Galib c как работать

2: Измените суффикс исходного файла «.C» на «.CPP»

Фигура

3: модификация исходного файла

Фигура
Добавить файлы в папке GA в файлы заголовка и исходные файлы решения (файлы сортируются по типу)
Поскольку мы будем изменять все файлы .c .cpp на первом шаге, нам нужно изменять все файлы для всех ссылок .C файлы. [] Выберите «Редактировать -> найти и заменить -> заменить в файл, заменить в соответствии со следующей таблицей (обратите внимание, что папка неверна)

[] Выберите Изменить -> Найти и заменить -> Заменить в файл, замените его в соответствии с содержимым ниже

4: Конфигурация файла источника

Измените «тип конфигурации» в «Статическую библиотеку» (.lib) "
В «CC / C ++ -> General», добавьте путь «E: \ Program \ Ga \ Galib247 \ Galib» в дополнительном содержите каталог "
Нажмите «C / C ++ -> Preproval», чтобы изменить «препроцессор» на «_crt_secure_no_deprecate»,
Вопрос компиляции 1: Я не знаю, если это проблема с компьютером, вы должны изменить на X64, в противном случае вы не можете найти его .h Файл 2: Ошибка C2440, обратитесь к ссылочному URL, упомянутому в ссылке (https://blog.csdn.net/yanchenyu365/article/details/84066127), На 24-й линии GaError.cpp, Добавить const

5: построить проект

Интеллектуальная рекомендация

Не могу подключиться к MySQL Server на решении ‘Localhost‘ (10061)

описание проблемы Windows+R, вход командной строки CMDmysql -uroot -pСообщается о следующей ошибке Решение Ссылка на рисование на исходной ссылке Это окно появится в нижней части компьютера Windows+R.

MySQL Основная запись

1. MySQL -это система управления реляционной базой данных. Это так -названное «отношения» можно понять как концепция «таблицы». База данных отношений состоит из одной или неско.

Python использует библиотеку matlab для мозаичного изображения

Сначала установите matplotlib Полная мозаика Исходное изображение: Частично мозаика Ссылка ссылка:https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81412228 .

Дерево сегмента

1 Обзор Дерево секции линии, также известное как интервальное дерево, представляет собой полное двоичное дерево. Он сохраняет сегмент линии (то есть «суб -параметры») на каждом узле. Следо.

Используйте односвязный список для добавления, удаления, изменения и проверки списка

Во-первых, создайте класс узла Во-вторых, установите интерфейс В-третьих, установите класс реализации В-четвертых, создайте тестовый класс Пять, результаты операции .

Небольшая запись операторов, разработанных на языке R

Оператор — это символ, который сообщает компилятору выполнить определенную математическую или логическую операцию, давайте посмотримRВ программировании есть пять типов операторов: Арифметический опера.

Spark -Based WordCount Project

Spark Inveloction небольшой проект Один классический проект: WordCount Метод первый Подобно написанию Scala Метод одна упрощенная версия Два пути Метод использования уникального метода Spark Метод 2 У.

[Spark 14] Углубленный Spark RDD Part III RDD Basic API

Для RDD типа K / V, что означает следующая операция? Операция reduByKey здесь состоит в том, чтобы уменьшить элементы в RDD в соответствии с ключом, поскольку это RDD типа K / V, тогда _.

WeChat апплеты был официально открыт! Статья понимает это (открыто WeChat бесплатных ваучеров пополнения)

2018 WeChat общественного класса Pro жить, WeChat небольшой группы программы объявил о том, что небольшая программа имеет сокращение снижения веса. Что социально уменьшенное золото? Это быстрый доступ.

Lucene обучения резюме три: формат файла индекса Lucene (3) передача

В-четвертых, конкретный формат 4.2 Обратная информация Обратная информация — это ядро индексного файла, который является обратным индексом. Обратный указатель состоит из двух частей, слева — словарь.

(C++) GAlib example 1: binary triplets evolution

This GAlib example shows how to use genetic algorithms for a binary string genome to evolve to triplets of zeroes and ones.

