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deep-neuroevolution

深度神经网络进化算法的分布式实现

Deep NeuroevolutionGenetic Algorithms强化学习OpenAIMujocoGithub开源项目

本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现，包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES)，用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码，支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验，并使用Mujoco进行高级实验。

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介绍知识库相关项目
deap - 灵活高效的进化计算框架，实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。
Evolutionary-Algorithm - 遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程
GithubMEvoNEAT开源项目莫烦Python进化策略遗传算法
本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题（Travel Sales Problem）和查找路径（Find Path）示例，有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供，进一步方便了开发者实施和优化这些算法。
sharpneat - 基于NEAT算法的神经网络进化框架
C#GithubNEATSharpNEAT开源项目神经网络进化算法
SharpNEAT是一个基于C#的NEAT算法实现，专为.NET 8设计。这个进化算法框架致力于通过神经网络进化解决复杂问题。其模块化架构有利于进化计算研究，同时优化网络结构和连接权重，为探索神经进化潜力提供了有力支持。
asteroids-genetic - 神经网络和遗传算法训练小行星游戏AI模拟器
AI训练Github开源项目游戏AI神经网络自然选择遗传算法
asteroids-genetic是一个开源的交互式AI训练模拟器，结合神经网络和遗传算法来训练小行星游戏AI。该项目通过自然选择规则实现AI进化，支持AI模型的保存和加载，并提供人类玩家游戏体验。提供网页版和多平台桌面版，是AI学习、游戏开发和算法研究的实用工具。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
evo.ninja - 实时自适应的AI任务执行系统
AI代理Githubevo.ninja开源项目自适应系统软件开发
evo.ninja是一个开源AI项目，具有实时自适应能力。它通过预定义的代理角色处理不同领域的任务，执行循环包括预测、选择、上下文化和评估四个步骤。系统支持命令行和图形界面，为开发者和用户提供灵活的使用选择。
NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器
2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法
NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。
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