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Deap软件安装教程:Python高性能计算库

来源:www.chengshanzx.com 时间:2024-06-02 05:11:33 作者:锋芒教程网 浏览: [手机版]

  Deap是一个Python高性能计算库,可用于传算法、进化策略、粒子优化等优化算法的实现www.chengshanzx.com锋芒教程网教程将介绍如何在Windows系统上安装Deap软件。

Deap软件安装教程:Python高性能计算库(1)

步骤一:安装Python

  Deap是一个Python库,因此安装Python原文www.chengshanzx.com。可以从Python(https://www.python.org/)下载安装包,选择适合自己系统的版,然后按照提示进行安装即可。

步骤二:安装NumPy和SciPy

  Deap库依赖于NumPy和SciPy库,因此在安装Deap之前,需安装这两个库www.chengshanzx.com锋芒教程网。可以使用pip命令进行安装,打开命令行窗口,输入以下命令:

  ```

  pip install numpy

pip install scipy

  ```

Deap软件安装教程:Python高性能计算库(2)

步骤三:安装Deap

  安装完NumPy和SciPy之后,就可以安装Deap了。同样使用pip命令进行安装,输入以下命令:

  ```

pip install deap

  ```

  安装完成后,可以在Python中导入Deap库进行测试,例如:

  ```

  import deap

  ```

步骤四:测试Deap

为了验证Deap是否安装成功,可以运行一个简单的传算法示例qhD。创建一个Python文件,命名为ga_example.py,输入以下代码:

```

import random

  from deap import base, creator, tools

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))

  creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

  toolbox = base.Toolbox()

  toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)

  toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)

  toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

  def evalOneMax(individual):

  return sum(individual),

toolbox.register("evaluate", evalOneMax)

  toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)

toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)

  toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

  def main():

pop = toolbox.population(n=50)

  CXPB, MUTPB, NGEN = 0.5, 0.2, 40

  fitnesses = list(map(toolbox.evaluate, pop))

  for ind, fit in zip(pop, fitnesses):

  ind.fitness.values = fit

  for g in range(NGEN):

offspring = toolbox.select(pop, len(pop))

  offspring = list(map(toolbox.clone, offspring))

  for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):

  if random.random() < CXPB:

  toolbox.mate(child1, child2)

  del child1.fitness.values

  del child2.fitness.values

  for mutant in offspring:

  if random.random() < MUTPB:

toolbox.mutate(mutant)

  del mutant.fitness.values

  invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]

  fitnesses = map(toolbox.evaluate, invalid_ind)

  for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):

  ind.fitness.values = fit

  pop[:] = offspring

  fits = [ind.fitness.values[0] for ind in pop]

length = len(pop)

  mean = sum(fits) / length

  sum2 = sum(x*x for x in fits)

std = abs(sum2 / length - mean**2)**0.5

  print("Generation %s -- Mean %s -- Std %s -- Best %s" % (g, mean, std, max(fits)))

  if __name__ == "__main__":

main()

```

  运行该文件,可以看到传算法的运行结果。

Deap软件安装教程:Python高性能计算库(3)

总结

  教程介绍了Deap软件的安装和测试,希望能对初学所帮助RvSm。Deap是一个功能强大的Python高性能计算库,可以用于优化算法的实现,如传算法、进化策略、粒子优化等。

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