Ecj. Um sistema de pesquisa de computação evolutiva baseado em java
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Ecj. Classificação e resumo

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Computação numérica computação matemática Modelo de computação computação Substituição de computação computação polinômica computação simbólica Computação R6RS. processo evolutivo Detalhes de computação computação científica computação geométrica computação da álgebra Serviços de computação computação numérica Algoritmo evolucionário criar algoritmo evolucionário Desenvolver algoritmo evolucionário árvore evolutiva Computação de radiação computação precisa especifique algoritmo evolutivo Computação paralela computação intensiva de dados Computação de corte incremental evolucionário ambiente de computação Distribuir computação Sistema de pesquisa de computação Sistema de pesquisa evolutivo Sistema de pesquisa. Computação evolutiva clade evolucionário VAR computação computação de valor p simulação evolutiva simular genética evolucionária Método de traço evolucionário Computação de densidade declarada Análise de padrão evolutivo ferramenta de biologia evolutiva Visualizador de Dados Evolutivos analisar dados evolucionários Meu cálculo dos estimadores Framework de computação

Ecj. Descrição

O ECJ é um sistema CE de pesquisa escrito em Java. Ele foi projetado para ser altamente flexível, com quase todas as classes (e todas as suas configurações) determinadas dinamicamente no tempo de execução por um arquivo de parâmetro fornecido pelo usuário. Todas as estruturas no sistema são organizadas para serem facilmente modificáveis. Mesmo assim, o sistema foi projetado com um olho para a eficiência. Obtenha o ECJ e dê uma visite como é útil que possa ser para você! Principais características: Geral Características: GUI com gráficos Ponto de verificação e log independentes de plataforma arquivos hierárquicos de parâmetros multithreading Mersenne Twister Aleath Number Generators Abstrações para implementar uma variedade de formas da CE. CE CARACTERÍSTICAS: Modelos de ilha assíncrona sobre TCP / IP Avaliação Master / Escrava em vários processadores, com suporte para estado de estado estacionário geracional, assíncrono e distribuição cooverária Algoritmos genéticos / estilo de programação Estado estacionário e evolução geracional, com ou sem elitismo Estratégias Evolucionárias Estilo (Mu, Lambda) e (Mu + Lambda) Evolução Arquitetura de reprodução muito flexível Muitos operadores de seleção várias subpopulações e espécies trocas inter-subpopulações lendo populações de arquivos coevolutição única e multi-população SPEA2 Multiobjective Optimization otimização de enxame de partículas evolução diferencial algoritmos evolucionários incorporados espacialmente ganchos para outros métodos de otimização multiobjetivo pacotes para pressão de parsimonia GP Representações da árvore: baseado em programação genética fortemente digitada constantes aleatórias efêmeras funções definidas automaticamente e macros definidos automaticamente múltiplas florestas de árvores seis algoritmos de criação de árvores conjunto extenso de operadores de reprodução de GP Oito domínios de problema de aplicação GP pré-realizado (formiga, regressão, multiplexador, cortador de grama, paridade, dois-caixa, borda, serengeti) Representações de vetor (GA / ES): genomas de comprimento fixo e variável representações arbitrárias dez Domínios de Problema de Aplicativos de Vector Pré-Feito (Rastrigin, Soma, Rosenbrock, Esfera, Passo, Noisy-Quartic, Booth, Griewangk, NK, Hiff) Outras representações: genomas baseados em multisset no pacote de regras, para evoluir conjuntos de regras de abordagem de Pitt ou outras representações baseadas em conjunto.

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