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

learn-modern-python - 现代Python教程，AI代理与GPT开发入门

AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式

learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程，专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析，配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能，为AI和机器学习领域深入学习做准备。

algorithm-visualizer - 可视化算法学习平台直观理解复杂计算过程

Algorithm VisualizerGithub交互式平台开源项目教育工具算法可视化

Algorithm Visualizer是一个开源的算法可视化平台，通过图形化展示算法运作过程。该平台支持多种编程语言，提供丰富的算法教程和资源。用户可直观观察代码执行，深入理解算法原理。适合学生自学、教师授课及专业人士研究使用，是一个集学习、教学和演示于一体的算法学习工具。

NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器

2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法

NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。

evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型

EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理

Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。

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。

PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目

GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划

PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。

MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法

GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成

MEEE是一个开源项目，提出了基于模型集成的探索与利用方法，旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发，实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法，支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略，MEEE平衡了探索和利用，有效提升了强化学习算法的性能和效率。

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。

opytimizer - 基于自然启发的Python优化库简化元启发式算法开发

GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架

GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法

NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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