EvoSynth

• Cours pour les individus, les populations, les profils de l'algorithme, les génomes
• soutien à randomizer personnalisé
• Meta opérateurs: les opérateurs combinés proportionnelles, sequentional et conditionnelles
• Connexion de soutien avec l'exportateur à gnuplot, bourru et csv
• Beaucoup de fonctions de remise en forme prédéfinies


• bbli fonctionnalités d'analyse comparative:
• Les calculs de diversité (distance, entropie et-séquence)
• moyenne, la médiane, les calculs de la variance pour réseau / population
• T-test pour déterminer la signification statistique

algorithmes évolutionnaires les plus fréquents:
• hillclimber (individu et de la population sur la base)
• algorithme génétique standard, l'état d'équilibre GA
• algorithme Memetic
• Évolution des stratégies d'adaptation (, selfadaptive et décryptée)
• Recherche locale (hillclimber, le seuil d'acceptation, recuit simulé, grand déluge, fiche à fiche Voyage)
• algorithmes de coévolutif (round robin et équilibrés)

stratégies de sélection:
• Identité
• Sélection aléatoire
• Le meilleur choix

Tournoi de sélection
• n-étape
• sélection Tournoi
• sélection proportionnelle Fitness
• sélection de Roulette


• bbli Mutations:
• Identité
• Un retournement de gène, mutation binaire, mutation binaire efficace
• mutation change, inversion mutation, mélangeant mutation, passant mutation
• Uniforme réelle mutation, mutation Gauss, auto-adaptatif Gauss mutation


• bbli recombinaisons:
• Identité
• Un point-croisé, k-point croisé, croisé uniforme
• Arithmétique croisement
• recombinaison Ordonné, croisé partiellement cartographié, recombinaison de bord
• croisement uniforme mondial, croisement global arithmétique

Ce qui est nouveau dans cette version:

• problème Ajouté SP_k aux fonctions de référence binaires
• Ajouté EvoSynth.rand_element pour récupérer un élément aléatoire d'un tableau
• Ajouté EvoBench (benchmarking pour les algorithmes évolutionnaires) le module

Ce qui est nouveau dans la version 0.1.1:

• Nouvelles fonctionnalités de benchmarking comme les calculs de la diversité (distance, entropie et séquence),, médians, calcul de la moyenne de la variance pour réseau / population et le t-test pour déterminer la signification statistique.
• rakefile:. Dépendance nettoyage