가장 활발한 유전 프로그래밍 라이브러리는 무엇입니까?

Question

언어에 관계없이 가장 활발한 커뮤니티가 있으며 가장 잘 개발 된 유전 프로그래밍 라이브러리는 무엇입니까?

Answer 1

CILib CIRG 팀의. 그것은 정기적으로 업데이트되었습니다. 개발자는 항상 귀하의 질문에 자주 대답합니다.

포럼 : 당신은 유전자 발현 프로그래밍을 확인 할 수 있습니다 http://www.cilib.net/

Answer 2

(GEP). 그것은 유전자 프로그래밍의 또 다른 형태이다.

http://www.gene-expression-programming.com/에는 기술 사이트가 있습니다. 그 뒤에있는 회사는 GEPSoft http://www.gepsoft.com입니다.

Answer 3

솔직히 말해서 말하기 어렵습니다. ParadisEO은 매우 적극적인 것으로 보이며 GP 외에 다양한 메타 이론을 포괄하는 꽤 큰 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 EO 라이브러리의 상위 집합입니다. OpenBEAGLE은 좋지만 2007 년부터 업데이트되지 않았습니다. Watchmaker은 현재 매우 훌륭하고 활동적입니다. 그러나 지금은 GP의 개념 증명을 증명할뿐입니다. 거기에 도서관이 많아서 어떤 것이 가장 좋은지 알기가 어렵습니다. 자신의 GP를 굴리는 것은 그리 어렵지 않으므로 그 가능성을 명심하십시오.

http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/ecj/

메일 링리스트 나에게 프로젝트의 일반적인 건강을 나타내는 일반적으로 적당히 활성화 :

Answer 4

나는, "A 자바 기반의 진화 계산 연구 시스템"ECJ의 팬입니다 . 거의 모든 GA 및 GP 연구에 ECJ를 사용해 왔으며 재미있는 기본 제공 기능과 여러 가지 타사 기고가 많이 있습니다.

는 ECJ의 창조자, 숀 누가는 또한 멋진하고 무료 다운로드 할 수있는 책을 썼다 : cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/ 자바에 대한

Answer 5

JGAP 상당히 활성 보인다. 체크인 기록을 살펴보면 몇 달 전에 엄청난 활동이있었습니다. http://jgap.sourceforge.net/

Answer 6

당신은 (자바에서 진화 계산) 숀 누가 복음의 ECJ의 C# .NET 4.0 포트를 시도 할 수 있습니다 :

http://branecloud.codeplex.com

그것은 매우 유연하고 강력한 소프트웨어입니다! 그러나 작업 콘솔 샘플을 즉시 사용할 수 있으며 (변환 중에 개발 된 많은 유용한 단위 테스트가 포함되어 있기 때문에) 시작하기가 상대적으로 쉽습니다.

으로는 위에서 언급 한, 당신은 자바로 프로그래밍하는 경우, 직접 숀 루크의 사이트를 방문해야합니다

http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/ecj/

그것은 13 년 동안 적극적인 개발되었습니다!

벤

Answer 7

HeuristicLab 빨리 둘 다 매우 정교한 구현이있다. 예를 들어 독립적 인 benchmark에서 HeuristicLab의 인터프리터 속도는 최적화가 포함 된 새로 코딩 된 최소 C++ 인터프리터와 동일하다는 것을 알 수 있습니다.또한 GUI 환경에서 트리를 생성하는 문법을 구성 할 수 있다는 점에서 매우 유연합니다. 예를 들어 다음과 같은 기능을 만들 수 있습니다. 입력으로만 특정 변수가 있지만 전부는 아닙니다. 구현은 코드의 오랜 전통에 기반을두고 있으며, 매우 능동적으로 개발되었으며 지속적 품질을 보장하기 위해 각 출시 전에 검토됩니다. HeuristicLab은 회귀, 분류, Santa Fe trail 또는 Lawn Mower (사용자 정의 문제를 구현하는 데 도움이되는 자습서가있는)와 같은 사용자 정의 문제를 지원합니다. 교차 유효성 검사가 있습니다. 과도한 검사를 위해 사용할 수있는 교육, 검증 및 테스트가 있습니다. 결과로 전체 인구에서 각 변수가 얼마나 많은지, 기호가 인구에서 얼마나 많은지 알 수 있으므로 어떤 변수가 중요한지 추정 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 그래프로 표시됩니다. 또한 품질과 복잡성으로 모든 솔루션을 보여줄 수있는 파레토 분석기가 있습니다. HeuristicLab에는 사람들이 결과를 테스트하고 비교할 수있게 해주는 최근 (GECCO2012) 신흥 GP 벤치 마크 라이브러리가 포함되어 있습니다. GP 외에도 SVM, 랜덤 포레스트, k-NN 등과 같이 구현 된 회귀 분석 및 분류 알고리즘이 더 있습니다.

C#으로 구현되었으며 닷넷 4에서 실행됩니다 (현재는 윈도우에서만 지원됩니다) .