pleione：校准基于规则模型的统计和多目标策略
pleione的Python项目详细描述
#请注意
pleione是一个python3包，它实现了 传统的建模框架，并应用它们来分析基于规则的模型。
在这里，您将找到安装和使用 普莱恩。目前，pleione参数化了基于规则的模型 在bionetgen（https://www.csb.pitt.edu/Faculty/Faeder/?page_id=409）或kappa 语言（https://www.kappalanguage.org/）。模型用bng2模拟 （https://github.com/RuleWorld/bionetgen，PMID 27402907），NFSIM 卡西姆（https://github.com/RuleWorld/nfsim，PMID 26556387） （https://github.com/Kappa-Dev/KaSim，PMID 29950016）或比萨 （https://github.com/DLab/PISKaS，采购经理人指数29175206）。请联系我们或写一封 包含您最喜欢的随机模拟到pleione的问题 （https://github.com/glucksfall/pleione/issues）。
Pleone实现了一个具有精英主义的遗传算法，与此相反 bionetfit（https://github.com/RuleWorld/BioNetFit，pmid 26556387）表示 在逆分布概率内实现父选择 到级别。尽管如此，pleione的参数化基于规则的模型的方法 包括两者，与选择模型的秩概率一致或相反 在一个精英或者所有的模特里面。
运行pleione的示例位于https://github.com/glucksfall/pleione/tree/master/example 以及在python分发控制盘中。带有U型试验临界值的表为 位于同一文件夹和子文件夹中。
将方法添加到昴宿星的计划（https://github.com/glucksfall/pleiades） 包括灵敏度分析和使用粒子的参数化 群优化协议。如果你想把方法添加到 帮助他们发展。
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