遺伝的プログラミングに使用する5つの言語

遺伝子プログラミングとアルゴリズムは、人工知能と機械学習で最も求められている分野の 1 つとして取り上げられています。 これらのアルゴリズムは、遺伝子の変更と進化を研究および分析し、遺伝的構成要素を評価するために使用されます。 この分野への関心が高まるにつれて、より迅速かつ効率的な研究を促進するために、多くのツールや技術も採用されています。 予備レベルから高度なレベルまで、遺伝子プログラミングの分野で研究を進めることを可能にする多くのツールが現在利用可能です。 ここでは、一般的に使用される5つの言語をリストします 遺伝的プログラミング.

MATLAB: このライセンスされたツールは、.xls ファイル、CSV ファイルなどのデータを柔軟にインポートできるため、遺伝的アルゴリズムを作成するために研究者によって最も一般的に使用されています。 データを簡単に視覚化できる強力な組み込みのプロットツールがあります。 これは、遺伝的アルゴリズムに最適なツールの 1 つです。 MATLAB のツールボックスといえば、最も人気のある遺伝的および進化的アルゴリズム ツールボックスの 1 つが GEATbx です。 従来の最適化アプローチには適していない問題を解決するために、MATLAB でグローバル最適化機能を提供します。 また、視覚化、多目的最適化、制約処理などを可能にしながら、大規模で複雑な問題を非常に簡単に解決できます。

パイソン: これは、遺伝的プログラミングのための最も好ましいツールの 1 つであり、遺伝的アルゴリズムの適切なプロット機能のための興味深いライブラリが多数あります。 最も人気のあるライブラリのいくつかは、 パイボリューション深いピステップパイロボット、DRP など。 これらのライブラリは、インタラクティブなグラフィック デモ アプリケーションを提供し、進化的計算、群知能などを可能にします。

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ジャワ: 多くの研究者は、Java のオブジェクト指向アプローチを好んでおり、遺伝的アルゴリズムのプログラミングを非常に簡単に行うことができます。 Java を使用する利点の 1 つは、100% カスタマイズ可能であり、偶然に何も残さないことです。 クラス/ユーティリティのセットがあれば、さまざまなアクションを実行するように変更するのは非常に簡単です。 反対に、ユーザーはプログラミングの方法を知る必要があり、ユーザーが犯したエラーはすべて自分のものです。 Java の遺伝的プログラミング ライブラリの一部は、Jenetics です。 エポックX、ECJ など。

C++: C++ は、計算量が非常に多いため、遺伝的プログラミングに最適な選択肢の 1 つです。 ツリーベースの GP、整数値ベクトル、実数値ベクトルの遺伝的アルゴリズム、進化戦略などの遺伝的プログラミングで複雑な作業を行うための高レベルのソフトウェア環境を提供します。 C++ のライブラリの一部は次のとおりです。 openGA これは、ユーザーがカスタム データ構造を持ちながら並列計算を実行できるようにする単純なライブラリです。 その他のライブラリには、C++ Evolutionary Computation (EC) フレームワークである GPC++ および BEAGLE があります。

ダーウィン: これは、最小限の定義セットを必要とし、ほとんどのプログラム コードを自動的に生成しながら、GA ソリューションの表現、演算子、およびパラメーターの実験を容易にする遺伝的アルゴリズム言語です。 この言語の構文は非常に使いやすく、クロスコンパイラの実装の概要を提供します。 遺伝的アルゴリズム、プログラミング言語、およびコンパイラに既に精通しているユーザーにとって特に便利です。

遺伝的プログラミングでチェックできる他のフレームワークのいくつかを次に示します。

PyGEP

ディオネ

分散進化アルゴリズム

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