什么样的遗传编程图书馆,无论语言如何,都拥有最活跃的社区,并且是最发达的?
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答案 1 :(得分:2)
HeuristicLab有一个非常复杂的实现,既快又好。例如,在独立的benchmark中,您可以看到HeuristicLab的解释器的速度等于包含优化的新编码的简约C ++解释器。它也非常灵活,您可以配置在GUI环境中创建树的语法。所以你可以创建应该例如的函数。只有某些变量作为输入,但不是全部。该实施基于长期的代码遗产,这是非常积极的开发,并在每次发布之前进行审查,以确保持续的质量。 HeuristicLab支持回归,分类以及Santa Fe trail或Lawn Mower等自定义问题(其中有一个教程可帮助您实现自己的自定义问题)。存在交叉验证,您可以使用检测过度拟合的培训,验证和测试分离。您将得到每个变量在整个总体中的存在量,总体中存在多少符号,以便您可以估计哪些变量是重要的。随时间显示为图形。还有一个帕累托分析仪,您可以通过质量和复杂性显示所有解决方案。 HeuristicLab还包含最近(GECCO2012)新兴的GP基准库,使人们能够测试和比较结果。除了GP之外,还有进一步的回归和分类算法,如SVM,随机森林,k-NN等。
它在C#中实现并在.Net 4上运行(目前仅在Windows上,单声道支持即将完成)。
答案 2 :(得分:1)
您可能想查看基因表达式编程(GEP)。它是遗传编程的另一种形式。
http://www.gene-expression-programming.com/有一个技术网站。其背后的公司是GEPSoft http://www.gepsoft.com。
答案 3 :(得分:0)
CILib。它定期更新。开发人员经常回答您的问题。
答案 4 :(得分:0)
我是ECJ的粉丝,“基于Java的进化计算研究系统”:
http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/ecj/
邮件列表通常是适度活跃的,向我表明项目的总体健康状况。我几乎所有的GA和GP研究都使用ECJ,它有很多有趣的内置功能和几个第三方贡献。
ECJ的创始人Sean Luke也写了一本很棒的免费下载书:cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics /
答案 5 :(得分:0)
JGAP for Java似乎相当活跃。看看签入历史,几个月前有一系列的活动。 http://jgap.sourceforge.net/
答案 6 :(得分:0)
您可以尝试使用Sean Luke的ECJ(Java中的进化计算)的C#.NET 4.0端口:
http://branecloud.codeplex.com
它是非常灵活和强大的软件!但它也相对容易上手,因为它包含许多开箱即用的工作控制台样本(以及在转换过程中开发的许多有用的单元测试)。
如上所述,如果您使用Java编程,则应直接访问Sean Luke的网站:
http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/ecj/
它已经积极发展了13年!
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