pyswarms
A research toolkit for particle swarm optimization in Python
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- stale.yml
- logging.yaml
- theme_overrides.css
- _pyswarms.backend.rst
- _pyswarms.base.classes.rst
- _pyswarms.optimizers.rst
- _pyswarms.utils.rst
- pyswarms.backend.rst
- pyswarms.base.rst
- pyswarms.discrete.rst
- pyswarms.handlers.rst
- pyswarms.single.rst
- pyswarms.swarms.rst
- pyswarms.topology.rst
- pyswarms.utils.decorators.rst
- pyswarms.utils.functions.rst
- pyswarms.utils.plotters.rst
- pyswarms.utils.reporter.rst
- pyswarms.utils.search.rst
- inheritance.aux
- inheritance.fdb_latexmk
- inheritance.fls
- inheritance.png
- inheritance.tex
- optimization_loop.aux
- optimization_loop.fdb_latexmk
- optimization_loop.fls
- optimization_loop.png
- optimization_loop.tex
- pyswarms_api.aux
- pyswarms_api.fdb_latexmk
- pyswarms_api.fls
- pyswarms_api.png
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- tikz-uml.sty
- ani.gif
- ani_h.gif
- basic_optimization.ipynb
- custom_optimization_loop.ipynb
- optimization_loop.png
- options_handler.ipynb
- plot0.gif
- plot1.gif
- tolerance.ipynb
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- circuit.tex
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- feature_subset_selection.ipynb
- inverse_kinematics.ipynb
- train_neural_network.ipynb
- .gitignore
- authors.rst
- conf.py
- contributing.rst
- dev.api.rst
- dev.loop.rst
- dev.optimizer.rst
- features.rst
- history.rst
- index.rst
- installation.rst
- intro.rst
- make.bat
- Makefile
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- tutorials.rst
- usecases.rst
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- paper.md
- __init__.py
- base.py
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- ring.py
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- von_neumann.py
- __init__.py
- generators.py
- handlers.py
- operators.py
- swarms.py
- __init__.py
- base_discrete.py
- base_single.py
- __init__.py
- binary.py
- __init__.py
- general_optimizer.py
- global_best.py
- local_best.py
- __init__.py
- decorators.py
- __init__.py
- single_obj.py
- __init__.py
- formatters.py
- plotters.py
- __init__.py
- reporter.py
- __init__.py
- base_search.py
- grid_search.py
- random_search.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- abc_test_topology.py
- conftest.py
- test_pyramid.py
- test_random.py
- test_ring.py
- test_star.py
- test_von_neumann.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_generators.py
- test_handlers.py
- test_operators.py
- __init__.py
- abc_test_discrete_optimizer.py
- abc_test_optimizer.py
- test_binary.py
- test_general_optimizer.py
- test_global_best.py
- test_local_best.py
- test_tolerance.py
- test_verbose.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_decorators.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_singleobj_bounds.py
- test_singleobj_dims.py
- test_singleobj_return.py
- test_singleobj_returndims.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_plotters.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_gridsearch.py
- test_randomsearch.py
- __init__.py
- __init__.py
- .all-contributorsrc
- .coveragerc
- .editorconfig
- .flake8
- .gitignore
- .isort.cfg
- .pre-commit-config.yaml
- .pyup.yml
- .readthedocs.yml
- AUTHORS.rst
- azure-pipelines.yml
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CONTRIBUTING.rst
- HISTORY.rst
- LICENSE
- Makefile
- MANIFEST.in
- provisioner.sh
- pyproject.toml
- README.md
- requirements-dev.in
- requirements-dev.txt
- requirements.in
- requirements.txt
- setup.cfg
- setup.py
- tox.ini
- Vagrantfile
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/ljvmiranda921/pyswarms
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd pyswarms
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
$ pip install pyswarms
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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