PYTHON：使用するライブラリ/ツール？の遺伝的アルゴリズムと多目的最適化

Question

NSGAII for Pythonのような多目的アルゴリズムの開発の可能性があるGAを使用できるライブラリをインターネットでスキャンしています。提案はありますか？

ここに私がこれまでに持っているものがあります：

1. Pyevolve ：十分に文書化されていますが、多目的を含みません
2. Pygene ：多目的を含まないようです
3. deap ：十分に文書化されているようで、多目的を含む
4. inspyred ：文書化されているようで、多目的を含む

問題は必ずしもどちらが優れているかではなく、これらのライブラリの機能と、単一から多目的の最適化に簡単に切り替える可能性についてです。

ありがとうございました

Answer 1

開示：私はDEAPの開発者の一人です。

DEAPは、言及されているプロジェクトの中で最も活発に開発されたプロジェクトです。アクティブなメーリングリストがあり、ある時点で助けが必要な場合に興味深い機能です。 DEAPに固有のクラス作成により、単一の目標から複数の目標への切り替えが非常に簡単になります。多目的遺伝的アルゴリズムの例を含む複数の例が付属しています。

また、Python 2と3の両方と互換性がありますが、他のいくつかのフレームワークはPython 2のみをサポートします。最後に、純粋なPython常にパフォーマンスを念頭に置いているため、非常に高速です。さまざまな例のタイミングは http://deap.gel.ulaval.ca/speed/ で入手できます。

Answer 2

Pybrain は、GAおよび多目的GA：

http://pybrain.org/docs/api/optimization/optimization.html?highlight=genetic#population-based

まだ少し基本的なようです。私はそれを試しなかったので、それがどれほど良いかを話すことはできません。