DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)是一个用于进化计算的Python库。它提供了一组工具来创建、组合、扩展和可视化复杂的遗传算法。
1. 功能:DEAP提供了一系列功能,以帮助开发人员快速构建和测试遗传算法。它支持多种遗传算法,如遗传算法,遗传编程,遗传策略搜索,模拟退火,模拟退火等。此外,它还支持多核并行计算,使得大规模问题可以在有限的时间内得到解决。
2. 组件:DEAP包括四个主要组件:遗传算法,遗传编程,遗传策略搜索和模拟退火。它还提供了一系列工具,用于构建和测试遗传算法。
3. 扩展性:DEAP可以轻松扩展,以支持新的遗传算法或者新的算法参数。它还支持多核并行计算,以加快计算速度。
4. 可视化:DEAP提供了一系列可视化工具,用于监控算法的运行情况,以及结果的可视化。
代码示例:
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools
# 创建一个creator对象
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 初始化工具箱
toolbox = base.Toolbox()
# 注册一个函数,用于生成[0,1]之间的随机数
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
# 注册一个结构,用于生成100个属性的个体
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)
# 注册一个群体,用于生成10个个体的群体
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
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