Operating system: Ubuntu 10.04 LTS Lucid Lynx

Project type: Qt4 Console Application

: version 2.4.7-3, from Ubuntu Software centre (‘libga-dev’) : from GCC, shipped with Qt Creator 2.0.0

Qt project file

#————————————————-
#
# Project created by QtCreator 2010-07-23T11:53:46
#
#————————————————-
QT += core
QT -= gui
TARGET = CppGalibExample1
CONFIG += console
CONFIG -= app_bundle
TEMPLATE = app
LIBS += -L/usr/local/lib -lga
SOURCES += main.cpp

Source code

//Goal genome consist of triplets of zeroes and ones:
//000 111 000 111 etc.
float triplet_objective(GAGenome& g)
<
const GA2DBinaryStringGenome * const genome
= dynamic_cast<GA2DBinaryStringGenome*>(&g);
assert(genome && «Assume a binary string genome for triplet objective»);
const int maxx = genome->width();
const int maxy = genome->height();

for(int y=0; y!=maxy; y++)
<
for(int x=0; x!=maxx; x++)
<
const int goal = (x / 3) % 2;
if(genome->gene(x,y) == goal) score+=1.0;
>
>
return score;
>

int main()
<
//Create first genome
const int genome_length = 42;
const int ploidy = 2; //Diploid
const GA2DBinaryStringGenome first_genome(genome_length, ploidy, triplet_objective);

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

s-martin / galib Public

License

s-martin/galib

Name already in use

Local
Codespaces

Use Git or checkout with SVN using the web URL.

Work fast with our official CLI. Learn more about the CLI.

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

Modern GAlib: A (modernized) C++ Genetic Algorithm Library

GAlib is a C++ library of genetic algorithm objects. With GAlib you can add evolutionary algorithm optimization to almost any program using any data representation and standard or custom selection, crossover, mutation, scaling, and termination methods.

GAlib was originally developed by Matthew Wall.

Modernized GAlib from version 3.0 on is a fork of the original GAlib and modernized the original code using C++17 technology.

The library requires a C++ compiler conforming to C++17. It has been tested with

Visual Studio 2019
GCC 8.3, 9.4 (Ubuntu)
LLVM/Clang 10.0.0 (Ubuntu)

Graphic examples (XWindows) are available, as are parallel, distributed implementations using PVM. There are about 30 examples that illustrate various ways to use GAlib on a variety of problems. In addition many unit tests are available.

WHERE TO GET IT

Original GAlib 2.4.7:

CMake is used for compilation. There are three things to build: the library, the examples and the unit tests. Here is the short version of how to build and test everything:

Using vcpkg to install dependencies and chocolatey to install tools is recommended.

Clone or download the repository

Install dependencies: vcpkg install boost-test boost-program-options boost-predef

Install coverage tools: choco install opencppcoverage

Visual Studio 2019 or later

Open path in Visual Studio as CMake project.

Previous versions of Visual Studio

md build && cd build

cmake ../ -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=<path to vcpkg>/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake

Open created Visual Studio solution file in build directory

sudo apt install libboost-test-dev libboost-program-options-dev libx11-dev libxt-dev libxaw7-dev

If you want to use code coverage:

sudo apt install lcov gcovr

If you want to use Doxygen:

sudo apt install doxygen mscgen dia graphviz

If you want to use PVM examples:

sudo apt install pvm-dev

Configure and build:

mkdir build && cd build

cmake ../ (if you don’t want to build examples append -DBUILD_EXAMPLES=OFF , if you want to build PVM append -DBUILD_PVM=ON )

make test

Run unit tests and create coverage:

Building shared libraries

To build shared libraries append -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=ON to the above cmake command.

GALib

GALib is an arterial intelligence hobby project I created in 2010. It provides a foundation for genetic algorithm driven algorithms. It is written in C#, completely open source and available under the GNU General Public License.

Latest version: 0.1 (2010-01-22)

Download

You can also download the code directly via SVN from the SourceForge source code repository, at https://csgalib.svn.sourceforge.net/svnroot/csgalib. From a command line, you can call the following:

svn checkout https://csgalib.svn.sourceforge.net/svnroot/csgalib

Background

I created this library while working on Skynet, an application that solves the Travelling Salesman Problem. The idea for creating that application came to me after reading the first part of Bio-Inspired Artificial Intelligence by Dario Floreano and Claudio Mattiussi. I figured I needed to do an implementation of what I’ve read to test myself. All work was done in my free time.

Using the library

This section explains how to create your own GA implementations using GALib. If you are not familiar with how genetic algorithms work, you are advised to first have a good look at this Wikipedia article and related pages. This section will first introduce you how the actual evolution is done, and then how to create your own specific implementation by specifying an individual type.

