Geatpy (Rust Core Edition)

The High-Performance Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python, Powered by Rust.

📌 项目渊源与致敬 (Upstream Heritage & Fork Notice)

本项目是经典高性能进化算法工具箱 geatpy-dev/geatpy 的现代化高性能 Rust 重构版本。

• 原官方项目主页: https://github.com/geatpy-dev/geatpy
• 官方文档与教程: http://www.geatpy.com / Geatpy Documentation
• 开源致谢: 衷心感谢原作者团队在进化计算领域的杰出贡献与算法设计奠基。

为什么发起这个重构版本？(Motivation)

原版 Geatpy 长期基于特定版本的 C/C++ 动态链接库，在现代开发环境中面临诸多痛点：

1. 高版本 Python 无法安装: 官方二进制包仅支持至 Python 3.10，在 Python 3.11、3.12、3.13 及最新 3.14+ 上由于 C API 变动无法编译或运行。
2. 跨平台支持弱: 缺乏对现代化 macOS (Apple Silicon M1/M2/M3/M4 ARM64) 和 Linux ARM64 的预编译 Wheel 支持。
3. C 内核维护门槛高: C 扩展缺乏现代包管理机制，在各操作系统本地编译时容易遇到编译链缺失与字符集编码异常。

针对以上行业痛点，本项目使用 Rust (PyO3 + abi3) 对底层核心库进行了 100% 全量重写，实现了全平台预编译二进制轮子与全版本 Python 开箱即用。

⚡ 核心改进与特性对比 (Key Improvements)

📦 安装指南 (Installation)

方式一：通过 pip 一键安装 (PyPI 推荐)

pip install geatpy-rs

💡 提示：分发包名为 geatpy-rs，在 Python 代码中完全无需改动，继续沿用熟悉的 import geatpy as ea 即可无缝调用！

方式二：从 GitHub Releases 下载预编译 Wheel

前往 Releases 页面 下载对应系统的 Wheel 文件，或通过链接一键安装：

# Linux (x86_64)
pip install https://github.com/yangyachao/geatpy/releases/download/v2.7.0/geatpy_rs-2.7.0-cp38-abi3-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

# Linux (ARM64 / aarch64)
pip install https://github.com/yangyachao/geatpy/releases/download/v2.7.0/geatpy_rs-2.7.0-cp38-abi3-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

# macOS (Universal2 - 支持 Apple Silicon M1/M2/M3/M4 以及 Intel Mac)
pip install https://github.com/yangyachao/geatpy/releases/download/v2.7.0/geatpy_rs-2.7.0-cp38-abi3-macosx_10_12_x86_64.macosx_11_0_arm64.macosx_10_12_universal2.whl

# Windows (x86_64)
pip install https://github.com/yangyachao/geatpy/releases/download/v2.7.0/geatpy_rs-2.7.0-cp38-abi3-win_amd64.whl

方式三：从源码本地构建

克隆仓库后，仅需 Rust 工具链与 maturin 即可一键构建安装：

git clone https://github.com/yangyachao/geatpy.git
cd geatpy

# 使用内置跨平台构建脚本
python scripts/build.py --install

# 或使用 maturin 直接安装至当前环境
pip install maturin
maturin develop --release

详细本地编译、跨平台交叉编译与单元测试说明，请参阅 BUILD.md。

🚀 快速上手 (Quick Start)

原有代码和案例库无需进行任何修改，直接沿用原有接口即可：

示例：使用 NSGA-III 求解经典 DTLZ1 三目标优化问题

import numpy as np
import geatpy as ea

class DTLZ1(ea.Problem):
    def __init__(self, M=3):
        name = 'DTLZ1'
        maxormins = [1] * M
        Dim = M + 4
        varTypes = [0] * Dim
        lb = [0] * Dim
        ub = [1] * Dim
        lbin = [1] * Dim
        ubin = [1] * Dim
        ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)

    def aimFunc(self, pop):
        Vars = pop.Phen
        XM = Vars[:, (self.M - 1):]
        g = np.array([100 * (self.Dim - self.M + 1 + np.sum(((XM - 0.5)**2 - np.cos(20 * np.pi * (XM - 0.5))), 1))]).T
        ones_metrix = np.ones((Vars.shape[0], 1))
        pop.ObjV = 0.5 * np.fliplr(np.cumprod(np.hstack([ones_metrix, Vars[:, :self.M - 1]]), 1)) * \
                   np.hstack([ones_metrix, 1 - Vars[:, range(self.M - 2, -1, -1)]]) * np.tile(1 + g, (1, self.M))

if __name__ == '__main__':
    problem = DTLZ1(M=3)
    algorithm = ea.moea_NSGA3_templet(
        problem,
        ea.Population(Encoding='RI', NIND=100),
        MAXGEN=500,
        logTras=1
    )
    res = ea.optimize(algorithm, verbose=True, drawing=1, outputMsg=True, drawLog=True)

📊 架构设计与底层算子覆盖

Rust 核心库位于 crates/geatpy_core/，涵盖了进化算法全套 70+ 个底层算子：

• 编码映射 (encoding.rs): bin2dec, bin2gray, gray2bin, dec2bin, crtip, crtrp, crtbp, crtup, crtsr...
• 选择算子 (selection.rs): tour, rws, sus, etour, urs, recsrr, rwGA, awGA...
• 交叉与重组 (recombination.rs): xovsp, xovdp, xovmp, xovsh, xovdp_templet, recdis, recint, reclin, recmut, rechex...
• 变异算子 (mutation.rs): mutbin, mutbga, mutgau, mutmar, mutpol, mutuni, mutswap, mutmove, mutinv...
• 多目标排序与小生境 (multiobjective.rs): 非支配快速排序 (NDSort), 拥挤距离计算 (crowddis), 基于参考点的临界前沿关联选择 (refselect)...
• 性能评估与指标 (indicator.rs): 世代距离 (gd), 反世代距离 (igd), 超体积指标 (hv), 距离测度矩阵 (cdist)...
• 子种群迁移 (utils.rs): 环形、中心、全联通拓扑结构种群迁移算子 (migrate)。

📄 引用 (Citation) & 许可证 (License)

如果您在学术研究中使用了本项目，请按照原项目规范引用：

@misc{geatpy2020,
  author = {Jazzbin, J.},
  title = {Geatpy: The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox with High Performance in Python},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/geatpy-dev/geatpy}}
}

本项目继承原项目协议，采用 GNU Lesser General Public License v3.0 (LGPL-3.0) 开源。

👤 维护者与版权 (Maintainer & Copyright)

• Rust Core 发行版维护者: yangyachao (www.yangyachao.com)
• 联系邮箱: yangyachao@live.cn
• 代码仓库: https://github.com/yangyachao/geatpy

版权声明 (Copyright Notice)

• Rust Core 重构实现与打包分发版权: Copyright (C) 2026 yangyachao.
• 原版算法设计与 Python 架构版权: Copyright (C) 2018-2021 Geatpy Development Team.
• 本项目基于 LGPL-3.0 License 协议开源。