EvoSynth

:

• שיעורים ליחידים, אוכלוסיות, פרופילי אלגוריתם, הגנום
• תמיכה במערבל מותאם אישית
• מפעילים מטה: מפעילי שילוב מידתיים, sequentional והמותנים
• רישום תמיכה ביצואן לGnuplot, צרוד וCSV
• פונקציות מוגדרות מראש כושר רבים


• תכונות Benchmarking:
• חישובי גיוון (מרחק, אנטרופיה וsubsequence)
• ממוצע, חציון, חישובים שונות למערך / אוכלוסייה
• T-בדיקה כדי לקבוע מובהקות סטטיסטיות

אלגוריתמים אבולוציוניים הנפוצים ביותר:
• Hillclimber (פרט ואוכלוסייה מבוססת יחידים)
• אלגוריתם גנטי רגיל, מצב יציב GA
• אלגוריתם Memetic
• אסטרטגיות אבולוציה (אדפטיבית, selfadaptive וderandomized)
• חיפוש מקומי (hillclimber, קבלת סף, חישול מדומה, מבול גדול, שיא לשיא נסיעות)
• אלגוריתמי Coevolutionary (רובין ומאוזן עגולים)

אסטרטגיות בחירה:
• זהות
• בחירה אקראית
• הבחירה הטובה ביותר

בחירת טורניר
• n בשלב
• בחירת הטורניר
• בחירה יחסית כושר
• בחירת גלגל רולטה


• מוטציות:
• זהות
• מרפרף גן אחד, מוטציה בינארי, מוטציה בינארי יעילה
• המוטציה Exchange, מוטציה היפוך, ערבוב מוטציה, הסטת מוטציה
• מוטציה אמיתית אחידה, מוטציה גאוס, מוטציה גאוס עצמית הסתגלות


• שילובים:
• זהות
• אחת-נקודה מוצלב, K-נקודה-מוצלב, מוצלבים אחיד
• מוצלב אריתמטיקה
• רקומבינציה מסודרת, מוצלב ממופה באופן חלקי, רקומבינציה קצה
• מוצלבים אחיד גלובלי, מוצלב חשבון הגלובלי

מה חדש בהודעה זו:

• בעיה נוסף SP_k לפונקציות benchmark ינארי
• נוסף EvoSynth.rand_element כדי לאחזר אלמנט אקראי ממערך
• נוסף EvoBench (בהשוואות לאלגוריתמים אבולוציוניים) מודול

מה חדשה בגרסת 0.1.1:

• תכונות חדשות בהשוואות כמו חישובי גיוון (מרחק, אנטרופיה

  וsubsequence), חציון, חישובים למערך / אוכלוסייה ומבחן t ממוצעים, שונות כדי לקבוע מובהקות סטטיסטיות.

• rakefile:. ניקוי תלות