Class diagram

Population class

The Population class is the core of GALib. It is a collection of individuals of a type you specify, on which evolution (selection and reproduction) can be done. The evolution of the population is done on a background thread, and can be done with rank based selection, truncated rank based selection, roulette wheel selection and tournament selection. Events are fired every time a new generation has been created, a new fittest individual has been found or the evolution is complete.

Constructor

The constructor allows you to specify some general properties that are likely to be different in multiple use cases. These are:

size — Optional. Int32. The size of the population (# of individuals). Defaults to 100.
generations — Optional. Int64. The maximum amount of generations in the evolution. Defaults to 100000.
stagnationLimit — Optional. Int64. The maximum amount of generations with no fitness improvement. Defaults to 10000.

Population will automatically populate itself with size amount new individuals. Since Population is a list of individuals, you can add, remove, and manipulate members yourself. This is however highly discouraged once the evolution is running.

Evolution methods

You can choose between several selection algorithms.

1. Rank based selection

Rank based selection allocates reproduction slots to individuals based on their fitness rank. You can initiate rank based selection with the DoRankBasedSelection method. Similarly you can do truncated rank selection, rank selection that only holds into account the n first individuals, by calling the DoTruncatedRankSelection method, which accepts an Int32 parameter indicating n.

2. Roulette wheel based selection

Roulette wheel selection allocates reproduction slots to individuals proportional to their fitness. You can initiate roulette wheel selection with the DoRouletteWheelSelection method.

3. Tournament based selection

Tournament based selection consists of allocating reproduction slots to the best individuals of a randomly chosen subsets. Population contains several overloaded DoTournamentBasedSelection methods, allowing you holds tournaments of a fixed size, or a variable size between two bounds, both specified either as amount of individuals, or percentage of the population size.

You can stop the evolution by calling the CancelEvolution method. The worker thread on which evolution is done will finish after the current generation has been completed.

After every generation, the individuals will be sorted according to their fitness, fittest first. This means that populationInstance[0] will yield you the fittest individual for that generation, and populationInstance[populationInstance.Count — 1] will get you the least fit member. You can also use GetFittest to get a range of fittest individuals. It accepts an Int32 indicating the size of the range, and a Boolean indicating whether elites should be included.

Events

The Population class contains 3 events that will be fired at various points through the evolutionary process.

GenerationComplete (Object sender, GenerationCompleteEventArgs<IndividualType> e)

Occurs every time a generation is complete. This means selection, reproduction and fitness determination have happened, in that order. GenerationCompleteEventArgs contains the current generation number and fittest individual of the generation.

NewFittest (Object sender, NewFittestEventArgs<IndividualType> e)

Occurs when a new overall fittest individual is found. NewFittestEventArgs contains the current generation number and overall fittest individual.

EvolutionComplete (Object sender, EvolutionCompleteEventArgs<IndividualType> e)

Occurs when the evolution stops, either by reaching the maximum amount of generations, the stagnation limit, or user cancellation. EvolutionCompleteEventArgs contains the current generation number, the overall fittest individual and a boolean indicating whether the evolution was cancelled by the user.

Properties

The underneath list contains the most important public properties of the Population class, which allow you to drastically change the working of the algorithm.

Property name	Type	Summary	Requirements
Size	Int32	Gets or sets the size of the population (# of individuals).	>0
MaximunGenerations	Int64	Gets or sets the maximum amount of generations in the evolution.	>0
StagnationLimit	Int64	Gets or sets the maximum amount of generations with no fitness improvement.	>0
MutationRatio	Int32	Gets or sets the percentage of mutation applied to the genotype of every individual during every generation.	[0,100[
ElitismPercentage	Int32	Gets or sets the percentage of elites in the population. Elites are the best individuals in a population, and are granted survival into the next generation.	[0,100]
ElitistsAmount	Int32	Gets or sets the amount of elites in the population. Elites are the best individuals in a population, and are granted survival into the next generation.	[0, pop size]
RemoveDuplicates	Boolean	Gets or sets if duplicates (identical individuals) should be prevented during the evolution.
RemoveTwins	Boolean	Gets or sets if duplicate twins (identical individuals from the same parents) should be prevented during crossover.
OverallFittest	IndividualType	Gets or sets if overall fittest individual.

