エクシーピー 進化的計算
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Pythonにおける進化的計算 ECSPYは、Pythonで進化的計算を作成するための無料でオープンなソースフレームワークです。さらに、ECSPYは、多くのカスタマイズを必要としないユーザーのための使いやすい標準遺伝的アルゴリズム（GA）、進化戦略（ES）、およびパーティクル群オプティマイザ（PSO）を提供します。関連学術文献は、プロジェクトWikiにあります。 rikipediaのリンクからrikipediaのリンクからの大きな情報を見つけることができます.package Structurecspyは、次の6つのモジュールで構成されています。* Ec.py - 進化エンジンと特定のECS * observers.pyの基本的なフレームワークを提供します。いくつかの組み込み（画面とファイル）のオブザーバー* REPLACERS.PY - 世代と定常的な交換などの標準的な置換スキームを定義します。* selectors.py - 標準セレクタ（例：トーナメント）* terminators.py - 定義標準のターミネータ（例えば、最大世代数を超える）* Varietator.py - 標準的なバリエータを定義します（N-POINTクロスオーバーなどのクロスオーバーと突然変異スキーム）とは、次の例はECSPYパッケージの基本を示しています。追加の例は、wikiから見つけることができます。ランダムインポートrandomからのランダムから見つけるLANDORFROM TimeFrom ECSPY Import ECFROM ECSPYインポートターミネータECSPYインポートターミネータgenerate_binary（Random、ARGS）：BITS = args keyError：bits = 8リターン）Xrange（BITS）evaluate_binary（候補者、args）：fitness = [] try：base = args exceptError：base = 2候補者：NUM = 0 EXP = LEN（CAN） - CON + = C *（基本** exp）EXP - = 1 fitness.append（num）Return Fitnessrand = Random（）Rand.Seed（int （TIME（））GA = EC.GA（RAND）GA.OBSERVER = OBSERVERS.SCREEN_OBSERVERFINAL_POP = GA.EVOLVE（Evaluator = evaluate_binary、Generator = Generation_Binary、Terminator = Terminators.Fun_eval_Termination、MAX_FUN_EVALS = 100、NUM_ELITES = 1、POP_SIZE = 100、NUM_BITS = 10）final_pop：print（str（ind））要件： ・Python

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