ДЕАП (программное обеспечение)

DEAP
Оригинальный автор(ы)	Франсуа-Мишель Де Ренвиль, Феликс-Антуан Фортен, Марк-Андре Гарднер, Марк Паризо, Кристиан Ганье
Разработчик(и)	Франсуа-Мишель де Ренвиль, Феликс-Антуан Фортен, Марк-Андре Гарднер
Первоначальный выпуск	2009
Стабильная версия	1.4.1 / 21 июля 2023 г .; 12 месяцев назад
Репозиторий	github .с /ДЕАП /глубокий ;
Написано в	Питон
Операционная система	Кросс-платформенный
Тип	Эволюционная вычислительная система
Лицензия	LGPL
Веб-сайт	github .с /глубокий

Распределенные эволюционные алгоритмы на Python (DEAP) — это эволюционная вычислительная среда для быстрого прототипирования и тестирования идей. ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}^{[ 4 ]} Он включает в себя структуры данных и инструменты, необходимые для реализации наиболее распространенных методов эволюционных вычислений, таких как генетический алгоритм , генетическое программирование , стратегии эволюции , оптимизация роя частиц , дифференциальная эволюция , транспортный поток. ^{[ 5 ]} и оценка алгоритма распределения . Он разрабатывается в Университете Лаваля с 2009 года.

Пример

Следующий код дает краткий обзор того, как оптимизация задачи Onemax с помощью генетического алгоритма может быть реализована с помощью DEAP.

import array
import random
from deap import creator, base, tools, algorithms

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", array.array, typecode='b', fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

evalOneMax = lambda individual: (sum(individual),)

toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

population = toolbox.population(n=300)
NGEN = 40

for gen in range(NGEN):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = offspring

См. также

Python SCOOP (программное обеспечение)
Портал бесплатного программного обеспечения

Ссылки

^ «Выпуск 1.4.1» . 21 июля 2023 г. Проверено 30 июля 2023 г.
^ Фортен, Феликс-Антуан; Ф.-М. Де Рейнвиль; МА. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2012). «DEAP: эволюционные алгоритмы стали проще» . Журнал исследований машинного обучения . 13 : 2171–2175.
^ Де Рейнвиль, Франсуа-Мишель; Ф.-А Фортен; НО. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2014). «DEAP: Обеспечение эволюции Nimber» (PDF) . ACM SIGEVOlution . 6 (2): 17–26. дои : 10.1145/2597453.2597455 . S2CID 14949980 .
^ Де Рейнвиль, Франсуа-Мишель; Ф.-А Фортен; МА. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2012). «DEAP: платформа Python для эволюционных алгоритмов» (PDF) . В сопутствующих материалах конференции по генетическим и эволюционным вычислениям .
^ «Создание единого алгоритма управления дорожными системами» . Открытый репозиторий социального воздействия . Архивировано из оригинала 5 сентября 2017 г. Проверено 5 сентября 2017 г.

Внешние ссылки

[wikidata-9aa6a6957e1983bc102c1dcb9f935c368f2f8031-v14-1] «Выпуск 1.4.1» . 21 июля 2023 г. Проверено 30 июля 2023 г.

[2] Фортен, Феликс-Антуан; Ф.-М. Де Рейнвиль; МА. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2012). «DEAP: эволюционные алгоритмы стали проще» . Журнал исследований машинного обучения . 13 : 2171–2175.

[3] Де Рейнвиль, Франсуа-Мишель; Ф.-А Фортен; НО. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2014). «DEAP: Обеспечение эволюции Nimber» (PDF) . ACM SIGEVOlution . 6 (2): 17–26. дои : 10.1145/2597453.2597455 . S2CID 14949980 .

[4] Де Рейнвиль, Франсуа-Мишель; Ф.-А Фортен; МА. Гарднер; К. Ганье; М. Паризо (2012). «DEAP: платформа Python для эволюционных алгоритмов» (PDF) . В сопутствующих материалах конференции по генетическим и эволюционным вычислениям .

[5] «Создание единого алгоритма управления дорожными системами» . Открытый репозиторий социального воздействия . Архивировано из оригинала 5 сентября 2017 г. Проверено 5 сентября 2017 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]