遗传算法库答案

【问题标题】：genetic algorithm library [closed]遗传算法库
【发布时间】：2011-07-22 18:28:56
【问题描述】：

有人知道遗传算法库吗？编程语言不是那么重要。可能是 C#、Python、Java……我需要它来找到最佳决策树解决方案。

【问题讨论】：

这个：google.at/…
我也去看看：cpan.org

标签： algorithm genetic-algorithm

【解决方案1】：

Pyevlove

来自网站：

Pyevolve 被开发为一个用纯 python 编写的完整遗传算法框架。

【讨论】：

【解决方案2】：

您会在 C++ 和 Java 中找到负载。 JGap 很好。完全取决于您在 GA 实现中的要求什么级别和类型的突变、交叉、选择、表示策略需要可用等。只需谷歌搜索遗传算法，您就会在搜索中找到很多。您可能还需要注意许可证，其中一些仅可用于研究目的，在生产环境中无法很好地扩展。最好的办法是实现自己的 - 其中一些库的工作方式与 CMS 一样，只针对特定的上下文和要求，它们无法满足每个人的需求。

GA 是一种全局优化策略，因此使用起来可能会很慢 - 我不建议您在 python 中实现此类算法，除非您使用外部编译的库 - 更好的语言是 Java 或 C++。

【讨论】：

【解决方案3】：

我用Pygene，真的很好。

【讨论】：

【解决方案4】：

GeneticSharp 是 C# 的一个不错的选择。

该库支持多种种群、生成策略、选择、交叉、突变、重新插入和终止。这些经典方法已经实现了很多，例如：轮盘选择、锦标赛选择、OX1 交叉、PMX 交叉、RSM 变异、统一变异、精英重新插入、纯重新插入、时间演化终止、适应度停滞终止等。

您可以根据需要扩展库，只需实现经典 GAs 方法的可用接口的新类。

该库还支持 .NET 和 Mono。

【讨论】：

【解决方案5】：

DEAP 是一个 python 包，它允许包括遗传算法在内的各种进化算法。它更像是一个框架，允许您轻松插入自己的选择、交叉和变异功能。

https://github.com/deap/deap

【讨论】：