文件名称：PODI:依赖注入的程序优化
文件大小：43KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-22 07:54:13
Python
使用依赖注入 (PODI) 进行程序优化 PODI 是一种高度通用的进化算法。 它可以用作普通的遗传算法，或执行遗传编程或语法进化，或解决像 TSP 这样需要替代表示的问题。 它使用与 GE 相同的想法实现了这种通用性：可变长度整数阵列基因组由 GA 进化而来，基因型到表型映射过程包括一次读取一个整数基因组，每个整数在其中做出一个“决定”。表型的创建。 不同之处在于，PODI 中可以使用任何非确定性程序，而不是 GE 固定的语法推导过程。 该程序的可能输出是可行解空间，即可能的表型。 然后我们可以将非确定性程序 (NDP) 视为从整数数组基因型到表型的映射。 该存储库包含实现 PODI 思想的 Python 源代码和几个示例 NDP。 这些示例允许 PODI 精确模拟 GE，并执行两种新形式的 GP（尚未声称它们是有效的）。 EuroGP2013 论文中还有运行大部分实验的代码（见下文）
【文件预览】：
PODI-master
----reqs.txt(611B)
----LICENSE(756B)
----src()
--------experiments.sh(540B)
--------nonrandom.py(3KB)
--------grammars()
--------gui.py(355B)
--------utils.py(815B)
--------tsp.py(3KB)
--------structure.py(3KB)
--------product.py(637B)
--------fitness.py(29KB)
--------variga.py(6KB)
--------bubble_down.py(10KB)
--------lccb.py(6KB)
--------gp.py(20KB)
--------ge.py(3KB)
--------get_data.py(2KB)
--------lid.py(1KB)
--------fsm.py(486B)
--------grammar.py(3KB)
--------experiments.py(11KB)
----setup.py(373B)
----.gitignore(341B)
----README.md(2KB)