EvoX 團隊正式推出了 EvoRL（https://github.com/EMI-Group/evorl），一個開源的**演化強化學習（EvoRL）框架。EvoRL 現已在 GitHub 上線，旨在透過整合演化算法（EAs）**來推動強化學習（RL）的邊界，提升在複雜決策環境中的探索能力、適應性和效率。
以演化重新定義強化學習
傳統的強化學習高度依賴基於梯度的最佳化方法，在面對稀疏獎勵、不可微分環境和高維搜索空間時往往力不從心。EvoRL 透過結合以下方法來克服這些挑戰：
- 演化算法用於全域探索和策略多樣性。
- 強化學習用於在複雜環境中進行精細調適。 這種混合方法能夠在廣泛的應用場景中實現更快的學習速度、更高的穩健性和更好的泛化能力。
EvoRL 的主要特點
模組化與可擴展架構 — 可輕鬆自訂演化和 RL 元件以適應各種任務。
推動 AI 研究與產業創新
由 EvoX 團隊開發的 EvoRL 代表了橋接演化算法與強化學習的重要一步。這種方法已在機器人控制、金融最佳化和複雜系統建模等領域展現了令人期待的成果。
EvoRL 是 EvoX 團隊更廣泛的 EvoX 生態系統的一部分，該生態系統包括 EvoX、EvoNAS、EvoGP 和 EvoSurrogate，共同推動演化 AI 領域的開源創新。
敬請關注後續更新、研究論文和社群討論，見證 EvoRL 如何塑造演化強化學習的未來。