以下方式克服这些挑战：
- 进化算法用于全局探索和策略多样性。
- 强化学习用于在复杂环境中进行精细化适应。 这种混合方法在广泛的应用场景中实现了更快的学习速度、更高的鲁棒性和更好的泛化能力。
EvoRL 的核心特性
模块化与可扩展架构 — 可轻松自定义进化和 RL 组件以适应各种任务。
推动 AI 研究与产业创新
由 EvoX 团队开发的 EvoRL 代表了连接进化算法与强化学习的重要一步。该方法已在机器人控制、金融优化和复杂系统建模等领域展现出令人期待的成果。
EvoRL 是 EvoX 团队更广泛的 EvoX 生态系统的一部分，该生态系统包括 EvoX、EvoNAS、EvoGP 和 EvoSurrogate，共同推动进化 AI 领域的开源创新。
敬请关注后续更新、研究论文和社区讨论，见证 EvoRL 如何塑造进化强化学习的未来。