GPdotNET

GPdotNET là công cụ trí tuệ nhân tạo để áp dụng chương trình di truyền và thuật toán di truyền trong mô hình hóa và tối ưu hóa các vấn đề kỹ thuật khác nhau. Nó là NET (Mono) ứng dụng viết bằng ngôn ngữ C # lập trình có thể chạy trên cả Windows và Linux OS.
GPdotNET bắt đầu vào năm 2006 trong dự án sau đại học để mô hình hóa và tối ưu hóa với thuật toán tiến hóa. Khi dự án mã nguồn mở, GPdotNET được xuất bản lần đầu vào ngày 05 Tháng 11 năm 2009 về codeplex.com. Nếu bạn muốn sử dụng GPdotNET bạn cần phải có kiến ​​thức cơ bản nhất về lập trình di truyền và thuật toán di truyền. Kể từ phiên bản 2, GPdotNET trở thành cross-platfrom và cross-OS ứng dụng.
GPdotNET v2.0 hỗ trợ các loại sau đây của mô hình hóa và tối ưu hóa:
1. Mô hình hóa các dữ liệu rời rạc bằng cách sử dụng mô hình SymbolicRegression với GP
2. Mô hình hóa các dữ liệu rời rạc bằng cách sử dụng SymbolicRegression với GP và tối ưu hóa bằng cách sử dụng GPModel GA
3. Time Series mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng SymbolicRegression với GP
4. Tối ưu hóa các chức năng phân tích được định nghĩa bằng cách sử dụng GA
Tài liệu chi tiết

Yêu cầu :

• Mono dự án