PYTHON 上的遗传算法和多目标优化：要使用的库/工具？ [关闭]答案

【问题标题】：Genetic Algorithms and multi-objectives optimization on PYTHON : libraries/tools to use? [closed]PYTHON 上的遗传算法和多目标优化：要使用的库/工具？ [关闭]
【发布时间】：2013-05-20 07:11:50
【问题描述】：

我正在互联网上扫描可用于使用 GA 的库，这些库具有开发多目标算法（如 Python 的 NSGAII）的潜力。你有什么建议吗？

这是我目前所拥有的：

Pyevolve：有据可查，但不包括多目标
Pygene ：似乎不包括多目标
deap ：似乎有据可查，包括多目标
inspyred: 似乎有据可查，包括多目标

问题不一定是哪个更好，而是这些库的特性以及从单目标优化到多目标优化的轻松切换的可能性。

谢谢

【问题讨论】：

这是一个有用的问题，我不明白人们，你为什么关闭它......
我同意，这是一个有用的问题和一组答案。它解决了我的一个优化问题。
措辞上的问题涉及一个有用的主题，经过充分研究，并要求客观的答案。它不会“征求辩论、争论、投票或扩展讨论”——那些选择结束它的人是没有建设性的。
我同意上述cmets。也许已经结束问题的成员可以具体建议结束这个问题的标准（我怀疑这是关于征求投票的标准）以及如何重新措辞以将其排除在该标准之外。
虽然我同意这个问题有些用处，但有一个密切的理由专门解决此类问题：要求我们推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他场外资源与 Stack Overflow [...] 无关。也看看这个帖子：meta.stackexchange.com/questions/199411

标签： python optimization genetic-algorithm

【解决方案1】：

Pybrain 好像有 GA 和多目标 GA：

http://pybrain.org/docs/api/optimization/optimization.html?highlight=genetic#population-based

似乎还是有点基础。我没试过，所以我不能告诉你它有多好。

【讨论】：

【解决方案2】：

披露：我是 DEAP 的开发人员之一。

DEAP 是上述项目中开发最活跃的项目。它有一个活动的邮件列表，如果您在某些时候需要帮助，这是一个有趣的功能。 DEAP 独有的类创建使得从单个目标切换到多个目标非常容易。它带有多个示例，包括多目标遗传算法的示例。

它还兼容 Python 2 和 3，而其他一些框架只支持 Python 2。最后，虽然它是用纯 Python 编写的，但我们总是会考虑性能，所以它很快。不同示例的时间安排可在http://deap.gel.ulaval.ca/speed/ 获得。

【讨论】：

你好。在获得更多文档之后，DEAP 肯定看起来不错。邮件列表确实非常活跃（发布问题半小时后得到答复）并且使用多处理的可能性似乎很有希望。我将从它开始。