home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Internet Info 1994 March / Internet Info CD-ROM (Walnut Creek) (March 1994).iso / answers / comp / ai-faq / genetic / part5 < prev    next >
Text File  |  1994-03-18  |  61KB  |  1,360 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.genetic,comp.answers,news.answers
  2. Path: bloom-beacon.mit.edu!hookup!usc!howland.reston.ans.net!EU.net!uknet!cf-cm!cf.cm.ac.uk!David.Beasley
  3. From: David.Beasley@cf.cm.ac.uk (David Beasley)
  4. Subject: FAQ: comp.ai.genetic part 5/6 (A Guide to Frequently Asked Questions)
  5. Message-ID: <part5_764003894@cm.cf.ac.uk>
  6. Followup-To: comp.ai.genetic
  7. Summary: This is part 5 of a <trilogy> entitled "The Hitch-Hiker's Guide to 
  8.          Evolutionary Computation". A periodically published list of 
  9.          Frequently Asked Questions (and their answers) about Evolutionary 
  10.          Algorithms, Life and Everything. It should be read by anyone who 
  11.          whishes to post to the comp.ai.genetic newsgroup, preferably *before* 
  12.          posting.
  13. Originator: David.Beasley@cf.cm.ac.uk (David Beasley)
  14. Sender: David.Beasley@cf.cm.ac.uk (David Beasley)
  15. Organization: University of Wales College of Cardiff, Cardiff, WALES, UK.
  16. References: <part4_764003894@cm.cf.ac.uk>
  17. Date: Fri, 18 Mar 94 15:20:36 GMT
  18. Approved: news-answers-request@MIT.Edu
  19. Expires: 30 Jun 1994 15:18:14 GMT
  20. Lines: 1337
  21. Xref: bloom-beacon.mit.edu comp.ai.genetic:2508 comp.answers:4208 news.answers:16514
  22.  
  23. Archive-name:   ai-faq/genetic/part5
  24. Last-Modified:  3/20/94
  25. Issue:          2.1
  26.  
  27. TABLE OF CONTENTS OF PART 5
  28.      Q20: What EA software packages are available?
  29.      Q20.1: Free software packages?
  30.      Q20.2: Commercial software packages?
  31.      Q20.3: Current research projects?
  32.  
  33. ----------------------------------------------------------------------
  34.  
  35. Subject: Q20: What EA software packages are available?
  36.  
  37.      [eds  note:  the following is a reformatted, alphabetised and updated
  38.      version of a survey that, until June  '93,  was  maintained  by  Nici
  39.      Schraudolph.  Nici and I agreed to incorporate the file into this FAQ
  40.      and he no longer maintains the original version. - Joke]
  41.  
  42.      A copy of most of the packages  described  below  are  also  kept  at
  43.      ENCORE, (See Q15.3), available by anonymous FTP.  Check this out!
  44.  
  45.      You  should  also  be aware that most GENETIC PROGRAMMING software is
  46.      archived by  Jim  McCoy  <mccoy@ccwf.cc.utexas.edu>.   Available  via
  47.      anonymous    FTP    in:   ftp.cc.utexas.edu:/pub/genetic-programming/
  48.      directory there are subdirectories containing papers related  to  GP,
  49.      archives  of  the  mailing  list,  as well as a suite of programs for
  50.      implementing GP.  These programs include the Lisp  code  from  Koza's
  51.      Genetic  Programming  [KOZA92],  as  well as implementations in C and
  52.      C++, as for example SGPC: Simple Genetic Programming in C  by  Walter
  53.      Alden Tackett and Aviram Carmi <gpc@ipld01.hac.com>.
  54.  
  55.      A  survey paper entitled "Genetic Algorithm Programming Environments"
  56.      was published in IEEE Computer in the february/1994  issue.   Written
  57.      by  J.R. Filho, C. Alippi and P. Treleaven of the University College,
  58.      London,      UK,       it's       avail.       via       FTP       as
  59.      bells.cs.ucl.ac.uk:/papagena/game/docs/gasurvey.ps
  60.  
  61.  PLEASE NOTE
  62.      For  many  of these software packages, specific ordering instructions
  63.      are given in  the  descriptions  below  (see  Q20.1,  Q20.2,  Q20.3).
  64.      Please read and follow them before unnecessarily bothering the listed
  65.      author or contact!  Also note that I  haven't  tested  any  of  these
  66.      programs,  so  I can't give any comments or recommendations regarding
  67.      their quality. -- Ed.
  68.  
  69.  Legend
  70.      Type (this is a very ad-hoc classification)
  71.  
  72.            GE:  generational GA
  73.            SS:  steady-state GA
  74.            PA:  (pseudo) parallel GA
  75.            ES:  evolution strategy
  76.            OO:  object-oriented
  77.            XP:  expert system
  78.            ED:  educational/demo
  79.            CF:  classifier system
  80.  
