EvoSynth

EvoSynth은 진화 계산 신디사이저의 약자

특징 : 있습니다.

일반 기능 :
개인, 집단, 알고리즘 프로필, 게놈에 대한 클래스
사용자 정의 랜덤 지원
메타 운영자 : 비례, sequentional 조건부 결합 연산자
수출과 지원을 로깅 GNUPLOT하기, 거친 및 CSV
미리 정의 된 많은 피트니스 기능
기능을 벤치마킹 :
다양성 계산 (거리, 엔트로피 및 서브)
배열 / 인구에 대한 평균, 중앙값, 분산 계산
T 테스트는 통계적 유의성을 결정
가장 일반적인 진화 알고리즘 :
Hillclimber (한 개인 및 인구 기준)
표준 유전자 알고리즘, 정상 상태 조지아
밈 알고리즘
진화 전략 (적응, selfadaptive 및 디 랜더 마이징)
지역 검색 (hillclimber, 임계 수용, 시뮬레이션 어닐링, 큰 홍수, 기록에 레코드 여행)
공진화 알고리즘 (라운드 로빈 균형)
선택 전략 :
정체
임의 선택
최고의 선택
N 단계의 대회 선택
대회 선택
피트니스 비례 선택
룰렛 휠 선택
돌연변이 :
정체
하나의 유전자 반전, 진 돌연변이, 효율적 이진 돌연변이
교환 돌연변이 반전 돌연변이 혼합 돌연변이 시프트 돌연변이
균일 실제 돌연변이 돌연변이 가우스 자기 가우스 적응 돌연변이
재조합 :
정체
원 포인트 크로스 오버, K-포인트 크로스 오버, 균일 한 크로스 오버
산술 크로스 오버
정렬 재조합 부분적 매핑 교차 에지 재결합
글로벌 균일 한 크로스 오버, 글로벌 산술 크로스 오버

이 릴리스의 새로운 기능 : 이진 벤치 마크 기능에

추가 SP_k 문제
배열에서 임의의 요소를 검색 할 수 EvoSynth.rand_element 추가
추가 EvoBench (진화 알고리즘에 대한 벤치마킹) 모듈

어떤 버전 0.1.1의 새로운 기능 :

배열 / 인구와 T-에 대한 다양한 계산 (거리, 엔트로피 및 서브), 평균, 중앙값, 분산 계산 같은 새로운 벤치 마크 기능 테스트는 통계적 유의성을 확인합니다.
rakefile : 의존성 정리.