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Published on 2025-04-14 / 0 Visits
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【源码】基于CC++语言的遗传编程库libgpr

项目简介

本项目是一个用于实现遗传编程(Genetic Programming, GP)的开源C/C++库。它提供了一系列强大工具,可用于创建、操作、评估以及可视化遗传编程中的程序,旨在降低遗传编程的使用门槛,以支持各类应用中的自动程序发现。

项目的主要特性和功能

  1. 多种遗传编程形式支持:支持经典树形遗传编程、笛卡尔遗传编程(CGP)和自修改笛卡尔遗传编程(SM-CGP),还能将遗传编程程序导出为C代码,适用于微控制器(如Arduino)运行。
  2. 灵活的遗传算法实现:包含选择、交叉、变异等操作,允许用户自定义适应度函数评估个体性能。
  3. 丰富的评估函数:提供多种评估函数,涵盖图像处理的颜色转换函数以及经济建模、叶图像分类、肝脏疾病诊断、帕金森病诊断等特定问题的专用评估函数。
  4. 可视化工具:支持通过gnuplot等工具生成适应度、多样性等历史数据的图形,助力用户理解遗传编程过程。
  5. 广泛的测试套件:提供全面的单元测试,确保库的功能正确性。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件,以下是安装和使用步骤: 1. 安装依赖bash sudo apt-get install gnuplot libz-dev 2. 编译库bash make sudo make install 3. 运行单元测试bash make tests ./libgpr_tests 4. 检查内存泄漏bash valgrind --leak-check=full ./libgpr_tests 5. 运行示例程序: - 对于经典树形遗传编程: bash make ltest ./libgpr - 对于笛卡尔遗传编程: bash make ltestc ./libgpr 6. 使用库:在应用程序中,通过包含相应的头文件和链接库来使用本库。 7. 创建和修改遗传编程程序:使用库的API创建和修改遗传编程程序,包括定义适应度函数、设置遗传算法参数等。 8. 运行遗传算法:使用库的API运行遗传算法,包括初始化种群、设置进化代数、执行进化过程等。 9. 评估和分析:使用库提供的工具评估个体性能,并按需分析遗传编程过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】