evopy

evopy

进化策略变得简单！

使用Evopy轻松优化Python中的浮子载体。

？安装

您需要使用的Evopy就是Python 3！运行此命令以从PYPI中获取Evopy：

 pip install evopy

然后，您可以这样导入EvoPy ：

 from evopy import EvoPy 

⏩用法

一维示例

假设我们想找到抛物线的最佳，而无需使用微积分的精确方法！使用Evopy，这就像编写以下两行一样容易：

 evopy = EvoPy ( lambda x : pow ( x , 2 ), 1 )
best_coordinates = evopy . run ()

这里的主要成分是健身函数（lambda）。这也可以是正常的功能参考，只需确保它接受浮子或一系列浮子并输出单个浮子即可。另一种成分是第一行末尾的1 ：这是您在健身功能中期望的输入的维度。 best_coordinates将包含一个带有单个元素的数组，这是算法在默认数字中可以找到的最佳x值。

多维示例

如果上一个示例对您来说太简单了，我们还可以查看一个更复杂，二维功能（例如rastrigin函数）的最佳功能。我们不必在以前的代码片段中修改太多即可使此操作：

 evopy = EvoPy (
    lambda X : 5 + sum ([( x ** 2 - 5 * np . cos ( 2 * np . pi * x )) for x in X ]), 
    2 , 
    generations = 1000 , 
    population_size = 100
)
best_coordinates = evopy . run ()

与第一个示例相比，我们将适应性函数互换为更复杂的功能，将维度设置为2 ，并给出算法比默认值更高的生成和个体计数来找到最佳的时间。

文档

有关Evopy功能的更多详细信息，请查看文档！

⛏发展

克隆这个存储库，并从克隆目录中获取所有依赖项：

 pip install -r requirements.dev.txt

运行所有测试：

 nosetests

要检查您的代码样式，请运行：

 pylint evopy

要测量您的代码覆盖范围，请运行：

 nosetests --with-coverage --cover-package=evopy --cover-html --cover-branches --cover-erase