Pgapy PGAY es una envoltura para Pgapack, la biblioteca de algoritmos genéticos paralelos, una biblioteca de algoritmos genéticos potente.
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Pgapy Descripción

Pgapy es una envoltura para Pgapack, la biblioteca de algoritmos genéticos paralelos, una biblioteca de algoritmos genéticos poderosos. Pgapy es una envoltura para Pgapack, la biblioteca de algoritmos genéticos paralelos, una biblioteca de algoritmos genéticos poderosos por D. Levine, Matemáticas y División de Ciencias de la Computación Argonne National Laboratory. La biblioteca está escrita en C. pgapy envuelve esta biblioteca para usar con Python. La biblioteca original de PGAPACK ya es bastante antigua y no se mantiene muy activamente, todavía lo he encontrado uno de los más completos y precisos (y rápidos, aunque esta no es mi principal preocupación al envolverlo a Python) Implementaciones de algoritmo genético por ahí Con muchas campanas y silbidos para la experimentación. Es por eso que también quería usarlo en Python. Actualmente, actualmente no hay mucha documentación para PGAY. Realmente, absolutamente, es necesario leer la documentación que viene con PGAPACK, y, por supuesto, necesita la biblioteca Pgapack. La biblioteca Pgapack se puede descargar desde el sitio de PGAPACK FTP, está escrito en ANSI C y, por lo tanto, debe ejecutarse en la mayoría de las plataformas. Lo he probado solo en Linux y actualmente no le he proporcionado a las versiones de Windows. Para comenzar a comenzar, he incluido un ejemplo muy simple en Test.py que implementa el ejemplo "MAXBIT", modificado para usar genes enteros en lugar de Bits - de la documentación de Pgapack. Esto ilustra varios puntos: la implementación de su clase El algoritmo genético debe heredar de PGA.PGA (PGA es el módulo de envoltura de la pgapy) .- Necesitas definir una función de evaluación llamada Evaluate que devuelve un número que indica el gimnasio del gen dado con Los parámetros P y POP que se pueden usar para recuperar los valores alelee del gen usando el método GET_ALLELE, para obtener más detalles, consulte la documentación de PGAPACK.Y- U puede definir funciones adicionales que anulan funciones incorporadas de la Biblioteca Pagapack, ilustradas por el Ejemplo de imprimir_string. Tenga en cuenta que hacemos una llamada al método original de impresión de impresión de nuestra superclase PGA.- El constructor de la clase necesita para definir el tipo de gen, en el ejemplo, usamos un entero (tipo (2), una expresión de Python para el incorporado Integer DataType) .- Se debe dar la longitud del gen (100 en el ejemplo ).-Queremos maximizar los números devueltos por nuestra función de evaluación, configure el parámetro Maximice a FALSO si desea minimizar.- Podemos definir Una matriz de valores de inicio cada entrada que contiene una secuencia con un límite inferior y superior. La matriz tiene que tener la longitud del gen. Tenga en cuenta que el límite superior se incluye en el rango de valores posibles (a diferencia del operador de rango de Python pero compatible con la definición Pgapack) .- En el constructor de la clase podemos agregar parámetros del algoritmo genético. No todos los parámetros de PGAPACK están envueltos, actualmente, actualmente tendría que consultar el código fuente de Pgapy para averiguar qué parámetros están envueltos. En el ejemplo, definimos varias opciones de impresión.- Finalmente, se inicia el algoritmo genético con el método de ejecución.

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