Ecspy. Evolutionäre Berechnungen in Python
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Python-Bibliothek Python genetischen Algorithmus evolutionäre Berechnungen evolutionär Berechnungen

Ecspy. Beschreibung

Evolutionäre Berechnungen in Python Ecspy ist ein freier und offener Quellrahmen, um evolutionäre Berechnungen in Python zu schaffen. Darüber hinaus bietet Ecspy einen benutzerfreundlichen kanonischen genetischen Algorithmus (GA), Evolution-Strategie (ES) und den Partikel-Swarm-Optimierer (PSO) für Benutzer, die nicht viel Anpassung benötigen. Backgroundan-Hintergrund mit evolutionärer Berechnung, einschließlich Referenzen auf Die relevante akademische Literatur ist im Projekt Wiki zu finden. Sie können auch viele Informationen von den Wikipedia-Links auf der rechten Seite finden. Package streatcspie besteht aus den folgenden 6 Modulen: * Ec.py - bietet den grundlegenden Rahmen für die Evolution Engine und spezifische ECS * Beobachter.py - definiert Ein paar eingebaute (Bildschirm- und Datei) Beobachter * ersetzte (Bildschirm- und Datei) definiert Standard-Ersatzschemata wie Generations- und Steady-State-Austausch * selectors.py - Definiert Standardwelzgeräte (z. B. Turnier) * Terminatoren.py - definiert Standardabschluss (z. B. überschreiten einer maximalen Anzahl von Generationen) * variators.py - Definiert Standardvariatoren (Crossover und Mutation-Programme wie N-Punkt-Crossover), die nach dem Beispiel die Grundlagen des ECCPY-Pakets veranschaulicht. Weitere Beispiele finden Sie unter den Beispielen ) für I in Xrange (Bits)] Def Evaluate_Binary (Kandidaten, Args): Fitness = [] Versuchen Sie: Base = Args außer KeyError: Base = 2 für Cand in Kandidaten: NUM = 0 EXP = len (Cand) - 1 für C in Cand: Num + = C * (Base ** exp) EXP - = 1 Fitness.Append (Num) Return FitnessRand = zufällig () rand.seed (Int (TIME ())) GA = EC.GA (RAND) GA.OBServer = Beobachter 100, num_bits = 10) für IND in Final_POP: PRINT (STR (IND)) Anforderungen: · Python

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