Individuals

For your own implementation, you need to specify your own individual type(s). The definitions for these types contain initialization, mutation and crossover methods, as well as the genotype specification and fitness function. GALib provides scaffolding in the form of an IIndividual interface and Individual abstract class. You MUST implement the interface in your individual type definition to be able to create a population of your type. You CAN (most likely should) inherit from Individual, which will spare you some basic work, and implement IIndividual for you.

Islands

I started creating an IslandGroup class to enable simultaneous but separated evolution on multiple ‘islands’. However, I did not finish this class

Points of Interest

Since my main motivation for creating this library was exercise, I learned a lot from building it. This is the first C# library I’ve ever written, as well as the first time I’ve done any GA programming (or AI in general). Abstracting the library in a way so that it can be used for GA in general was very interesting, and required me to expanded my knowledge of how to use interfaces and inheritance and use generics in a non-basic way for the first time.

Fast SAT Solver (C++, GAlib)

fss/files/screenshot.png

Fast SAT Solver is an program, which solves the Boolean satisfiability problem. Complexity of this problem is NP-completeness, non-trivial problems of this complexity can not be solved on current HW in reasonable time while using ordinary algorithms.

This program solves problem using genetic algorithm (GA). Thanks to GA, (some) instances of this problem can be solved much faster than problem’s theoretical complexity expects to. Disadvantage of this approach is fact, that there is not guarantee to find solution if any exists. Fast SAT Solver can solve this problem using either GA, or by blind algorithm (brute force).

The software for this work used the GAlib genetic algorithm package, written by Matthew Wall at the Massachusetts Institute of Technology.

Source code

Build/installation

Build system CMake is required for successful build. Just type make to build GAlib, compile fss and link against GAlib:

On successful build, binaries will be in directory build . For now only GNU/Linux is supported, but source code is intended to be portable.

Galib c как работать

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

The library requires reasonable C++ compiler. I have tested GAlib on MacOS using Metrowerks and Symantec development environments, MacOSX using gcc2/3, DOS/Windows using Borland C++ and MS VC++, and various UNIX platforms using g++, egcs, CC, DCC, xlC, and aCC.

Graphic examples (XWindows/Motif and MS Windows) are available, as are parallel, distributed implementations using PVM. There are about 30 examples that illustrate various ways to use GAlib on a variety of problems.

There are two things to build: the library and the examples. Here is the short version of how to build and test everything:

On windows, with MS VC++,

On windows, with Borland,

If that does not work, then here are the files you might have to modify:

ga/gaconfig.h — this contains the macros that control library options
makevars — compiler and linker options for each compilier/os
makefile — the actual build rules for putting everything together

If you still have problems, look at Installation.html in the doc directory.

Complete documentation in html format is available in the doc directory. The distribution site contains PDF and PostScript(tm) versions.

С++ библиотека компонентов генетических алгоритмов

Бессонов, Д. В. С++ библиотека компонентов генетических алгоритмов / Д. В. Бессонов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2014. — № 6 (65). — С. 73-77. — URL: https://moluch.ru/archive/65/10815/ (дата обращения: 13.03.2023).

В статье дается начальное представление о библиотеке GAlib, которая позволяет решать задачи с помощью генетических алгоритмов. Рассматриваются основные возможности и классы библиотеки, также рассматриваются особенности установки и настройки библиотеки. Показан базовый пример работы генетического алгоритма.

Ключевые слова:генетические алгоритмы, библиотека GAlib.

В данной работе рассматривается С++ библиотека компонентов генетических алгоритмов (GAlib) [1]. Далее библиотека или GAlib. Рассматриваемая библиотека содержит множество различных генетических алгоритмов, а также вспомогательных инструментов для решения оптимизационных задач. GAlib разработана Мэтью Волом (Matthew Wall), затем разработка и поддержка переданы Массачусетскому технологическому институту (MIT). С тех пор библиотека стала свободно распространяемой с возможностью использования в коммерческих программных продуктах.

