hpc-ga 0.2.26

High Performance Computing Genetic Algorithm Framework

hpc_ga

hpc_ga est un framework modulaire et extensible pour le développement d’algorithmes génétiques (GA) en Python, avec prise en charge du parallélisme à grande échelle. Il a été conçu pour être indépendant du problème, facilitant ainsi son intégration dans divers contextes d'optimisation.

📌 Fonctionnalités principales

• Architecture modulaire avec des classes pour :
  • Chromosome : représentation de solutions
  • Population : gestion des populations
  • Crossover : opérateurs de croisement
  • Mutation : opérateurs de mutation
  • Fitness : évaluation des individus
• Intégration de plusieurs modèles de parallélisme :
  • Modèle insulaire (Island Model)
  • Modèle maître-esclave
  • Modèle cellulaire
• Implémentation distribuée avec Ray
• Compatible avec les environnements HPC (cluster, cloud, Grid5000)
• Installation facile via pip

🚀 Installation

pip install hpc_ga

Exemple d'utilisation

from hpc_ga.population import Population from hpc_ga.island_model import IslandModel

population = Population(initial_individuals=...) island_model = IslandModel(num_islands=4) island_model.run(population)

Structure du projet