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matlab代码影响-DistEvo:使用GoogleAppEngine进行Python分布式进化优化
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2021-05-22
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matlab代码影响DistEvo Google App Engine的Python分布式进化 进化算法 进化优化过程受到生物学和自然选择的启发。 可以说,由于通过许多不同的自然过程选择了最适合的个体,所有现有的生物种群都逐渐收敛到最佳状态。 突变和/或性育会导致世代之间以及世代本身内部的变异,但是,只有成功的个体才能被允许进一步繁殖或复制。 此达尔文式过程可以用作启发,并应用于黑盒优化算法。 对于任何给定的函数,其参数集都可以用作适合性的基因型,这不过是该函数结果与最小值,最大值或任何其他所需值的接近程度。 换句话说,我们可以通过简单比较它们的值来选择给定样本总体的最佳参数。 实际上,任何函数都可以用于这种优化,并且不需要其他假设,例如线性,任何阶数导数的存在,连续性,无噪声等。这些算法组以及我们的大多数算法的实现,请遵循以下简单步骤:通过随机抽样生成初始种群; 计算该人群的适应度; 通过突变和/或交叉创造新的种群; 计算此新人口的适应度,如果结果更好,请替换其父母,重复最后两个步骤,直到收敛为止。 进化策略 这个简单算法有许多变体,特别是关于如何生成新种群的变体。 此步骤中可以使用
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DistEvo-master.zip (24个子文件)
DistEvo-master
webapp
main.py 11KB
job.py 4KB
testGetAllVms.py 716B
testVMWorkflow.py 3KB
matplotlibrc 24KB
stats.py 4KB
index.html 612B
util.py 86B
app.yaml 355B
testGetSingleJob.py 739B
fontList.cache 54KB
vm.py 522B
testPut.py 1KB
.gitignore 44B
favicon.ico 1KB
testGetAllJobs.py 706B
gae_config.py 434B
LICENSE 11KB
driver.py 5KB
gae_lib.py 8KB
.gitignore 315B
README.md 13KB
optimizer.py 3KB
dispatcher.py 4KB
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