GeneticAlgorithmPython

Python库，用于构建和优化遗传算法

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。

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介绍相关项目

pygmo2 - 大规模并行优化Python库

GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算

pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。

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

DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法

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。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库

GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法

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。

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。

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。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

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。

EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱全局优化算法集成

EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目

EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱，聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法，利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数，支持自定义实验参数，为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库

EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算

EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。

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