genetic-optimizer 0.1.8

遗传优化器

使用k-均值聚类和单向方差分析算法的遗传算法优化器

之前：

之后：

安装：

使用包管理器pip安装遗传优化器。

pip3 install genetic-optimizer

注：

package require=>；Python3.6.5，在Python2.x.x项目中使用genetic_优化器可能无法正常工作。 如果您不确定您的python版本，请尝试：

python3 --version

用法

importgenetic_optimizersome_object=genetic_optimizer.Optimizer()some_object.generate(population_size=46,chromosome_size=8,equal_chromosomes=True,initialization_method='Random',representation='Binary',saving_method='csv')

这些是生成器的默认选项，您可以在包目录的defaults.ini文件中更改它们

some_object.optimize(data=None,iterations=12,shuffle_scale=0.6,variety=0.8,chromosome_weight=0.0000001)

这些是优化器的默认选项，您可以在package目录下的standards.conf文件中更改它们

注

• 如果优化器在一开始就卡住了，这通常意味着您的数据帧和填充是很小的，以找到合适的父代，以便创建下一代。

• 有关详细说明，请查看Project Wiki。

专业人士

• 不存在突变和交叉概率。程序根据群体差异匹配父母，并根据他们最成功的基因对创建新的孩子。 这意味着新一代更接近每一代，每个孩子都是不差的那遗传差的父母。

• 你可以通过选择来获得更精确的结果。

cons

• 适应度和父选择过程递归进行。如果不使用RDD计算，程序执行可能会更长。

贡献

欢迎拉取请求。 对于重大变更，请先打开一个问题来讨论您希望更改的内容。

许可证

MIT

工具

• micro editor
• Unix控制台

代码主要是根据Google PEP style guide