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Algoritmos genéticos y optimización multiobjetivo en PYTHON: ¿bibliotecas/herramientas para usar? (2)

Divulgación: soy de uno de los desarrolladores de DEAP.

DEAP es el proyecto más activamente desarrollado entre los mencionados. Tiene una lista de correo activa, que es una característica interesante si necesita ayuda en algún momento. La creación de clases que es exclusiva de DEAP hace que cambiar de uno a varios objetivos sea realmente sencillo. Viene con varios ejemplos, incluidos ejemplos de algoritmos genéticos multiobjetivos.

También es compatible con Python 2 y 3, mientras que algunos otros frameworks solo son compatibles con Python 2. Finalmente, si bien está escrito en Python puro, siempre tendremos en cuenta las actuaciones, por lo que es bastante rápido. El tiempo de los diferentes ejemplos está disponible en http://deap.gel.ulaval.ca/speed/ .

Estoy escaneando en internet las bibliotecas disponibles para usar GA con desarrollo potencial para algoritmos multiobjetivos como NSGAII para Python. ¿Tienes alguna sugerencia?

Esto es lo que tengo hasta ahora:

  1. Pyevolve : bien documentado, pero no incluye objetivos múltiples
  2. Pygene : no parece incluir objetivos múltiples
  3. deap : Parece bien documentado, incluye múltiples objetivos
  4. inspyred : parece estar bien documentado, incluye múltiples objetivos

La pregunta no es necesariamente sobre cuál es mejor, sino más sobre las características de estas bibliotecas y la posibilidad de pasar fácilmente de la optimización de uno a varios objetivos.

Gracias