在Rust 中实现 ENT2 神经进化遗传算法_rust_代码_下载

该库使用进化算法 ( EA ) 自动进化群体中每个个体的人工神经网络的拓扑结构。 进化算法属于进化计算研究领域，涉及受生物进化过程和机制启发的计算方法。达尔文提出了通过自然选择（通过修改下降）的进化过程，以说明生命的多样性及其对环境的适应性（适应性适应）。进化机制描述了进化是如何通过遗传物质（蛋白质）的修饰和繁殖实际发生的。进化算法关注的是研究类似于进化过程和机制的简化版本的计算系统，以实现这些过程和机制的效果，即自适应系统的发展。属于进化计算领域的其他学科领域是寻求利用种群遗传学、种群生态学、协同进化生物学和发育生物学相关领域的属性的算法。--聪明的算法.com 人工神经网络的特征在于它们的结构（拓扑）和它们的参数（包括连接的权重）。因此，当为给定问题开发 ANN 时，需要考虑两个方面： 网络的结构（或拓扑）应该是什么？ 给定神经网络的结构，其参数的最佳值是多少？ EANT2，Evolutionary Acquisition of Neural Topologies，是一种进化强化学习系统，适合通过交互来学习和适应环境。它结合了神经网络、强化学习和进化方法的原理。