В начале работы с библиотекой следует изучить возможности и структуру всех классов [2]. Если изучить исходный код и документацию библиотеки, можно заметить строгое разделение классов по группам, а также обобщенность, что в дальнейшем позволяет применить библиотеку для различных видов задач. Первое что следует изучить это группу классов, реализующих генетические алгоритмы (рис. 1). Основным абстрактным классом является GAGeneticAlgorithm. В данном классе содержатся все необходимые методы для реализации генетических алгоритмов. Такими методами являются инициализация популяции, установка и извлечение функций кроссинговера и мутации, установка и извлечение функций выборки, и масштабирования и многие другие функции необходимые алгоритмам. Самая простая реализация генетического алгоритма в данной группе компонентов — это класс GASimpleGA. Простая реализация генетического алгоритма наследует все методы основного абстрактного класса GAGeneticAlgorithm. Также данный класс включает методы установки и извлечения параметра перехода новых решений в новое поколение. Согласно документации GAlib класс GASimpleGA реализует генетический алгоритм, где популяция не пересекающаяся, описанный Голдбергом. Следующий класс реализации генетического алгоритма. Класс GASteadyStateGA реализует алгоритм описанный Де Йонгом, согласно документации GAlib. В данном алгоритме применяется пересекающаяся популяция. В классе предусмотрены методы установки количества переходящих решений в новое поколение. В отличие от предыдущего класса, GAIncrementalGA применяет другой способ пересечения популяции, где за каждую генерацию нового поколения пересекаются одно или два решения. Данный алгоритм также описан Де Йонгом. Последний класс GADemeGA содержит мульти популяцию или независимые популяции, т. е. в данном классе реализуется параллельный генетический алгоритм. Все перечисленные классы позволяют решить достаточно большое количество задач. Но если имеющихся классов будет недостаточно для поставленной задачи, архитектура GAlib позволяет реализовать пользовательский генетический алгоритм на основе абстрактного класса GAGeneticAlgorithm или четырех перечисленных.

Рис. 1. Иерархия классов генетических алгоритмов

К следующей группе компонентов относятся классы, реализующие схемы масштабирования (рис. 2). В библиотеке таких схем всего 5, но есть возможность реализации пользовательских схем. Все схемы основываются на одном классе — GAScalingScheme. Данный класс устанавливается в объект популяции. Задача масштабирования — отслеживать оценку приспособленности каждого решения в популяции. GANoScaling — самый простой способ без отслеживания. GALinearScaling — линейный метод масштабирования описанный Голдбергом. GASigmaTruncationScaling — данный метод используется, когда предполагается, что оценочная функция будет отрицательной. GAPowerLawScaling — используется экспоненциальная зависимость. GASharing — данный метод используется, чтобы производить видообразование.

Рис. 2. Иерархия классов масштабирования популяции

Методы выборки служат для генерации пула решений, чтобы производить над ним генетические операторы. В библиотеке существуют 6 методов выборки (рис. 3). Хотя данных набор методов достаточен для решения любых задач, в библиотеке предусмотрено создание пользовательских методов выборки. GARankSelector — ранговый способ выборки производит отбор лучшего решения каждый раз при выполнении данной операции. GARouletteWheelSelector — классический метод выборки, работает по принципу рулетки. Для каждого решения в текущей популяции вычисляется функция приспособленности, на круговой диаграмме отмечается вероятность выборки, в конце производится случайный выбор решений. GATournamentSelector — другой способ выборки, для своей работы производит отбор двух решений с помощью выборки методом рулетки (GARouletteWheelSelector), затем выбирает одно решение с высокой оценкой приспособленности. GADSSelector — детерминированная дискретная выборка использует двухступенчатую процедуру отбора. На первом этапе вычисляется ожидаемое представление каждого решения. Временная популяция наполняется решениями с самой высокой ожидаемой оценкой. Любые оставшиеся позиции заполняются первыми отсортированными оригинальными решениями, затем выбирается самое лучшее решение в списке. На втором этапе производится универсальный случайный выбор из временной популяции. GASRSSelector — метод стохастической выборки остатка. Этапы работы алгоритма такие же, как у предыдущего метода, за исключением того, что любые дробные представления решений используют функцию правдоподобия. GAUniformSelector — стохастическая универсальная выборка.

