EvoSynth

EvoSynth significa Computação Evolucionária Synthesizer

Recursos :.

• Características gerais:
• As aulas para os indivíduos, populações, algoritmo, perfis genomas
• Suporte para randomizer personalizado
• operadores Meta: operadores combinados proporcionais, sequentional e condicionais
• Logging apoio com o exportador para o gnuplot, brusco e CSV
• Muitas funções de aptidão predefinidos


• bbli características de Benchmarking:
• cálculos Diversidade (distância, entropia e subsequence)
• média, mediana, variância para cálculos de matriz / população
• T-teste para determinar a significância estatística

algoritmos evolutivos mais comuns:
• Hillclimber (individual e única população com base)
• algoritmo genético padrão, o estado estacionário GA
• algoritmo Memetic
• estratégias Evolution (adaptativo, selfadaptive e derandomized)
• A busca local (hillclimber, aceitação limiar, recozimento simulado, grande dilúvio, ficha-a-registro de viagem)
• algoritmos coevolutionary (round robin e equilibradas)

estratégias de selecção:
• Identidade
• A selecção aleatória
• A melhor seleção

Seleção torneio
• n-estágio
• A seleção do Torneio
• Fitness seleção proporcional
• seleção roleta
  
• bbli Mutações:
• Identidade
• Uma inversão gene, mutação binária, mutação binária eficiente
• mutação do Exchange, mutação de inversão, misturando mutação, deslocando mutação
• verdadeira mutação Uniforme, mutação Gauss, Gauss mutação auto-adaptável


• bbli Recombinações:
• Identidade
• Um ponto de cruzamento, k-ponto-passagem, cruzamento uniforme
• Aritmética cruzamento
• recombinação Pedi, cruzado parcialmente mapeado, a recombinação borda
• cruzamento uniforme Global, de crossover aritmético global

O que é novo nesta versão:

• Adicionado SP_k problema para funções de benchmark binários
• Adicionado EvoSynth.rand_element para recuperar um elemento aleatório a partir de um array
• Adicionado EvoBench (benchmarking para algoritmos evolutivos) módulo

O que é novo na versão 0.1.1:

• Novos recursos de benchmarking como cálculos de diversidade (distância, entropia e subsequência), média, mediana, variância para cálculos de matriz / população e t-teste para determinar a significância estatística.
• Rakefile:. Limpeza dependência