Мне было интересно, есть ли библиотеки библиотек python, похожие на aima-python, но для более новой версии python ... и как они по сравнению с айа-питоном.
Меня особенно интересовали алгоритмы поиска, такие как восхождение на холм, имитированный отжиг, поиск табу и генетические алгоритмы.Библиотека искусственного интеллекта в python
Редактировать: вопрос был более ясным.
Вам было бы трудно найти лучший письменный код, чем материал, посвященный айа-питону, и я сделал много сравнения с другими алгоритмами поиска. Почему вам нужен более «недавний» код? Я использовал пару классов AIMA в проекте Python 2.6, включая алгоритмы поиска, о которых вы говорите. Единственный раз, когда мне приходилось модифицировать код, я хотел использовать генераторы вместо списков, и это было довольно тривиальное изменение.
Вы делаете интересный момент, но мне нужно выяснить, было ли лучшее решение перед тем, как выбрать (и более недавно поддерживаемый будет плюсом). –
Программный гниль является проблемой только в том случае, если: a) код, о котором идет речь, перестает работать с языковыми обновлениями, или b) код каким-то образом несовершенен. Модуль AIMA search.py не имеет проблем. – Brandon
Я предполагаю, что меня излишне беспокоило ... и из-за этого я изменил свой вопрос и сосредоточился на выяснении качества реализации, а альтернативы –
Существует множество библиотек AI Питона, включая PyBrain, OpenCV, PyML и PyEvolve. Вот несколько полезных руководств, one и еще один на decision trees.
Programming Collective Intelligence книга отличная и использует Python для всех примеров.
Я искал алгоритмы поиска, в частности, и ни одна из этих библиотек не имела этого. те, где отличные ссылки на библиотеки ИИ, поэтому я дал вам +1 в любом случае :) –
Собственно, PyBrain довольно хорош в эволюционных стратегиях. – bayer
Pyevolve является генетическим алгоритмом/генетическим программированием библиотеки Python.
Хотя это не строго AI, у scikit-learn есть много алгоритмов машинного обучения, которые могут пригодиться. Две важные детали - это лицензия BSD, и она фокусируется на использовании быстрых и численно эффективных алгоритмов.
Я просто хотел бы добавить одну вещь: ОЭАП является пакет для Распределенная Эволюционные алгоритмы в Python.
Это обеспечивает основу для работы с генетических алгоритмов и дополнительные аспекты, такие как:
Вы можете найти его здесь DEAP package
Документацию о структуре DEAP можно найти в DEAP documentation. У вас есть исходные коды, примеры функций, которые нужно оптимизировать ...
это дубликат http://stackoverflow.com/questions/1605854/what-is-the-best-artificial-intelligence-library-for -Питрон ?? –
sry, но на другом посту он искал Machine Learning, который не похож на алгоритмы поиска и метаэвристики. –