EvoSynth

EvoSynth steht für Evolutionary Computation Synthesizer

Eigenschaften .

• Allgemeine Merkmale:
• Klassen für Individuen, Populationen, Algorithmus-Profile, Genome
• Unterstützung für benutzerdefinierte randomizer
• Meta Betreiber: proportional, sequentional und bedingte kombinierte Operatoren
• Logging-Unterstützung mit Ausführer an gnuplot, ruppig und csv
• Viele vordefinierte Fitness-Funktionen


• Benchmarking Features:
• Diversity Berechnungen (Abstand, Entropie und Sequenz)
• Mittelwert, Median, Varianz Berechnungen für Array / Bevölkerung
• T-Test, um eine statistische Signifikanz zu bestimmen


• Die häufigsten evolutionäre Algorithmen:
• Hillclimber (Einzelperson und der Bevölkerung auf der Basis)
• Standard genetischen Algorithmus, stationäre GA
• Memetic Algorithmus
• Evolutionsstrategien (adaptive, selfadaptive und derandomized)
• Lokale Suche (hill, Schwellen Annahme, Simulated Annealing, große Flut, Rekord-to-Rekordfahrt)
• coevolutionary Algorithmen (Round-Robin und ausgewogen)


• Auswahl-Strategien:
• Identität
• Zufallsauswahl
• Die beste Auswahl
• n-Stufen-Turnier Auswahl
• Turnier Auswahl
• Fitness proportional Auswahl
• Roulette-Rad-Auswahl


• Mutationen:
• Identität
• Ein Gen flipping, binäre Mutation, effiziente binäre Mutation
• Exchange-Mutation, Inversion Mutation, Mischen Mutation, Verlagerung Mutation
• Uniform echte Mutation, Gauss-Mutation, selbstadaptiven Gauss Mutation


• Rekombinationen:
• Identität
• Ein-Punkt-Crossover, k-Punkt-Crossover, uniform crossover
• Arithmetic Crossover
• Bestellt Rekombination, teilweise abgebildet Crossover, Kanten Rekombination
• Globale uniform crossover, globale arithmetische Crossover

Was ist neu in dieser Pressemitteilung:

• Added SP_k Problem auf binäre Benchmark-Funktionen
• Added EvoSynth.rand_element um ein zufälliges Element aus einem Array
abrufen
• Added EvoBench (Benchmarking für evolutionäre Algorithmen) Modul

Was ist neu in Version 0.1.1:

• New Benchmarking-Funktionen wie Berechnungen Vielfalt (Entfernung, Entropie und Folge), Mittelwert, Median, Varianz Berechnungen für Array / Bevölkerung und t-Test, um eine statistische Signifikanz zu bestimmen.
• Rakefile:. Abhängigkeit Bereinigung