Ecj. ein Java-basiertes Evolutionsberechnungssystem
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Evolution berechnen Forschung Evolution-Berechnung. Evolution Research Forschung Evolution.

Ecj. Beschreibung

Ein Java-basiertes Evolutionsberechnungsforschungssystem EuGJ ist ein kostenloses Forschungs-EC-System, das in Java geschrieben wurde, der hoch flexibel gestaltet wurde, mit nahezu allen Klassen (und allen ihren Einstellungen), die bei der Laufzeit dynamisch von einer vom Benutzer bereitgestellten Parameterdatei ermittelt wurden. Alle Strukturen im System sind so angeordnet, dass sie leicht modifizierbar sind. Das System wurde sogar mit einem Auge in Richtung Effizienz entworfen.note: EuGH ist unter den Bedingungen der akademischen kostenlosen Lizenzversion 3.0 bereitgestellt und lizenziert. Hier sind einige wichtige Funktionen von "ECJ": Allgemeine Merkmale: · GUI mit Diagramm · Plattformunabhängige Kontrollpunktierung und Protokollierung · Hierarchische Parameterdateien · Multithreading. · Mersene Twister Zufallszahlengeneratoren · Abstraktionen zur Implementierung einer Vielzahl von EG-Formularen. EG-Funktionen: · Asynchrone Inselmodelle über TCP / IP · Master / Slave-Auswertung über mehrere Prozessoren mit Unterstützung für Generationen, asynchroner stationärer und koevolutionärer Verteilung · Genetische Algorithmen / Programmierstil Steady State und Generation Evolution, mit oder ohne Elitismus · Evolutionärstrategien Stil (Mu, Lambda) und (Mu + Lambda) Evolution · Sehr flexible Zuchtarchitektur · Viele Auswahlbetreiber · Mehrere Subpopulationen und Arten · Inter-Subpopulation-Austausch · Lesen von Populationen aus Dateien · Single- und Multi-Population-Koevolution · SPEA2 Mehrobjektive Optimierung · Partikelschwarmoptimierung · Differentialentwicklung. · Räumlich eingebettete evolutionäre Algorithmen · Haken für andere Mehrobjektivoptimierungsmethoden · Pakete für den Parsimonierungsdruck GP Tree-Repräsentationen: · Set-basierte stark eingegebene genetische Programmierung · Ephemale zufällige Konstanten · Automated definierte Funktionen und automatisch definierte Makros · Mehrere Baumwälder · Sechs Baumschöpfungsalgorithmen · Umfangreicher Set von GP-Zuchtbetreibern · Acht vorgefertigte GP-Anwendungsproblemsomänen (Ameise, Regression, Multiplexer, Rasenmäher, Parität, Zwei-Box, Rand, Serengeti) Repräsentationen von Vektor (GA / ES): · Genome mit fester Länge und variablen Länge · Willkürliche Darstellungen · Zehn vorgefertigte Vektoranwendungs-Problem-Domains (Rasrigin, Summe, Rosenbrock, Kugel, Schritt, Noisy-Quartic, Stand, Graschauk, NK, HIFF) Andere Darstellungen: · Multiset-basierte Genome im Regelpaket, um Pitt-Ansatz-Regelsets oder andere Set-basierte Repräsentationen zu entwickeln. Anforderungen: · Java

Ecj. Zugehörige Software