EvoSynth

EvoSynth代表进化计算合成

功能：

<李类=“bbli”>一般特点：
• 类为个人，群体，算法型材，基因组
• 在自定义随机数发生器支持
• 元运营商：比例，sequentional和有条件的联合运营
• 在日志支持与出口商GNUPLOT，粗暴和CSV
• 在许多预定义的健身功能

<李班=“bbli”>标杆特点：
• 多样性计算（距离，熵和子）
• 平均数，中位数，方差计算阵列/人口
• T检验，以确定统计学意义

<李班=“bbli”>最常见的进化算法：
• Hillclimber（单个个体和群体为主）
• 在标准遗传算法，稳态GA
• Memetic算法
• 在进化策略（适应性，selfadaptive和去随机化）
• 在本地搜索（hillclimber，门槛验收，模拟退火，巨大的洪水，记录到记录旅行）
• 在协同进化算法（循环和平衡）

<李班=“bbli”>选择策略：
• 身份
• 随机选择
• 最佳选择
• 在正赛阶段选
• 锦标赛选择
• 健身比例选择
• 在轮盘赌选择

<李班=“bbli”>突变：
• 身份
• 在一个基因翻转，二进制突变，高效的二进制突变
• 外汇突变，突变反转，混合突变，突变转移
• 统一实变异，高斯变异，自适应高斯变异

<李班=“bbli”>的重组：
• 身份
• 在单点交叉，K-点交叉，均匀交叉
• 算术交叉
• 有序重组，部分映射交叉，边缘重组
• 在全球均匀交叉，全球算术交叉

什么在此版本中是新的：

• 在新增SP_k问题二进制基准功能
• 新增EvoSynth.rand_element检索一个数组
随机元素
• 新增EvoBench（基准进化算法）模块

什么是0.1.1版本，新的：

• 在像多样性计算基准的新功能（距离，熵和子），均值，中位数，方差计算阵列/人口和t检验来确定统计学意义。
• Rake文件：依赖清理