遺伝的アルゴリズムとPYTHONの多目的最適化:使用するライブラリ/ツール?

サージ:

NSGAII for Pythonのような多目的アルゴリズムの開発の可能性があるGAを使用できるライブラリをインターネットでスキャンしています。何か提案はありますか?

ここに私がこれまでに持っているものがあります:

  1. Pyevolve:十分に文書化されていますが、多目的は含まれていません
  2. Pygene:多目的を含まないようです
  3. deap:十分に文書化されているようで、多目的を含む
  4. inspyred:文書化されているようで、多目的を含む

問題は、どちらが優れているかということではなく、これらのライブラリの機能と、単一から多目的の最適化に簡単に切り替える可能性についてです。

ありがとうございました

CmdNtrf:

開示:私はDEAPの開発者の1人です。

DEAPは、言及されたプロジェクトの中で最も活発に開発されているプロジェクトです。アクティブなメーリングリストがあり、ある時点で助けが必要な場合に興味深い機能です。DEAPに固有のクラス作成により、単一の目的から複数の目的への切り替えが非常に簡単になります。多目的遺伝的アルゴリズムの例を含む、複数の例が付属しています。

また、Python 2と3の両方と互換性がありますが、他の一部のフレームワークはPython 2のみをサポートします。最後に、純粋なPythonで記述されていますが、常にパフォーマンスを考慮しているため、非常に高速です。さまざまな例のタイミングは、http://deap.gel.ulaval.ca/speed/で入手できます

この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。

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