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搜索资源列表

  1. evolutionary-reinforcement-neural-network-autonomous-car:基于进化算法和强化学习的自学自动驾驶汽车-源码

  2. 基于进化神经网络和强化学习神经网络的自学自动驾驶汽车 该程序旨在通过进化算法或强化学习来演示自学自动驾驶汽车的工作原理。这意味着您可以在这两种方法之间切换。 通过运行以下命令，用进化方法启动程序：python Game.py 如果您想通过强化学习来启动程序，请使用以下命令运行它：python Game.py --rl True 您可以尝试通过编辑Config.py文件来更改游戏，例如，更改地图大小，更改汽车大小等。 进化算法测试的结果： 这是第一代 这是最适合个人的最新一代产品 研究成果 这是开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42136837

  1. slimevolleygym:用于单人和多人强化学习的简单OpenAI Gym环境-源码

  2. 史莱姆排球体育馆环境 史莱姆排球是由一位不知名的作家在2000年代初期创建的游戏。 “游戏的物理原理有点'狡猾'，但其简单的游戏玩法却立即使人上瘾。” SlimeVolleyGym是一个简单的健身房环境，用于测试单人和多人强化学习算法。 游戏非常简单：代理人的目标是使球着陆在对手方的地面上，从而使对手丧生。每个特工从五个生命开始。当任何一个特工失去全部五个生命时，或者经过3000个时间步长后，情节结束。座席失去对手时会获得+1的奖励，而失去生命则会获得-1的奖励。 该环境基于我于创建Java

  3. 所属分类：其它

  1. iintersection:使用进化优化算法的自动化交通工程-源码

  2. 交叉口 一种使用微观仿真程序优化交通路口的遗传算法。 该存储库代表为研究项目“智能交叉口：交通工程的计算方法”编写的所有代码。 运行测试 要运行python测试，请创建一个指向该存储库python可以访问的根目录的链接： pip install -e . 然后，您可以运行测试： cd tests python3 test_iintersection.py

  3. 所属分类：其它

  1. 整洁的python：NEAT神经进化算法的Python实现-源码

  2. 状态说明 该项目当前处于仅维护模式。 如果有时间，我将修复错误，进行清理，并可能改善示例代码，但我不会添加任何新功能。 和已经扩展到此实现之外，因此，如果您需要的功能比此处看到的功能更多，则这些起点可能是更好的起点。 关于 NEAT（增强拓扑的神经进化）是由Kenneth O. Stanley开发的一种用于演化任意神经网络的方法。 该项目是NEAT的纯Python实现，除了标准库外没有任何依赖项。 它来自MattKallada的出色项目，目前正在更新中，以提供更多功能和（希望）更简单且文档化的A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：415kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. 微分进化-源码

  2. 交互式差异进化可视化 什么是差异进化？ 它是一种基于种群的随机优化算法，用于解决非线性优化问题 该算法由Storn和Price于1996年提出 链接到介绍演示文稿- 它适用于3个基本运算符： 突变 越过 选拔 遗传算法分支 架构图 技术栈 由React处理的前端 使用Flask进行服务器端构建 了前端和后端，以使用Plotly图形库进行交互式可视化 运行说明 先决条件 Python conda/水蟒 破折号pip install dash==1.19.0 脚步 cd Differenti

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：914kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. ASECP：用Python进行进化计算的关节式综合-源码

  2. 介绍 甲rticulatoryšynthesis为E volutionaryÇomputing P中ython（ASECP）是用于执行声到发音器参数反演（AAPI）与普瑞特和遗传算法的工具。 AAPI是指确定与给定目标声音匹配的声道物理模型的参数。 基本用法 有关命令行参数的概述，请导航至目录的根目录并键入 python main.py -h或python main.py --help 该程序最简单的用法是接受默认值，仅指定目标声音文件 python main.py -sf "vowel-0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：weixin_42170064

