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我正在向参与的运筹学项目中添加一些遗传算法。目前，我们有一个程序可以帮助优化某些计划，并且我们希望以遗传算法的形式添加一些启发式方法。是否有用于C++中通用遗传编程/算法的良好库？还是您会建议我自己编写代码？
我应该补充一点，尽管我不是c++的新手，但是在c++中进行这种数学优化工作还是相当陌生的，因为我以前与之合作的小组倾向于使用专有的优化包。
我们有一个适应度函数，需要大量计算才能进行评估，并且我们有一个集群可以在此函数上运行，因此非常需要并行化的代码。
那么，C++是这方面的好语言吗？如果不是，请推荐其他语言，因为如果生活变得更轻松，我愿意学习另一种语言。
谢谢!
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我应该补充一点，尽管我不是c++的新手，但是在c++中进行这种数学优化工作还是相当陌生的，因为我以前与之合作的小组倾向于使用专有的优化包。
我们有一个适应度函数，需要大量计算才能进行评估，并且我们有一个集群可以在此函数上运行，因此非常需要并行化的代码。
那么，C++是这方面的好语言吗？如果不是，请推荐其他语言，因为如果生活变得更轻松，我愿意学习另一种语言。
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最佳答案
我建议自己动手。 GP中90％的工作都在编码基因型，如何操作以及适应性计算。这些是随每个不同的问题/项目而变化的部分。实际的进化算法部分通常非常简单。
那里有几个GP库(http://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_Regression#Implementations)。我将使用这些作为示例和引用。
C++是GP的不错选择，因为它们往往需要大量的计算。通常，适应性功能是瓶颈，因此至少应对此部分进行编译/优化是值得的。
07-27 22:37