evolutionary-algorithms

Implementasi sumber terbuka dari AlphaEvolve

Hasilkan seni triangulasi dan poligon berkualitas tinggi dari gambar.

Regresi Simbolik Berperforma Tinggi dalam Python dan Julia

Framework terdistribusi dengan akselerasi GPU untuk komputasi evolusioner. Pustaka komprehensif algoritma evolusioner & masalah benchmark.

Kode sumber PyGAD, pustaka Python 3 untuk membangun algoritma genetika dan melatih algoritma machine learning (Keras & PyTorch).

Platform optimasi multi-objektif evolusioner

Kotak alat dan kerangka kerja algoritma evolusioner dengan performa tinggi untuk Python

Antarmuka penelitian berbasis Python untuk blackbox dan optimasi hyperparameter, berdasarkan Layanan Google Vizier internal.

Simulasi 2D Unity di mana mobil belajar bernavigasi sendiri melalui berbagai jalur. Mobil dikemudikan oleh feedforward neural network. Bobot jaringan dilatih menggunakan algoritma genetika yang dimodifikasi.

mengubah basis kode Anda menjadi perulangan autoresearch — menemukan apa yang harus diukur, memasang instrumen benchmark, lalu menjalankan pencarian pohon dengan subagen paralel.

Pustaka komputasi evolusioner tingkat lanjut yang dibangun langsung di atas PyTorch, dibuat di NNAISENSE.

OpenAlpha_Evolve adalah kerangka kerja Python sumber terbuka yang terinspirasi oleh penelitian inovatif tentang agen pengkodean otonom seperti AlphaEvolve dari DeepMind.

Menyederhanakan reinforcement learning dengan RLOps. Algoritma dan alat RL mutakhir, dengan pelatihan 10x lebih cepat melalui optimasi hyperparameter evolusioner.

Platform C++ untuk melakukan komputasi paralel tugas optimasi (global dan lokal) melalui model pulau umum asinkron.

Jenetics - Algoritma Genetik, Pemrograman Genetik, Evolusi Gramatikal, Algoritma Evolusioner, dan Optimasi Multi-tujuan

:four_leaf_clover: Pustaka optimisasi evolusioner untuk Go (algoritma genetika, particle swarm optimization, differential evolution)

OptimLib: Pustaka C++ ringan untuk metode optimisasi numerik pada fungsi non-linear

Regresi Simbolik Berkinerja Tinggi Terdistribusi di Julia

Alat sumber terbuka pertama yang digerakkan oleh AI untuk menghasilkan kasus uji tingkat sistem secara otomatis (juga dikenal sebagai fuzzing) untuk aplikasi web/perusahaan. Saat ini menargetkan pengujian kotak putih dan kotak hitam pada Web API, seperti REST, GraphQL, dan RPC (misalnya, gRPC dan Thrift).

🧬 Melatih mobil untuk parkir otomatis menggunakan algoritma genetika.

Framework pemodelan otomatis dan machine learning FEDOT

Mesin Kehidupan

Platform Python untuk melakukan komputasi paralel pada tugas optimasi (global dan lokal) melalui model pulau asinkron yang digeneralisasi.

KaHyPar (Karlsruhe Hypergraph Partitioning) adalah framework partisi hipergraf multi-level yang menyediakan algoritma partisi berbasis k-way langsung dan biseksi rekursif yang menghasilkan solusi berkualitas tinggi.

Toolbox EvoloPy menyediakan metaheuristik klasik dan terbaru yang terinspirasi dari alam untuk optimasi global.