python遗传算法(Genetic Algorithm,GA)工具DEAP简介


1.概述

DEAP是一个用于快速搭建原型和测试想法的全新进化计算框架。它力图使算法显示化,并使数据结构更加明晰。DEAP能方便进行并行化操作,比如多进程处理和[SCOOP]。

DEAP包含以下特征:

  • 任何可想象方式表达的遗传算法
    • 列表, 数组,集合,字典,树,numpy数组等
  • 基于前缀树进行遗传编程
    • 松类型,强类型
    • 自动定义函数
  • 进化策略(包括 CMA-ES)
  • 多目标优化 (NSGA-II, SPEA2, MO-CMA-ES)
  • 多种群协同(协作与竞争)进化
  • 评估的并行化
  • 种群最优个体
  • 定期进行系统快照的检查点
  • 包含大部分常规测试函数的基准模块
  • 进化算法谱系(与NETWorkX[基于python的复杂网络工具包]兼容)
  • 其他替代算法:粒子群优化算法,差分进化算法,分布估计算法等

2.安装

(1)文档

DEAP文档:DEAP用户指南。目前,DEAP源代码发行版在PyPI上,最新发行版连接:https://pypi.python.org/pypi/deap/

(2)安装
利用pip直接安装稳定版本:

pip install deap

DEAP最新版本安装:

pip install git+https://github.com/DEAP/deap@master
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One comment on “python遗传算法(Genetic Algorithm,GA)工具DEAP简介

didy

这两年国内出了个高性能的进化算法框架,看到这篇文章就顺便安利一下,有中文文档,功能强大,支持GA、ES、DE、MOEA等,执行速度比C++还快。
这个是它的官网网址:http://geatpy.com

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