evopy

evopy

進化策略變得簡單！

使用Evopy輕鬆優化Python中的浮子載體。

？安裝

您需要使用的Evopy就是Python 3！運行此命令以從PYPI中獲取Evopy：

 pip install evopy

然後，您可以這樣導入EvoPy ：

 from evopy import EvoPy 

⏩用法

一維示例

假設我們想找到拋物線的最佳，而無需使用微積分的精確方法！使用Evopy，這就像編寫以下兩行一樣容易：

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

這裡的主要成分是健身函數（lambda）。這也可以是正常的功能參考，只需確保它接受浮子或一系列浮子並輸出單個浮子即可。另一種成分是第一行末尾的1 ：這是您在健身功能中期望的輸入的維度。 best_coordinates將包含一個帶有單個元素的數組，這是算法在默認數字中可以找到的最佳x值。

多維示例

如果上一個示例對您來說太簡單了，我們還可以查看一個更複雜，二維功能（例如rastrigin函數）的最佳功能。我們不必在以前的代碼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 ()

與第一個示例相比，我們將適應性函數互換為更複雜的功能，將維度設置為2 ，並給出算法比默認值更高的生成和個體計數來找到最佳的時間。

文件

有關Evopy功能的更多詳細信息，請查看文檔！

⛏發展

克隆這個存儲庫，並從克隆目錄中獲取所有依賴項：

 pip install -r requirements.dev.txt

運行所有測試：

 nosetests

要檢查您的代碼樣式，請運行：

 pylint evopy

要測量您的代碼覆蓋範圍，請運行：

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