Java Evolutionary Computation Toolkit

ECJ — свободная исследовательская система для эволюционных вычислений, написанная на языке программирования Java.

ECJ
Написана на	Java
Операционная система	Кроссплатформенное программное обеспечение
Аппаратная платформа	Java Virtual Machine
Последняя версия	20
Лицензия	AFL, BSD
Сайт	cs.gmu.edu/~eclab/projec…

Она представляет собой программный каркас, поддерживающий ряд технологий эволюционных вычислений, таких как: генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционные стратегии, параллельная эволюция, оптимизация большого числа частиц и дифференциальная эволюция. Данный программный каркас моделирует эволюционный процесс по итерациям, используя последовательность конвейеров, приспособленных для того, чтобы соединить одну или более подпопуляций индивидуумов с помощью селекции, скрещивания (такого, как кроссовер), и операторов мутации, которые порождают новых особей. ECJ имеет открытые исходные тексты и распространяется в рамках лицензии AFL. Она была создана Шоном Люком, профессором компьютерных наук в университете Джорджа Мейсона, и поддерживается Шоном Люком и множеством спонсоров.

Основные возможности (перечислены со страницы проекта ECJ):

• графический интерфейс пользователя с диаграммами;
• платформонезависимые контрольные точки и журналирование;
• иерархические файлы параметров;
• многопоточность;
• генератор случайных чисел Мерсенна;
• абстракции для выполнения множества форм эволюционных вычислений.

Возможности эволюционных вычислений:

• асинхронная островная модель для TCP/IP;
• вычисления типа главный/подчинённый для сложных процессоров;
• генетические алгоритмы/генетическое программирование устойчивого состояния и эволюция поколений, с использованием либо без элитизма;
• эволюционные стратегии типа (mu, lambda) и эволюция (mu+lambda);
• очень гибкая архитектура скрещивания;
• много операторов селекции;
• множественные подпопуляции и виды;
• межпопуляционные перестановки;
• чтение популяций из файлов;
• одно- и многопопуляционная параллельная эволюция;
• SPEA2 многокритериальная оптимизация (Strength Pareto Evolutionary Algorithm);
• оптимизация большого числа частиц;
• дифференциальная эволюция;
• пространственно вложенные генетические алгоритмы;
• приёмы для других многоцелевых методов оптимизации;
• пакеты для экономного воздействия.

Представления деревьев в генетическом программировании:

• сильно типизированное основанное на множествах генетическое программирование;
• эфемерные случайные константы;
• автоматически определяемые функции и автоматически определяемые макросы;
• леса из многочисленных деревьев;
• 6 алгоритмов для создания деревьев;
• огромное множество операторов скрещивания в генетическом программировании;
• 7 готовых приложений генетического программирования для решения проблем из различных областей (муравей, регрессия, мультиплексор, закон Мура, чётность, два блока, ребро).

Представления векторов (генетические алгоритмы):

• геном фиксированной и переменной длины;
• произвольные представления;
• 5 векторных приложений для решения проблем из различных областей (сумма, Розенброк, сфера, шаг, шум четвёртой степени).

Другие представления:

• геномы, основанные на мультимножественном представлении в линейном пакете, для получения в приближении Питта наборов правил или других представлениях, основанных на множествах.

Ссылки

• Страница проекта ECJ
• Wilson, G. C. McIntyre, A. Heywood, M. I. (2004), «Resource Review: Three Open Source Systems for Evolving Programs-Lilgp, ECJ and Grammatical Evolution» (недоступная ссылка), Genetic Programming And Evolvable Machines, 5 (19): 103—105, Kluwer Academic Publishers. ISSN 1389-2576