Fugu-MT 論文翻訳(概要): EC-KitY: Evolutionary Computation Tool Kit in Python with Seamless Machine Learning Integration

論文の概要: EC-KitY: Evolutionary Computation Tool Kit in Python with Seamless Machine Learning Integration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10367v2
Date: Wed, 19 Apr 2023 12:05:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-20 17:56:30.514555
Title: EC-KitY: Evolutionary Computation Tool Kit in Python with Seamless Machine Learning Integration
Title（参考訳）: EC-KitY: シームレス機械学習統合を備えたPythonの進化型計算ツールキット
Authors: Moshe Sipper, Tomer Halperin, Itai Tzruia, Achiya Elyasaf
Abstract要約: EC-KitYは、進化計算を行うPythonライブラリである。本報告では,EC実験のセットアップを容易にすることを含むパッケージの概要について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: EC-KitY is a comprehensive Python library for doing evolutionary computation (EC), licensed under the BSD 3-Clause License, and compatible with scikit-learn. Designed with modern software engineering and machine learning integration in mind, EC-KitY can support all popular EC paradigms, including genetic algorithms, genetic programming, coevolution, evolutionary multi-objective optimization, and more. This paper provides an overview of the package, including the ease of setting up an EC experiment, the architecture, the main features, and a comparison with other libraries.
Abstract（参考訳）: EC-KitYは、進化計算(EC)を行うための包括的なPythonライブラリで、BSD 3-Clause Licenseの下でライセンスされ、Scikit-learnと互換性がある。現代のソフトウェアエンジニアリングと機械学習の統合を念頭に設計されたEC-KitYは、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、共進化、進化的多目的最適化など、一般的なECパラダイムをすべてサポートできる。本稿では,EC実験のセットアップを容易にすること,アーキテクチャ,主な特徴,他のライブラリとの比較など,パッケージの概要を紹介する。

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