Genetic_Algorithm_Symblic_Regression 遗传算法解决符号回归

PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

遗传线性回归：通过遗传算法进行线性回归拟合的近似

///// pymoo：Python中的多目标优化 我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。 安装 首先，请确保您已安装Python 3环境。 我们建议使用miniconda3或anaconda3。 官方版本始终在PyPi上可用： pip install -U pymoo 对于当前的开发人员版本： git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoo cd pymoo pip install . 由于为了加快速度，还可以编译某些模块，因此您可以仔细检查编译是否有效。 执行命令时，请确保不在本地pymoo目录中，因为否则将不使用站点包中已安装的版本。 python -c " from pymoo.util.function_loader import is_compile

零食与遗传遗传算法 本期《零食与骇客》有两个挑战： 使用遗传算法生成简单形状的自定义图像（中等水平，无硬件要求） 使用遗传算法使用nvidia的StyleGAN生成您的脸部，以获得超现实的脸部（高级，需要GPU） 挑战1 可以在此存储库中的generic_polygons.py文件中找到有关第一个中级挑战的说明。 挑战2 第二个高级挑战利用tensorflow和此仓库的内容： : 。 请注意，要执行此任务，您需要具有带有CUDA环境设置的nvidia GPU 。 或者，您可以使用云计算（例如Google Cloud Platform），但可能会产生一定的成本，会增加复杂性，并且可能

Genetic_Algorithm_Tuner 用遗传算法调整神经网络超参数

Priority-Based Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem in OSPF 主要介绍了遗传算法求解最短路径问题中的基于优先级的编码。这种编码方式可以很有效地解决图的最短路径等问题。

人工智能（AI） 基于项目的人工智能（AI）游乐场。 专案 贡献 欢迎大多数贡献。 联络人 如有任何疑问，请随时与我联系（ ）。

TSP问题的遗传算法 C#

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