deap:Python中的分布式进化算法

时间:2024-05-22 03:39:33
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文件名称:deap:Python中的分布式进化算法

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更新时间:2024-05-22 03:39:33

Python

死角 DEAP是用于思想的快速原型制作和测试的新颖的进化计算框架。 它力求使算法明确和数据结构透明。 它与多处理和等并行化机制完美协调。 DEAP包括以下功能: 使用任何可想象的表示的遗传算法列表,数组,集合,字典,树,numpy数组等 使用前缀树的遗传编程 宽松类型,强类型 自动定义的功能 演进策略(包括CMA-ES) 多目标优化(NSGA-II,NSGA-III,SPEA2,MO-CMA-ES) 多个人群的协同进化(合作和竞争) 评估的并行化(以及更多) 人口中最优秀的名人堂 定期为系统创建快照的检查点 基准测试模块,包含最常用的测试功能 进化的家谱(与兼容) 替代算法的示例:粒子群优化,差分进化,分布算法估计 资料下载 在Python社区接受之后,我们将DEAP的源代码发布移至。 您可以在以下位置找到最新版本: : 。 文献资料 有关DEAP文档,请参阅《 。


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