以GPU加速革新遺傳編程
EvoGP 旨在透過利用 GPU 上的平行運算來解決傳統樹狀遺傳編程的計算瓶頸。關鍵的演化操作，如樹的生成、變異、交叉和適應度評估，均使用 CUDA 進行了全面最佳化，使 EvoGP 相比基於 CPU 的實現可達到高達 100 倍的加速。
EvoGP 的主要特點
- 自訂 CUDA 核心用於演化操作 — 提升大規模最佳化的效率。
- 無縫整合 PyTorch — 結合 Python 的靈活性與高效能 GPU 運算。
- 多輸出樹支援 — 擴展在分類和策略最佳化等複雜任務中的應用潛力。
- 全面的基準測試套件 — 包含符號回歸、分類和機器人控制（Brax）。
- 進階遺傳運算子 — 支援多種選擇、變異和交叉方法。
遺傳編程研究的重大飛躍
EvoGP 為研究人員和從業者提供了一個穩健、可擴展的平台，用於探索新穎的 TGP 方法論。透過將演化算法與 GPU 加速相結合，EvoGP 在機器學習、人工智慧和自動化編程領域開啟了新的可能性。
安裝與社群參與
該框架是開源的，可在 GitHub 上的 EMI-Group/EvoGP 取得。研究人員和開發者可以透過 GitHub 的 Issues 和 Pull Requests 進行貢獻、分享見解並增強框架。未來的增強計畫包括額外的 GP 變體、擴展的多輸出方法以及進一步的計算最佳化。
致謝與未來展望
EvoGP 建立在 John R. Koza 開創的遺傳編程基礎原理之上，並融合了 PyTorch、CUDA 和符號回歸函式庫的最新進展。EMI-Group 期望 EvoGP 發展成為演化計算領域領先的 GPU 加速平台，顯著擴大其在 AI 驅動的自動化和最佳化方面的影響力。
更多詳情，請造訪 EvoGP GitHub 儲存庫：https://github.com/EMI-Group/evogp。