EvoSynth

EvoSynth sinónimo de Computación Evolutiva Sintetizador

Características :.

• bbli Características Generales:
• Las clases para los individuos, poblaciones, perfiles de algoritmo, genomas
• Soporte para la aleatoriedad de encargo
• Meta operadores: los operadores de combinadas proporcionales, sequentional y condicionales
• Inicio de sesión con el apoyo exportador a gnuplot, brusco y csv
• Muchas funciones de fitness predefinidos


• bbli características Benchmarking:
• cálculos Diversidad (distancia, entropía y subsecuencia)
• media, la mediana, los cálculos de la varianza de matriz / población
• T-test para determinar la significación estadística

algoritmos evolutivos más comunes:
• Hillclimber (solo individuo y de la población en base)
• algoritmo genético estándar, el estado de equilibrio GA
• algoritmo Memetic
• estrategias Evolution (adaptativo, selfadaptive y derandomized)
• Búsqueda local (Hillclimber, aceptación umbral, recocido simulado, gran diluvio, ficha-to-record de viaje)
• algoritmos coevolutionary (round robin y equilibradas)

estrategias de selección:
• Identidad
• La selección aleatoria
• Mejor selección

Selección de torneos
• n etapas
• Selección Torneo
• selección proporcional fitness
• Selección ruleta
  
• bbli Mutaciones:
• Identidad
• Una flipping gen, la mutación binaria, la mutación binaria eficiente
• mutación Exchange, mutación de inversión, mezclando la mutación, la mutación cambiante
• mutación verdadera Uniforme, mutación Gauss, Gauss mutación auto-adaptativa


• bbli recombinaciones:
• Identidad
• Un punto de cruce, k punto de cruce, cruce uniforme
• Aritmética cruce
• recombinación ordenada, cruce parcialmente asignada, recombinación borde
• cruzado global uniforme, cruzado aritmética mundial

¿Qué hay de nuevo en esta versión:

• problema añadido SP_k a las funciones de referencia binarios
• Agregado EvoSynth.rand_element para recuperar un elemento de azar de un array
• Agregado EvoBench (benchmarking para los algoritmos evolutivos) módulo

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.1.1:

• Las nuevas características de benchmarking como cálculos de diversidad (distancia, la entropía y subsecuencia), mediana, cálculos de medias de variación de matriz / población y t-test para determinar la significación estadística.
• Rakefile:. Dependencia limpieza