Рис. 3. Иерархия классов методов выборки

В библиотеке GAlib представлено большое количество классов для кодирования решений. Все классы основываются на абстрактном классе GAGenome. Способы кодирования представлены практически для любых видов задач (рис. 4). Классы GA1DBinaryStringGenome, GA2DBinaryStringGenome, GA3DBinaryStringGenome представляют классическое представление решений в виде бинарной строки, т. е. один элемент решения представляет собой «0» или «1». Каждый из классов реализует одномерную строку, двухмерную строку или трехмерную строку соответственно. Также все 3 класса основываются на заранее подготовленном классе GABinaryString. Классы GA1DArrayGenome, GA2DArrayGenome, GA3DArrayGenome представляют массивы решений, одномерный, двухмерный, трехмерный массивы соответственно. Каждый из этих классов могут содержать произвольный объект. Также все 3 класса основываются на заранее подготовленном классе GAArray. Для упрощения определенных задач на основе класса GA1DArrayGenome созданы GAStringGenome и GARealGenome, которые представляют собой массив символов (строка) и массив вещественных чисел. GATreeGenome — представляет бинарное дерево, в котором кодируется решение. GAListGenome — представляет однонаправленный список. Как видно из перечисленных классов библиотека содержит достаточно большое количество способов кодирования. Поэтому с помощью библиотеки GAlib можно решать задачи, начиная от простейшего поиска экстремума функции до обучения искусственной нейронной сети.

Рис. 4. Иерархия классов методов кодирования решений

Чтобы начать работать с библиотекой GAlib, необходимо выполнить следующие действия [3]. Т. к. библиотека распространяется исключительно в исходных кодах, предварительно необходимо произвести компиляцию. Последняя версия библиотеки располагается на официальном сайте. После загрузки zip-архива, архив необходимо разархивировать в каталог, например в «C:\galib247». Библиотеку можно скомпилировать практически под любую операционную систему, где существуют компиляторы C++. В данной работе, чтобы произвести компиляцию библиотеки, используется среда разработки Visual Studio Express 2013 под управлением Windows 7. В среде разработки создается новый проект с названием «Library», размещение проекта в каталоге «C:\galib247», тип проекта «Visual C++/Win32/Static library». Т. к. библиотека уже отлажена и готова к применению, выбирается тип компиляции «Release». В проект добавляются все файлы исходного кода с расширением «*.C» из каталога «C:\galib247\ga». В настройках проекта в VC++ Directories указывается путь к заголовочным файлам в поле Include Directories. Здесь указывается «C:\galib247». Также в настройках проекта в разделе Code Generation в поле Runtime Library указывается параметр \MT. В настройках проекта в разделе C/C++ — Advanced в поле Calling Convention указывается параметр /Gz. В Language Enable Run-Time Type Information указывается No (/GR-). В Command Line указывается дополнительный параметр /c. В Advanced в поле Compile As указывается /TP. После всех выставленных настроек можно собрать проект. Если все значения в настройках корректно выставлены, то библиотека собирается без ошибок, а итоговый собранный файл Library.lib должен располагаться в каталоге C:\galib247\Library\Release\. Готовый файл библиотеки теперь доступен для решения оптимизационных задач с помощью генетических алгоритмов. Чтобы решать задачи с помощью данной библиотеки, создается новый проект, подключается файл библиотеки Library.lib, подключаются заголовочные файлы GAlib, а затем можно работать с библиотекой GAlib с помощью API.

Простейшая программа на языке С++ выглядит следующим образом:

GA2DBinaryStringGenome genome(width, height, Objective);

std::cout << ga.statistics() << std::endl;

Objective представляет целевую функцию, где производится подсчет приспособленности каждого решения. В данном примере используется простейший генетический алгоритм с представлением решения в виде двухмерной бинарной строки. Вызов ga.evolve(); производит активацию алгоритма, после завершения работы можно вывести информацию о найденном решении с помощью вызова ga.statistics(). Работать с библиотекой GAlib достаточно просто, основные задачи пользователя определить целевую функцию, выбрать подходящий алгоритм и задать необходимые параметры. Например, параметры могут быть следующими:

Из примера видно, что для некоторого генетического алгоритма задается способ масштабирования GASigmaTruncationScaling, устанавливается размер популяции popsize, устанавливается количество поколений ngen для алгоритма и устанавливается вероятность мутации pmut и кроссинговера pcross. Здесь показан простой пример работы алгоритма, для детального изучения всех возможностей в документации библиотеки представлен большой набор примеров различной сложности [4].

В заключении стоит отметить, что работать с библиотекой достаточно легко, несмотря на сложную установки и настройку библиотеки GAlib. В библиотеке содержатся практически все необходимые для работы генетические алгоритмы. Но в случае нехватки нужного алгоритма, библиотека позволяет расширить основной набор алгоритмов за счет парадигмы объектно-ориентированного программирования. Т. к. библиотека распространяется в виде исходных кодов, появляется возможность собрать библиотеку и работать с ней на любой операционной системе. Также стоит отметить, что подобная архитектура библиотеки существует только в GAlib, но сама библиотека написана на языке программирования С++, поэтому программист должен уметь работать с таким языком программирования, в противном случае стоит изучить другую библиотеку генетических алгоритмов.

