EvoSynth

EvoSynth reprezintă Evolutionary Computation sintetizator

Caracteristici :.

• bbli Caracteristici generale:
• Clase de persoane fizice, populatii, profile algoritmul, gene
• sprijin pentru Randomizer personalizate
• Meta operatori: operatorii proporționale, sequentional și condiționale combinate
• Conectarea sprijin cu exportator gnuplot, aspru și CSV
• Multe funcții de fitness predefinite

Caracteristici Benchmarking:
• calcule diversitate (distanță, entropia și subsecvență)
• Mean, median, calcule discrepanta pentru matrice / populație
• T-test pentru a determina semnificația statistică


• bbli algoritmi evolutivi Cele mai comune:
• Hillclimber (individuală unică și populație pe baza)
• algoritm genetic standard, starea de echilibru GA
• algoritm memetic
• strategii Evolution (adaptive, selfadaptive și derandomized)
• Căutare Local (hillclimber, acceptare prag, recoacere simulată, mare potop, record de înregistrare de călătorie)
• algoritmi coevoluție (robin rotunde și echilibrate)


• bbli strategii de selecție:
• Identitate
• selecție aleatorie
• Cel mai bun de selecție

Selecția turneu
• n-stadiu
• Selecția turneului
• selecție proporțională Fitness
• Selecția roată de ruletă

Mutatiile:
• Identitate
• O flipping gene, mutație binar, mutație binar eficient
• Exchange mutație, mutație inversiune, amestecare mutație, schimbarea mutație
• mutație reale uniforme, Gauss mutație, auto-adaptive Gauss mutație

recombinări:
• Identitate
• Un punct-încrucișat, K-punct-de crossover, incrucisat uniforme
• Aritmetica încrucișat
• recombinare comandat, încrucișat parțial mapate, recombinare margine
• încrucișat uniform Global, încrucișat aritmetică global

Ce este nou în această versiune:

• probleme Adaugat SP_k a funcțiilor de referință binare
• Adaugat EvoSynth.rand_element pentru a prelua un element aleatoriu dintr-o gamă
• Adaugat EvoBench (benchmarking pentru algoritmi evolutivi) modul

Ce este nou în versiunea 0.1.1 :