python有没有简单的遗传算法库
简单的话，推荐 GAFT：PytLab/gaft ，也是最近才发现的。如果不满意可以看看牛逼到爆炸的PaGMO：esa/pagmo2，不过这个一般人难上手。所以还是首推GAFT吧！
■网友
可以试下我自己写的这个库
sopt包含了遗传算法，粒子群算法等进化算法。
■网友
我们自动化所搞演化计算的都在用Geatpy。国内多所高校的硕博研究生联合开发的一个很强大EA库。支持GA、DE、ES、NSGAII、NSGAIII、RVEA等。有中文教程，简单易用。
官网：
Geatpy多目标优化求解案例：
复杂约束单目标优化求解样例：
旅行商问题求解样例：
多目标背包问题求解样例：
使用方法：
第一步：实例化一个问题类把待优化的问题写在里面。
第二步：编写执行脚本调用遗传或其他进化算法模板，完成问题的求解。
官网教程：
Geatpy教程 - Geatpy我们这边用它搞过很多应用，比如工程里面的参数优化，可移植性很强，这个是与犀牛软件结合的案例：
■网友
强烈建议使用今年华南农业大学、暨南大学、华南理工大学高校硕博学生联合团队推出的Python高性能遗传和进化算法工具箱：Geatpy。它是目前进化计算领域与platemo、matlab遗传算法工具箱等有相当的权威和影响力的实用型进化算法工具箱，而其效率和易用性居于领先地位。
目前已得到多所高校研究生实验室以及企业采用，为相关领域的研究和应用注入了全新的活力。
它支持单目标、多目标进化优化、复杂约束优化等等，提供丰富的遗传算法和多目标进化优化算法模板，采用高性能的大规模并行化矩阵运算，提供功能强大的开源进化算法框架，尤其适合数学建模和同行的研究生们。
我最近学习了一下，相当的简单！几分钟就实现了解决了我那边的建模问题。Geatpy的代码风格与matlab非常相似，特别容易上手。还特意与matlab对比着实现单目标、多目标优化的遗传算法，Geatpy效率要高不少。（据说内核是C内核+Python里的mkl矩阵库）
官网是http://www.geatpy.com
github: https://github.com/geatpy-dev/geatpy
下面是我的学习博客，欢迎来捧场～
Python遗传算法工具箱的使用（一）求解带约束的单目标优化 - weixin_37790882的博客 - CSDN博客Python遗传和进化算法框架（一）Geatpy快速入门 - CSDN博客这个是我用来解决多目标优化函数DTLZ2帕累托前沿面搜索的图。
采用不同的算法模板、进化策略，调用不同的库函数，优化的效果是不一样的。
这里采用快速求解的策略，不限制帕累托最优解的个数，速度很快，比matlab遗传算法工具箱快了近1个数量级。
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