GALib

Latest version: 0.1 (2010-01-22)

Download

You can also download the code directly via SVN from the SourceForge source code repository, at https://csgalib.svn.sourceforge.net/svnroot/csgalib. From a command line, you can call the following:

svn checkout https://csgalib.svn.sourceforge.net/svnroot/csgalib

Background

Using the library

Class diagram

Population class

Constructor

The constructor allows you to specify some general properties that are likely to be different in multiple use cases. These are:

size — Optional. Int32. The size of the population (# of individuals). Defaults to 100.
generations — Optional. Int64. The maximum amount of generations in the evolution. Defaults to 100000.
stagnationLimit — Optional. Int64. The maximum amount of generations with no fitness improvement. Defaults to 10000.

Evolution methods

You can choose between several selection algorithms.

1. Rank based selection

2. Roulette wheel based selection

Roulette wheel selection allocates reproduction slots to individuals proportional to their fitness. You can initiate roulette wheel selection with the DoRouletteWheelSelection method.

3. Tournament based selection

You can stop the evolution by calling the CancelEvolution method. The worker thread on which evolution is done will finish after the current generation has been completed.

Events

The Population class contains 3 events that will be fired at various points through the evolutionary process.

GenerationComplete (Object sender, GenerationCompleteEventArgs<IndividualType> e)

NewFittest (Object sender, NewFittestEventArgs<IndividualType> e)

Occurs when a new overall fittest individual is found. NewFittestEventArgs contains the current generation number and overall fittest individual.

EvolutionComplete (Object sender, EvolutionCompleteEventArgs<IndividualType> e)

Properties

The underneath list contains the most important public properties of the Population class, which allow you to drastically change the working of the algorithm.

Property name	Type	Summary	Requirements
Size	Int32	Gets or sets the size of the population (# of individuals).	>0
MaximunGenerations	Int64	Gets or sets the maximum amount of generations in the evolution.	>0
StagnationLimit	Int64	Gets or sets the maximum amount of generations with no fitness improvement.	>0
MutationRatio	Int32	Gets or sets the percentage of mutation applied to the genotype of every individual during every generation.	[0,100[
ElitismPercentage	Int32	Gets or sets the percentage of elites in the population. Elites are the best individuals in a population, and are granted survival into the next generation.	[0,100]
ElitistsAmount	Int32	Gets or sets the amount of elites in the population. Elites are the best individuals in a population, and are granted survival into the next generation.	[0, pop size]
RemoveDuplicates	Boolean	Gets or sets if duplicates (identical individuals) should be prevented during the evolution.
RemoveTwins	Boolean	Gets or sets if duplicate twins (identical individuals from the same parents) should be prevented during crossover.
OverallFittest	IndividualType	Gets or sets if overall fittest individual.

Individuals

Islands

I started creating an IslandGroup class to enable simultaneous but separated evolution on multiple ‘islands’. However, I did not finish this class

Points of Interest

Galib c как работать

Возможно, у вас все заработает с этим файлом ga.lib. Если нет, то эта инструкция для вас.

Скачать библиотеку отсюда
Распаковать архив
Запустить командную строку MSVC
Перейти в папку, куда был распакован архив.
Выполнить команду nmake /f makefile.vcpp
После выполнения команды в папке ga появится файл ga.lib , который вам и нужен

Действия

Galib – вопросы и ответы

Ищете еще? Найдите вопросы с помощью поисковой формы вверху страницы или с помощью рубрикатора, помогите ответить на вопросы без ответа.

Рубрики

progi.pro – один из крупнейших сервисов вопросов и ответов по программированию. У нас вы можете найти вопросы по языкам программирования Javascript, PHP, Java, C#, Python и многим другим.

А так же делитесь знаниями, знакомьтесь с новыми утилитами и приложениями, учитесь у всегда готовых помочь ответить на самые сложные вопросы во всех сферах IT и программирования. Станьте гуру и экспертом разработки ПО, получите признание коллег, заработайте репутацию, создайте стартап или приложение которое будет работать на вас!

