DEAP 基于 python 的分布式进化算法

DEAP 是一种用于快速原型设计和思想测试的新型进化计算框架。它旨在使算法明确,数据结构透明。它与多处理和 SCOOP 等并行机制完美协调。

DEAP 包括以下功能:

  • 使用任何可想象的表示的遗传算法

  • 列表,数组,集,字典,树,Numpy 数组等

  • 使用前缀树进行遗传编程

  • 弱类型,强类型

  • 自动定义的功能

  • 进化策略(包括 CMA-ES)

  • 多目标优化(NSGA-II,SPEA2,MO-CMA-ES)

  • 多个群体的共同进化(合作和竞争)

  • 评估的并行化(以及更多)

  • 居住在人口中的最佳人物名人堂

  • 定期拍摄系统快照的检查点

  • 基准测试模块包含最常见的测试功能

  • 进化的谱系(与NetworkX兼容)

  • 替代算法的示例:粒子群优化,差分进化,分布估计算法

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