EvoTorch: 基于PyTorch的先进可扩展进化计算库

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EvoTorch: 基于PyTorch的先进可扩展进化计算库

EvoTorch是由NNAISENSE公司开发的一个开源进化计算库,它直接构建在PyTorch之上,为研究人员和工程师提供了一个强大而灵活的进化算法工具包。作为一个现代化的进化计算框架,EvoTorch具有许多引人注目的特性和优势,使其成为解决各种复杂优化问题的理想选择。

主要特性与优势

基于PyTorch构建: EvoTorch充分利用了PyTorch的张量计算和自动微分能力,使得算法实现更加高效。
支持多种算法: 库中包含了多种先进的进化算法,包括分布式搜索算法(如PGPE、XNES、CMA-ES等)和基于种群的搜索算法(如遗传算法、CoSyNE、MAPElites等)。
GPU加速: 由于基于PyTorch,EvoTorch能够自然地利用GPU进行并行计算,大幅提升算法性能。
分布式计算: 利用Ray框架,EvoTorch可以轻松地将计算负载分散到多个CPU、GPU甚至多台机器上。
灵活的问题定义: 支持各种类型的优化问题,包括黑盒优化、强化学习任务和监督学习任务。
易用的API: EvoTorch提供了简洁直观的API,使得定义和解决复杂问题变得简单。

应用场景

EvoTorch可以应用于多个领域的优化问题:

黑盒优化: 适用于那些目标函数复杂或难以求导的问题。
强化学习: 可以用于训练智能体解决各种控制和决策任务。
神经网络结构搜索: 利用进化算法来自动设计神经网络架构。
超参数优化: 优化机器学习模型的超参数设置。
多目标优化: 解决具有多个竞争目标的复杂工程问题。

实际应用示例

让我们通过一个简单的例子来展示EvoTorch的使用方法。以下代码演示了如何使用SNES算法来优化经典的Rastrigin函数:

from evotorch import Problem
from evotorch.algorithms import SNES
from evotorch.logging import StdOutLogger, PandasLogger
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import torch

# 定义目标函数
def rastrigin(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    A = 10
    (_, n) = x.shape
    return A * n + torch.sum((x**2) - A * torch.cos(2 * math.pi * x), 1)

# 定义优化问题
problem = Problem(
    "min",
    rastrigin,
    initial_bounds=(-5.12, 5.12),
    solution_length=100,
    vectorized=True,
    # device="cuda:0"  # 如果需要使用GPU,取消此行注释
)

# 初始化SNES算法
searcher = SNES(problem, popsize=1000, stdev_init=10.0)

# 设置日志记录器
_ = StdOutLogger(searcher, interval=10)
pandas_logger = PandasLogger(searcher)

# 运行算法
searcher.run(2000)

# 绘制优化过程
pandas_frame = pandas_logger.to_dataframe()
pandas_frame["best_eval"].plot()
plt.show()