EvoX 生態系統

相容 PyTorch 的分散式 GPU 加速演化計算框架。

自動化粒子群最佳化元框架，透過在 GPU 上進行黑箱最佳化自動構建 PSO 變體。

一個完全張量化、支援GPU加速的多族群演化演算法，用於高效求解受限多目標優化問題（CMOPs）。

一個多智能體框架，用於對演化多目標最佳化 (EMO) 軟體進行語義引導的自動張量化。

一個去中心化多智能體框架，將軟體開發重新定義為協作式演化過程。

一個完全資料驅動的黑箱最佳化框架，透過從歷史資料中學習搜尋行為來取代手工啟發式運算子。

基於 PyTorch 建構的全 GPU 加速樹狀遺傳程式設計 (TGP) 框架。

透過進階張量化實現 GPU 加速的演化多目標最佳化 (EMO) 函式庫。

一個基於 PyTorch 實現的神經架構搜索框架。它支持超網訓練、演化多目標優化，並能無縫集成到現代計算機視覺訓練管線中。

全 GPU 加速的演化強化學習框架。

提供神經架構搜尋 (NAS) 中演化多目標最佳化 (EMO) 演算法即時基準測試的平台。

一個 GPU 加速的 Differential Evolution 框架，透過個體級別的策略多樣性來提升效能。

動態最佳化差分演化策略與超參數的進階演化框架。

基於 JAX 的增強拓撲神經演化 (NEAT) 演算法函式庫。