文件名称：eaopt：Go的进化优化库（遗传算法，局部群优化，差分进化）
文件大小：65KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 08:12:47
go machine-learning optimization genetic-algorithm parallel
eaopt是一个进化优化库 目录 变更日志 18/11/11 ：已经实现了的简单版本，称为OES 。 18年2月8日：gago现在变得流行起来。 您仍然可以做所有以前可以做的事情，但是现在的范围比遗传算法还大。 目标是在现有代码库的基础上实现更多的进化优化算法。 例 以下示例尝试使用遗传算法最小化。 当其每个参数等于0时，Drop-Wave函数的最小值为-1。 package main import ( "fmt" m "math" "math/rand" "github.com/MaxHalford/eaopt" ) // A Vector contains float64s. type Vector [] float64 // Evaluate a Vector with the Drop-Wave function which takes two variables as // input and reaches a minimum of -1 in (0, 0). The function is simple so there // isn'
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eaopt-master
----speciation.go(4KB)
----.travis.yml(260B)
----pso.go(4KB)
----population_test.go(458B)
----ga_config.go(2KB)
----slice.go(5KB)
----ga.go(5KB)
----mutation_test.go(5KB)
----slice_test.go(7KB)
----crossover.go(9KB)
----util_random.go(2KB)
----speciation_test.go(4KB)
----migration.go(1KB)
----selection_test.go(4KB)
----ga_config_test.go(1KB)
----util_random_test.go(2KB)
----migration_test.go(1KB)
----genome.go(349B)
----util_test.go(3KB)
----LICENSE(1KB)
----CONTRIBUTING.md(2KB)
----pso_test.go(2KB)
----oes_test.go(2KB)
----diff_evo_test.go(3KB)
----selection.go(3KB)
----ga_test.go(10KB)
----crossover_test.go(12KB)
----initialization_test.go(3KB)
----models.go(8KB)
----setup_test.go(2KB)
----distance.go(4KB)
----.gitignore(20B)
----mutation.go(2KB)
----individuals.go(4KB)
----go.sum(209B)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----individual.go(3KB)
----.codeclimate.yml(219B)
----README.md(37KB)
----initialization.go(2KB)
----individual_test.go(2KB)
----util.go(2KB)
----oes.go(3KB)
----population.go(2KB)
----distance_test.go(5KB)
----diff_evo.go(3KB)
----individuals_test.go(5KB)
----models_test.go(4KB)
----go.mod(106B)
----benchmark_test.go(402B)