  1. Dino-AI-Master：使用C＃和python开发的可玩Google Chrome chrome恐龙游戏的整洁网络算法-源码

  2. SharpAI-开源 神经网络的C＃研究工具由Martin Kober撰写和设计，2018 包括 -用于数字识别的分类器（Perceptron）为例-基于MarI / O的增强型拓扑（NEAT）的神经进化 -NEW：Pong python3示例-algorythm的两个实例相互播放，请访问Readme.txt（SharpAI / Pong / Readme.txt）了解更多信息 意图 了解神经网络的算法如何工作并将其应用于您自己的项目 要求 -Microsoft Visual Studio 20

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42112894

  1. ecm3412-自然启发式计算：ECM3412自然启发式计算课程。 使用进化算法找到Bin-Packing问题的解决方案-源码

  2. ECM3412自然启发式计算-进化算法 这是使用二进制锦标赛，最弱替换，M基因突变和单点交叉来解决装箱问题的稳态进化算法的实现。 入门 首先，建议您创建一个虚拟Python环境。 输入命令python -m venv .venv完成此操作。 然后，我们想通过命令.venv\scr ipts\activate.bat 。 最后，我们要获取该项目的需求。 pip install -r requirements.txt 。 main.py文件将执行许多试验，并打印一批结果。 使用jupyter

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_42153801

  1. api-facial-recognition：基于opencv和dlib的python flask（API），可用于构建动态面部识别器模型-源码

  2. api面部识别 基于opencv和dlib的python flask（API），允许构建动态人脸识别器模型 api-facial-recognition由Ibrahima BA和Ibrahima Gaye开发，其目标是提供一种动态的方式来构建面部识别器深度学习模型。 我们将opencv ， dlib ， zmq ，多处理和基因编程结合在一起，以api（烧瓶）的形式分组。 它允许用户发送一堆图像并检索可以识别先前发送的面部实例的模型。 构建过程基于keras张量流，但是我们添加了一个优化器过程，该

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：587kb
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 2p_snak：我使用python编码的2个（或1个）玩家蛇游戏，尝试在其中学习机器学习-源码

  2. 2p_snak 你好，地球人！ 这是一个可调整的2（或1）玩家蛇游戏，我使用python pygame库进行了编码，以尝试机器学习。 特别是，我选择了NEAT算法，因为它看起来很优美，有据可查，而且最重要的是，我发现它很酷，与进化非常相似。 结果如下： 我从此示例开始了解代码的蛇形部分，并从进行了概述NEAT功能和升级/修饰代码以满足我的需求。 万一出了问题，最好的咨询地方仍然是各个模块的文档。 有用的链接： Pygame模块： : 整洁的模块： : 可视化模块： :

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42148975

  1. NEATChromeDino：教一个神经网络（使用NEAT）玩chrome dino迷你游戏的Python程序-源码

  2. AI（NEAT）玩Chrome Dino游戏 Python程序，使用NEAT（增强型拓扑的神经进化）来教神经网络玩chrome dino迷你游戏。 怎么跑？ ·打开命令终端，然后在文件夹/ Chrome Dino AI /中导航。 进入内部后，运行命令： python dino_game_ai.py ·要使用NEAT算法的参数，请进入/ Chrome Dino AI /文件夹，然后打开名为“ config-feedforward.txt”的文件。 在此处阅读NEAT文档以获取每个参数的详细说

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：123kb
    • 提供者：weixin_42168555

  1. 灵巧的健身房：适用于OpenAI Gym环境的神经进化-源码

  2. 关于 该存储库包含允许您使用算法及其变体来训练，测试和可视化环境（游戏）的代码。 该项目的两个目标是 通过配置文件使此工作尽可能简单。 通过同时评估多处理器计算机上的总体适应性，使代码快速运行。 快速开始 首先，您应该从源代码安装和 。 然后执行以下操作： % python3 neat-evolve.py config/cartpole 这将使用在环境中运行整洁的python，因此您可以利用计算机上的所有核心。 演进完成后，您可以通过以下方法尝试演进网络： % python3 neat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：weixin_42122988

