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Álgoritmos evolutivos distribuidos en Python
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Algoritmos evolutivos distribuidos en Python DEAP es un proyecto destinado a ser una biblioteca de algoritmos evolutiva distribuida fácil de usar en el idioma de Python. Sus dos componentes principales son modulares y se pueden usar por separado. El primer módulo es un administrador de tareas distribuidas (DTM), que está destinado a ejecutarse en el clúster de computadoras. La segunda parte es los algoritmos evolutivos en Python (EAP) Framework.DTMDTM es un administrador de tareas distribuidas que puede transmitir la carga de trabajo sobre un buche de computadora utilizando un TCP o una conexión MPI.DTM incluye las siguientes características: * Fácil de usar Paralelización Paradigms * ofrece una interfaz similar al módulo de multiprocesamiento * Algoritmo de equilibrio de carga básica * Funciona con soporte MPI4PY y PYMPI * para el administrador de comunicaciones TCP EAPEFEATURAS: EAP incluye las siguientes características: * Algoritmo genético usando cualquier lista de representación imaginable, matriz, conjunto , Diccionario, Árbol, ... * Programación genética usando árboles de prefijos: Funciones totalmente escritas, totalmente escritas, definidas automáticamente (Nuevas V0.6) * Estrategias de evolución (incluidas las CMA-ES) * Optimización multi-objetiva (NSGA-II, SPEA -Ii) * Paralelización de las evaluaciones (y tal vez más) (requiere Python2.6 y preferiblemente Python2.7) (Nueva V0.6) * Genealogía de una evolución (que es compatible con NetworkX) (NUEVO V0.6) * Hall de la fama de th E MEJORES INDIVIDUOS QUE VIVIEN EN LA POBLACIÓN (NUEVO V0.5) * Hitos que toman instantáneas de un sistema regularmente (Nuevo V0.5) Requisitos: · Python


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