Eck Un système de recherche sur le calcul évolutif basé sur Java
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Eck Classement & Résumé

Eck Mots clés

Calcul du numéro calcul mathématique modèle de calcul calcul Nursature de calcul calcul polynomial calcul symbolique Calcul de R6RS processus évolutif détails de calcul calcul scientifique Calcul géométrique Calcul de l'algèbre services de calcul Calcul numérique Algorithme évolutif Créer un algorithme évolutif Développer un algorithme évolutif arbre évolutif Calcul de radiation calcul précis Spécifiez l'algorithme évolutif Calcul parallèle calcul intensif de données Compte de coupe incrémentielle évolutionniste environnement de calcul distribuer le calcul Calcul système de recherche Système de recherche évolutif Système de recherche Calcul évolutif clade évolutive Var Calcul calcul de la valeur p Simulation évolutive simuler la génétique évolutive Méthode de trace évolutive Calcul de la densité indiquée Analyse de modèle évolutif Outil de biologie évolutive visionneuse de données évolutive Analyser les données évolutives Mon calcul de mes estimateurs Cadre de calcul

Eck La description

ECJ est un système de recherche EC écrit en Java. Il a été conçu pour être très flexible, avec presque toutes les classes (et tous leurs paramètres) déterminées de manière dynamique à l'exécution par un fichier de paramètres fourni par l'utilisateur. Toutes les structures du système sont agencées pour être facilement modifiables. Malgré tout, le système a été conçu avec un il sur l'efficacité. Obtenez ECJ et donnez-le à voir à quel point il peut être utile pour vous! Caractéristiques principales: Caractéristiques générales: GUI avec cartographie Nom de contrôle et journalisation indépendants de la plate-forme Fichiers de paramètres hiérarchiques multithreading Mersenne Twister Twister Number Generators abstractions pour la mise en uvre d'une variété de formes de la CE. EC Caractéristiques: Modèles d'île asynchrones sur TCP / IP Évaluation du Master / Slave sur plusieurs processeurs, avec support pour une distribution générationnelle, asynchrone à l'état d'équilibre et coévolutionnaire Algorithmes génétiques / Style de programmation Etat stable et évolution générationnelle, avec ou sans élitisme Stratégies évolutifs Style (Mu, Lambda) et (Mu + Lambda) Evolution Architecture de reproduction très flexible de nombreux opérateurs de sélection plusieurs sous-populations et espèces échanges inter-sous-population Lecture des populations de fichiers Coévolution unique et multi-population optimisation multibjective Spea2 Optimisation d'essaim de particules évolution différentielle algorithmes évolutifs intégrés spatialement crochets pour d'autres méthodes d'optimisation multibjectifs Forfaits pour la pression de parcimonie Représentations d'arbres GP: PROGRAMMATION GÉNÉTIQUE FORTEMENT TÉPLACÉE TYPE constantes aléatoires éphémères fonctions définies automatiquement et des macros définies automatiquement plusieurs forêts d'arbres six algorithmes de création d'arbres ensemble étendu d'opérateurs d'élevage GP huit domaines de problèmes d'application GP pré-effectués (fourmi, régression, multiplexeur, tondeuse à gazon, parité, deux cases, Edge, Serengeti) Vecteur (GA / ES) Représentations: Génomes à longueur fixe et variable Représentations arbitraires dix domaines de problèmes d'application de vecteur pré-effectués (Rastrigin, Somme, Rosenbrock, Sphère, Step, Noisy-Quartic, Booth, Graphangk, Nk, Hiff) Autres représentations: Génomes à base de multiset dans le package de règles, pour l'évolution des règles d'approche Pitt ou d'autres représentations fondées sur l'ensemble.

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