文件名称：Library:用python编写的遗传算法库
文件大小：1.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-19 14:43:51
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创世纪 目录 介绍 Genesis 是一个使用 Python 创建的库，用于实现遗传算法。 遗传算法 (GA) 的灵感来自查尔斯达尔文的自然选择理论，我们为抽象 GA 求解器添加了功能，并用它来优化旅行商问题 (TSP)，近似非线性方程的最小根和特征机器学习领域的选择。 安装 git clone https://github.com/TeamC-AAD/Library 使用pip安装将很快更新。 安装完成后，使用以下命令下载所有包： pip install -r requirements.txt 用法 为了使用库，您必须首先创建一个适应度函数。 示例适应度函数如下所示： def fitness_func ( chromosome ): return 1 / np . sum ( chromosome ) 创建适应度函数后，您必须导入库并按以下方式创建Abstr
【文件预览】：
Library-main
----.github()
--------workflows()
----testfile.py(54B)
----tspsolve()
--------index.html(18KB)
--------map5.txt(2KB)
--------comparision.png(682KB)
--------chart_view.py(3KB)
--------map6.txt(119B)
--------comparison.png(674KB)
--------map3.txt(358B)
--------__init__.py(0B)
--------map.png(228KB)
--------map2.txt(285B)
--------map7.txt(1KB)
--------map4.txt(585B)
--------plot_tsp.py(2KB)
--------map8.txt(3KB)
--------map1.txt(69B)
--------templates()
--------readme.md(2KB)
--------TSP.py(4KB)
----eqnsolve()
--------eqn6.py(294B)
--------eqn3.py(332B)
--------eqn5.py(312B)
--------eqn2.py(299B)
--------EQN.py(1KB)
--------eqn4.py(455B)
--------eqn1.py(325B)
--------readme.md(964B)
--------system_lineq.py(534B)
----website()
--------assets()
--------templates()
--------readme.md(224B)
--------flask_app.py(5KB)
--------static()
----requirements.txt(23B)
----test_continous.py(583B)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(145B)
----setup.py(285B)
----README.md(5KB)
----featureselection()
--------mse.png(3KB)
--------communities.data(1.05MB)
--------fselect.ipynb(15KB)
--------fitness.png(2KB)
--------communities.names(27KB)
--------readme.md(3KB)
----tests()
--------tests.py(0B)
--------__init__.py(0B)
----geneticalg()
--------helper()
--------core()
--------__init__.py(0B)
----.gitignore(2KB)