Evolutionary-Algorithm

遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程

本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题（Travel Sales Problem）和查找路径（Find Path）示例，有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供，进一步方便了开发者实施和优化这些算法。

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介绍相关项目

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。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

visual_astar_python - Python实现A*寻路算法与多样化迷宫生成的可视化项目

A*算法GithubPython可视化开源项目路径寻找迷宫生成

这个开源项目展示了A*寻路算法的高性能Python实现和多样化迷宫生成技术。项目包含优化的A*寻路算法、15种迷宫生成方法（如DLA、生命游戏、元胞自动机等），以及动画可视化功能。通过高效算法设计和丰富的迷宫生成方法，该项目为研究路径规划和迷宫生成提供了实用工具。

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。

tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具

GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法

TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。

jenetics - Java生态下的综合进化计算库

GithubJava库Jenetics优化开源项目进化算法遗传算法

Jenetics是一个Java开发的进化计算库，支持遗传算法、进化算法、语法进化等多种优化方法。它将基因、染色体等概念清晰分离，通过进化流执行算法步骤，可与Java Stream API无缝集成。该库提供全面文档，能够有效解决各类复杂优化问题。

Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制

Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目

该项目利用神经网络和遗传算法，实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库，详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程，包括选择、交叉和变异操作。通过该教程，用户可以学习如何创建并优化AI模型，使小鸟更好地避开障碍物。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

evo.ninja - 实时自适应的AI任务执行系统

AI代理Githubevo.ninja开源项目自适应系统软件开发

evo.ninja是一个开源AI项目，具有实时自适应能力。它通过预定义的代理角色处理不同领域的任务，执行循环包括预测、选择、上下文化和评估四个步骤。系统支持命令行和图形界面，为开发者和用户提供灵活的使用选择。

shorelark - 神经网络与遗传算法驱动的生物进化模拟器

GithubShorelarkWebAssembly开源项目神经网络进化模拟遗传算法

Shorelark是一个结合神经网络、遗传算法和高中数学知识的进化模拟项目。通过可视化界面，它展示了生物进化的过程，使观察者能直观理解进化机制。项目提供了实现教程，适合对人工智能和进化理论感兴趣的开发者与学习者。Shorelark支持多种构建方式，如Cargo和npm，以及Nix，便于不同背景的用户使用。

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