今天在安装cuda 11.3的时候出现了，下面这种情况，在网上找了很多办法，都没有解决，最。我是把关于Nsight的都没有选择。3.最后成功安装cuda11.3。

你可以通过联网安装或本地安装来安装 Geatpy。在安装前，你需要安装 Numpy、 Scipy 以及 matplotlib。

Geatpy提供已实现的一些经典进化算法，可以有效解决单目标优化、多目标优化、组合优化、约束优化等问题，其中以“soea”开头的表示单目标进化优化算法；以“moea”开头的表示多目标进化优化算法；“soea”或“moea”字符串后面紧接着带一个“psy”字符串的表示该算法模板支持多染色体、复杂混合编码；带一个“multi”字符串的表示该算法模板支持多种群进化优化。

linkcolor=red：内部文档链接（e.g. 章节、公式引用）的文本颜色设置为红色。citecolor=blue：引用链接（e.g. 参考文献引用）的文本颜色设置为蓝色。urlcolor=black：将外部URL链接的文本颜色设置为黑色。colorlinks=true：超链接的文本着色，而不是使用边框。hidelinks：隐藏超链接的边框和颜色。

今天在安装cuda 11.3的时候出现了，下面这种情况，在网上找了很多办法，都没有解决，最。我是把关于Nsight的都没有选择。3.最后成功安装cuda11.3。

关于下述所涉及的geatpy库的学习，可以通过 Geatpy库学习流程待优化的问题模型如下：这是一个带不等式约束和等式约束的单目标最大化优化问题，存在多个局部最优解， 对进化算法具有一定的挑战性。全局最优解为：f (0.5, 0, 0.5) = 2.5。这里拟采用差分进 化算法“DE/best/1/L”来求解该问题 (算法模板源码详见“soea_DE_best_1_L_templet.py” )，

三维数据可视化 python

波士顿房价数据集可视化

对人脸数据集“Labeled Faces in the Wild”：sklearn.datasets.fetch_lfw_people，下载地址aka LFW:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-funneled.tgz， 采用PCA,KPCA,MDS,LLE,ISOMAPE五种方式降维，比较基于SVM或决策树等分类器的识别效果。

自然界生物在周而复始的繁衍中，基因的重组、变异等，使其不断具有新的性状， 以适应复杂多变的环境，从而实现进化。进化算法精简了这种复杂的过程而抽象出一套 数学模型，用较为简单的编码方式来表现复杂的现象，并通过简化的遗传过程来实现对 复杂搜索空间的启发式搜索，最终能够在较大的概率下找到全局最优解，同时天然地支 持并行计算。下图展示了常规遗传算法 (左侧) 和在并行计算下的遗传算法 (右侧) 的基本流程