PYTHON的遗传算法和多目标优化：使用的库/工具？

Question

我正在网上浏览可用于使用GA的库，以及用于Python的NSGAII等多目标算法的潜在开发。你有什么建议吗？

这是我到目前为止所做的：

1. Pyevolve：记录良好，但不包括多目标
2. Pygene：似乎不包含多重目标
3. deap：似乎有详细记录，包括多目标
4. inspyred：似乎没有记录，包括多目标

问题不一定是关于哪一个更好，而是更多关于这些库的功能以及从单一优化到多目标优化的可能性。

谢谢

Answer 1

披露：我是DEAP的开发人员之一。

DEAP是上述项目中最活跃的项目。它有一个活跃的邮件列表，如果您在某些时候需要帮助，这是一个有趣的功能。 DEAP独有的类创建使得从单个目标切换到多个目标非常容易。它附带了多个例子，包括多目标遗传算法的例子。

它也兼容Python 2和3，而其他一些框架只支持Python 2.最后，虽然它是用纯Python编写的，但我们总会考虑到性能，所以它非常快。 http://deap.gel.ulaval.ca/speed/可以获得不同示例的时间安排。

Answer 2

Pybrain似乎有GA和多目标GA：

http://pybrain.org/docs/api/optimization/optimization.html?highlight=genetic#population-based

似乎仍然有点基础。我没试过，所以我不能告诉你它有多好。