GAlib: A C++ Library of Genetic Algorithm Components — MIT

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

More documents
Recommendations
Info

A Genetic Algorithm for Resource-Constrained Scheduling - MIT

Contents GAlib: A C++ Library of Genetic Algorithm Components i Licensing and Copyright Issues 1 GAlib For-profit User/Distributor License Agreement 1 GAlib Not-for-profit User License Agreement 1 The GNU portions of the GAlib distribution 1 The standard MIT copyright notice and disclaimer 2 Features 3 General Features 3 Algorithms, Parameters, and Statistics 3 Genomes and Operators 3 Overview 5 The Genetic Algorithm 6 Defining a Representation 7 The Genome Operators 7 The Population Object 8 Objective Functions and Fitness Scaling 8 So what does it look like in C++? 9 What can the operators do? 10 How do I define my own operators? 11 What about deriving my own genome class? 13 Class Hierarchy 15 GAlib Class Hierarchy — Pictorial 15 GAlib Class Hierarchy — Outline 16 Programming Interface 17 Global Typedefs and Enumerations 17 Global Variables and Global Constants 17 Function Prototypes 17 Parameter Names and Command-Line Options 18 Error Handling 20 Random Number Functions 21 GAGeneticAlgorithm 22 GADemeGA 27 GAIncrementalGA 29 GASimpleGA 31 GASteadyStateGA 32 Terminators 34 Replacement Schemes 35 i

Contents GAGenome 36 GA1DArrayGenome 39 GA1DArrayAlleleGenome 41 GA2DArrayGenome 42 GA2DArrayAlleleGenome 44 GA3DArrayGenome 45 GA3DArrayAlleleGenome 47 GA1DBinaryStringGenome 48 GA2DBinaryStringGenome 50 GA3DBinaryStringGenome 52 GABin2DecGenome 54 GAListGenome 56 GARealGenome 57 GAStringGenome 58 GATreeGenome 59 GAEvalData 60 GABin2DecPhenotype 61 GAAlleleSet 62 GAAlleleSetArray 64 GAParameter and GAParameterList 65 GAStatistics 67 GAPopulation 70 GAScalingScheme 75 GASelectionScheme 77 GAArray 79 GABinaryString 81 GAList and GAListIter 82 GATree and GATreeIter 85 Customizing GAlib 89 Deriving your own genome class 89 Genome Initialization 91 Genome Mutation 91 Genome Crossover 92 Genome Comparison 92 Genome Evaluation 93 Population Initialization 93 Population Evaluation 93 Scaling Scheme 93 Selection Scheme 94 Genetic Algorithm 96 Termination Function 96 Descriptions of the Examples 98 ii

Galib c как работать

2: Измените суффикс исходного файла «.C» на «.CPP»

3: модификация исходного файла

4: Конфигурация файла источника

5: построить проект

Интеллектуальная рекомендация

Не могу подключиться к MySQL Server на решении ‘Localhost‘ (10061)

MySQL Основная запись

Python использует библиотеку matlab для мозаичного изображения

Дерево сегмента

Используйте односвязный список для добавления, удаления, изменения и проверки списка

Вам также может понравиться

Небольшая запись операторов, разработанных на языке R

Spark -Based WordCount Project

[Spark 14] Углубленный Spark RDD Part III RDD Basic API

WeChat апплеты был официально открыт! Статья понимает это (открыто WeChat бесплатных ваучеров пополнения)

Lucene обучения резюме три: формат файла индекса Lucene (3) передача

(C++) GAlib example 1: binary triplets evolution

Qt project file

Source code

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

License

s-martin/galib

Name already in use

Sign In Required

Launching GitHub Desktop

Launching GitHub Desktop

Launching Xcode

Launching Visual Studio Code

Latest commit

Git stats

Files

README.md

GALib

Download

Background

Using the library

Class diagram

Population class

Constructor

Evolution methods

Events

Properties

Individuals

Islands

Points of Interest

Fast SAT Solver (C++, GAlib)

Source code

Build/installation

Galib c как работать

Launching GitHub Desktop

Launching Xcode

Launching Visual Studio Code

Latest commit

Git stats

Files

README.md

С++ библиотека компонентов генетических алгоритмов

GALib

Download

Background

Using the library

Class diagram

Population class

Constructor

Evolution methods

Events

Properties

Individuals

Islands

Points of Interest

Galib c как работать

Действия

Galib – вопросы и ответы

Рубрики

GAlib: A C++ Library of Genetic Algorithm Components — MIT

Добавить комментарий Отменить ответ