deap

灵活高效的进化计算框架，实现快速原型开发和创意测试

DEAP 进化计算遗传算法优化算法 Python库 Github 开源项目

DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。

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介绍相关项目

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

OpenELM - 基于语言模型的进化搜索开源库

AI生成GithubOpenELM开源库开源项目语言模型进化算法

OpenELM是一个开源库，致力于在代码和自然语言领域实现基于语言模型的进化搜索。它支持MAP-Elites等多种进化算法，集成了本地和API调用的语言模型，并提供了包括Sodarace和图像生成在内的多个基准环境。该项目旨在为不同计算能力的用户提供简单易用的接口，展示语言模型进化的潜力。

OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台

GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算

OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。

deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架

AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估

DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标，支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用，可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能，易于集成到CI/CD环境。此外，它还支持对主流LLM基准进行简易评估，并可与Confident AI平台对接，实现持续评估和结果分析。

EasyDeL - 多模型训练优化框架

EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练

EasyDeL是一个开源框架，用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练，特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法，包括Transformers、Mamba等，并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明，允许用户修改每个组件，并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建，EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法

GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目

MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。

asteroids-genetic - 神经网络和遗传算法训练小行星游戏AI模拟器

AI训练Github开源项目游戏AI神经网络自然选择遗传算法

asteroids-genetic是一个开源的交互式AI训练模拟器，结合神经网络和遗传算法来训练小行星游戏AI。该项目通过自然选择规则实现AI进化，支持AI模型的保存和加载，并提供人类玩家游戏体验。提供网页版和多平台桌面版，是AI学习、游戏开发和算法研究的实用工具。

deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架

GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习

deepdow是一个Python开源项目，致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道，实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配，集成可微凸优化技术，并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境，为研究人员提供了灵活的实验平台。

SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具

GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门

Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。

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