evolutionary-algorithms

AlphaEvolve 的开源实现

从图像生成高质量三角化与多边形艺术

Python 与 Julia 的高效能符号回归。

分布式 GPU 加速演化计算框架。包含完整的演化算法与基准测试问题库。

PyGAD 的源代码，这是一个用于构建遗传算法和训练机器学习算法（Keras 与 PyTorch）的 Python 3 库。

演化式多目标优化平台

适用于 Python 的高性能演化算法工具箱与框架

基于内部 Google Vizier 服务的黑盒与超参数优化 Python 研究接口。

一个 2D Unity 模拟项目，其中的车辆学习如何通过不同的赛道导航。车辆由前馈神经网络控制，网络权重使用修改后的遗传算法进行训练。

将您的代码库转为自动研究循环 — 探索要测量的项目、建立基准测试仪器，然后使用并行子代理执行树搜索。

直接构建于 PyTorch 之上的高级演化计算库，由 NNAISENSE 创建。

OpenAlpha_Evolve 是一个开源 Python 框架，灵感来自于 DeepMind AlphaEvolve 等自主编码代理的突破性研究。

以 RLOps 简化强化学习。搭载最先进的 RL 算法与工具，通过进化式超参数优化实现快 10 倍的训练速度。

一个通过异步广义岛屿模型执行最优化任务（全局与局部）并行运算的 C++ 平台。

Jenetics - 遗传算法、遗传编程、语法演化、演化算法与多目标优化

Go 语言的演化优化库（遗传算法、粒子群优化、差分进化）

OptimLib：一个用于非线性函数的最优化方法轻量级 C++ 库

Julia 语言中的分布式高性能符号回归

首款用于自动生成 Web/企业应用程序系统级测试案例（即模糊测试）的开源 AI 驱动工具。目前针对 Web API（如 REST、GraphQL 和 RPC，例如 gRPC 和 Thrift）的白盒与黑盒测试。

🧬 使用遗传算法训练汽车实现自动泊车

自动化建模与机器学习框架 FEDOT

生命引擎

通过异步广义岛屿模型执行优化任务（全局与局部）并行计算的 Python 平台

KaHyPar (Karlsruhe Hypergraph Partitioning) 是一个多层次超图分割框架，提供基于直接 k-way 与递归二分法的分割算法，能计算出高质量的解决方案。

EvoloPy 工具箱提供用于全局优化的经典与最新仿生元启发式算法。