Мне было интересно, есть ли библиотеки AI python, похожие на aima-python , но для более новой версии python... и как они по сравнению с айвой-питоном.
Меня особенно интересовали алгоритмы поиска, такие как восхождение на холм, имитированный отжиг, поиск табу и генетические алгоритмы.
edit: вопрос стал более понятным.
Вам было бы трудно найти лучший написанный код, чем материал для айа-питона, 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 пришлось модифицировать код, я хотел использовать генераторы вместо списков, и это было довольно тривиальное изменение.
Существует множество библиотек AI Python, включая PyBrain, OpenCV, PyML и PyEvolve. Вот несколько полезных руководств, один, а другой - деревья решений.
Книга Programming Collective Intelligence отлично и использует Python для всех примеров.
Хотя это не строго AI, scikit-learn имеет множество алгоритмов машинного обучения, которые могут пригодиться. Две важные детали - это лицензия BSD, и она фокусируется на использовании быстрых и численно эффективных алгоритмов.
Pyevolve - это библиотека генетических алгоритмов/генетического программирования Python.
Я просто хотел добавить одно: DEAP - это пакет для распределенных эволюционных алгоритмов в Python.
Он обеспечивает основу для работы с генетическими алгоритмами и с дополнительными аспектами, такими как:
Вы можете найти его здесь пакет DEAP
Документацию о структуре DEAP можно найти в документации DEAP. У вас есть исходные коды, примеры функций, которые нужно оптимизировать...