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GeneticOptimizer

AI-Quellcode

1.0.0

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Genetischer Optimierer

Genetischer Algorithmusoptimierer unter Verwendung von K-Means-Clustering mit Einweg-ANOVA-Algorithmen

Warnung: Dies war ein Studentprojekt im ersten Jahr und ist jetzt nicht mehr unterstützt.

Vor:

Installation:

Verwenden Sie das Paket -Manager -PIP, um Genetic_Optimizer zu installieren.

pip3 install genetic-optimizer

Notiz:

Package Required => Python 3.6.5, das mit Genetic_optimizer in Python 2.xx -Projekten verwendet wird, funktioniert möglicherweise nicht korrekt. Wenn Sie sich über Ihre Python -Version nicht sicher sind, versuchen Sie es mit:

python3 --version

Verwendung

 import genetic_optimizer

some_object = genetic_optimizer . Optimizer ()
some_object . generate ( population_size = 46 , chromosome_size = 8 , equal_chromosomes = True , initialization_method = 'Random' , representation = 'Binary' , saving_method = 'csv' )

Dies sind Standardoptionen für Generator. Sie können diese in Standards.ini -Datei im Paketverzeichnis ändern
Hinweis: Generierte Datensätze befinden sich in Datensätzen/ Unterverzeichnissen

 some_object . optimize ( data = None , iterations = 12 , shuffle_scale = 0.6 , variety = 0.8 , chromosome_weight = 0.0000001 )

Dies sind Standardoptionen für Optimierer.

Notiz

Wenn Optimierer am Anfang stecken geblieben ist, bedeutet dies normalerweise, dass Ihr Datenrahmen mit der Bevölkerung zu klein ist, um anerkannte Eltern zu finden, um die nächsten Generationen zu erstellen.
Weitere Beschreibung finden Sie unter Project Wiki.

Profis

Es gibt keine Mutation und Crossover -Wahrscheinlichkeit. Das Programm entspricht den Eltern nach Gruppenunterschieden und erstellen ein neues Kind, das aus den erfolgreichsten Genenpaaren aus ihnen stammt. Das bedeutet, dass neue Generationen an jedem einzelnen näher sind und jedes Kind nicht schlechter ist als genetische schlechtere Eltern.
Sie können mit Optionen abspielen, um genauere Ergebnisse zu erzielen.