  1. 货物积载优化：使用进化算法优化货物积载-源码

  2. 货物积载优化 该项目的目的是借助进化算法解决货物积载优化问题。 除了解决给定的问题外，该解决方案还提供了进化算法的比较。 局限性 货物空间和包裹的2D表示 所有包装尺寸相同 要求 Python 3.6+ 点子 依存关系 NiaPy == 2.0.0rc4 麻木 枕头 matplotlib 影像 用法 生成并保存新数据集 dataset_generator = BaseDatasetGenerator () csv_writer = CSVDatasetWriter ()

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：282kb
    • 提供者：weixin_42175971

  1. 利润优化：Optymalizacjazyskówpiekarni Python-源码

  2. Protykt optymalizacjizyskówpiekarni zapomocąalgorytmu ewolucyjnego。 使用进化算法的面包店利润优化项目。 Wstęp Projekt zaliczeniowy nazajęciaz matematycznych metod wspomagania decyzji。 程序napisany wjęzykuPython 3.7 zapomocąPyCharm。 自发的 Julia·加伊特科夫斯卡·卡罗琳娜·库尔帕

  3. 所属分类：其它

  1. 猴子：Python的强类型遗传编程框架-源码

  2. 猴子 “如果一群猴子在打字机上乱弹，他们可能会在大英博物馆里写所有的书。” monkeys是一个旨在使Python中的基因编程易于访问，快速，灵活和有趣的框架。 。 什么是基因编程？ 遗传编程算法是一类进化算法，其中问题的解决方案表示为可执行树结构-程序。 为了使用遗传编程来解决问题，必须指定两件事： 潜在解决方案可以采用什么形式。 一种基于功绩对解决方案评分的方法。 有了这些，遗传程序设计系统就可以在潜在解决方案的空间中进行智能探索和搜索，从而缩小最能解决指定问题的程序的范围。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：110kb
    • 提供者：weixin_42128988

  1. ml-agents：Unity机器学习代理工具包-源码

  2. Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：147mb
    • 提供者：weixin_42113754

  1. 进化集成优化器：用于多个分类器系统的进化优化器，可从生成的合奏中找到分类器的最佳子集-源码

  2. 进化集成优化器 基于遗传算法技术的分类器集成优化器。 给定训练有素的分类器集合，进化集成分类器能够通过进化方法找到最佳和更准确的分类器子集。 用法 遗传优化操作的核心文件是文件。 文件有一个示例，说明如何通过带决策树的Bagging分类器使用系统。 要更改遗传算法参数，您需要打开并修改 。 为了运行系统： $ python bagging_example.py 依存关系 进化合奏优化器具有以下依赖性：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：weixin_42128963

  1. 进化算法：使用Python的进化算法-源码

  2. 在这些教程中，我们将演示和可视化遗传算法，进化策略，NEAT等算法。 下文提到的所有方法都有其中文视频和文本教程。 请访问 。 捐款 如果这样做对您有帮助，请考虑捐赠以支持我以获得更好的教程！ 任何贡献都将不胜感激！

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  1. KaHIP：图分区框架KaHIP-Karlsruhe高品质分区-源码

  2. KaHIP v3.10 图分区框架KaHIP-Karlsruhe高质量分区。 图分区问题要求将图的节点集划分为k个相等大小的块，以使在块之间延伸的边的数量最小化。 KaHIP是一系列图形分区程序。 它包括KaFFPa（卡尔斯鲁厄快速流分区程序），这是一种多级图分区算法，其变体Strong，Eco和Fast，KaFFPaE（KaFFPaEvolutionary）是一种并行进化算法，使用KaFFPa提供组合和变异操作， KaBaPE扩展了进化算法。 此外，还包括专门的技术来划分道路网络（Buff

  3. 所属分类：其它