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。

PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。

EvoSuite是一个开源的自动化测试工具，专为Java类生成JUnit测试套件。该工具利用基于遗传算法的进化方法来提高代码覆盖率。EvoSuite生成的单元测试经过优化，具有良好的可读性，并包含捕获被测类当前行为的回归断言。开发者可以通过命令行、Docker、Eclipse插件、Maven插件或IntelliJ插件等多种方式使用EvoSuite，适应不同的开发环境需求。

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。

该项目展示了一个基于神经网络和遗传算法的贪吃蛇AI系统。完全使用Rust语言和Ratatui库构建，在终端运行。AI通过迭代优化策略，逐步提高游戏表现。项目提供灵活配置选项，支持自定义训练过程和可视化效果。同时包含丰富学习资源，便于理解遗传算法原理。

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

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。

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。

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。