一个易用、易部署的Python遗传算法库

发布网友发布时间：2024-09-29 08:16

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热心网友时间：2024-09-29 19:25

介绍一个功能强大且易于部署的Python遗传算法库，它封装了包括差分进化、遗传、粒子群、模拟退火、蚁群、鱼群和免疫优化在内的七种启发式算法。

安装方法灵活，可以选择直接下载库中的'sko'文件夹，或者按照文档步骤进行。该库的一大特色是支持用户自定义（UDF）操作，你可以创建并注册新的算子，如:

python
import sko
ga_instance = sko.GA()
ga_instance.register_operator('your_custom_operator')

此外，库内还提供多种算子供选择，如交叉、变异等，并提供面向对象的高级自定义方法。库还支持GPU加速，虽然1.0.0版本会有更完善的实现，但目前有一个示例可供尝试。

库还支持断点继续运行，如先运行10代，再续跑20代。以下是快速开始指南：

差分进化算法: 定义问题后调用相应函数运行。
遗传算法: 从定义问题到绘制结果的完整步骤都有示例。
遗传算法在旅行商问题上的应用，如重载交叉和变异算子。
粒子群算法: 包括带和不带约束的版本，同样提供完整步骤。
模拟退火算法: 用于多元函数优化和TSP问题，有多种流派可选。
蚁群算法和免疫优化算法针对TSP问题提供了实例。
人工鱼群算法同样有相关代码示例。

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