  81.      OS   Operating  System;  X11  implies  Unix;  "Win"  means  Microsoft
  82.       Windows 3.x/NT (PC)
  83.  
  84.      Lang Programming  Language; in parentheses: source code not included;
  85.       "TPas" = Think Pascal, "OPas" = MPW Object Pascal
  86.      Price
  87.       (1) free to government contractors, $221 otherwise (2) 69 pounds
  88.       sterling  for educational use (3) educational discount available
  89.       (4) available as addendum to a book (5) 995 pounds sterling  (6)
  90.       single 3.500 DM, site license 10.000 DM (educational dicounts)
  91.  
  92.      Author or Contact
  93.       given as Internet e-mail address if possible
  94.  
  95.            ES/GA/XP System Implementations:
  96.  
  97.      =========================================================================
  98.       Name       Type OS       Lang  Price  Author/Contact
  99.      =========================================================================
  100.  
  101.       BUGS        GE, X11,     C     free   Joshua Smith
  102.           ED  Suntools             <jrs@media.mit.edu>
  103.  
  104.       ESCaPaDE    ES  Unix     C     free   Frank Hoffmeister <hoffmeister@
  105.                        ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  106.  
  107.       Evolution   GE, DOS      C     free   Hans-Michael Voigt and
  108.       Machine     ES                        Joachim Born
  109.                        <voigt@max.fb10.tu-berlin.de>
  110.  
  111.       GAC,        GE  Unix    C      free   Bill Spears
  112.       GAL         "   Lisp    "            <spears@aic.nrl.navy.mil>
  113.  
  114.       GAGA        GE  Unix    C      free   Jon Crowcroft
  115.                        <jon@cs.ucl.ac.uk>
  116.  
  117.       GANNET      GA, Unix    C      free   Darrell Duane
  118.           NN                       <dduane@fame.gmu.edu>
  119.  
  120.       GAucsd      GE  Unix    C      free   Nici Schraudolph
  121.                        <nici@cs.ucsd.edu>
  122.  
  123.       GA          GE, DOS     (C++)  free   Mark Hughes
  124.       Workbench   ED                       <mrh@i2ltd.demon.co.uk>
  125.  
  126.       Genesis     GE, Unix,   C      free   John Grefenstette
  127.           ED  DOS                  <gref@aic.nrl.navy.mil>
  128.  
  129.       GECO        GE, Unix,   Lisp   free   George P. W. Williams, Jr.
  130.           ED  etc.                 <george@hsvaic.boeing.com>
  131.  
  132.       GENEsYs     GE  Unix    C      free   Thomas Baeck <baeck@
  133.                        ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  134.  
  135.       GenET       GE, Unix,   C      free   Cezary Z. Janikow
  136.           ED  etc.                 <janikow@radom.umsl.edu>
  137.  
  138.       Genie       GE  Mac     TPas   free   Lance Chambers
  139.                        <p_stampoul@fennel.cc.uwa.oz.au>
  140.  
  141.       Genitor     SS  Unix    C      free   Darrell Whitley
  142.                        <whitley@cs.colostate.edu>
  143.  
  144.       GENOCOP,    GE  Unix    C      free   Zbigniew Michalewicz
  145.       Genetic-2/N                          <zbyszek@unccvax.uncc.edu>
  146.  
  147.       GIGA        GE  Unix    C      free   Joe Culberson
  148.                        <joe@cs.ualberta.ca>
  149.  
  150.       LibGA       GE, Unix/DOS  C    free   Art Corcoran
  151.            SS,ED  NeXT/Amiga           <corcoran@penguin.mcs.utulsa.edu>
  152.  
  153.       mGA1.0      GE  Unix    Lisp   free   Robert E. Smith
  154.       SGA-C/Cube  "   nCube   C   "        <rob@comec4.mh.ua.edu>
  155.  
  156.       PARAGENESIS GE  CM      C*     free   Michael van Lent
  157.                        <vanlent@cs.utk.edu>
  158.  
  159.       PeGAsuS     PA, Unix,   ANSI-C free   Dirk Schlierkamp-Voosen
  160.           ED  etc.                 <dirk.schlierkamp-voosen.gmd.de>
  161.  
  162.       PGA         PA, Unix,   C      free   Peter Ross
  163.           ED  etc.                 <peter@aisb.ed.ac.uk>
  164.  
  165.       Splicer     GE  Mac,    C      (1)    Steve Bayer
  166.               X11                  <bayer@galileo.jsc.nasa.gov>
  167.  
  168.       WOLF        SS  Mac,    C      $20/   David Rogers
  169.               Unix           free  <drogers@riacs.edu>
  170.      =========================================================================
  171.  
  172.  
  173.  
  174.           Classifier System Implementations:
  175.  
  176.      =========================================================================
  177.       Name     Type  OS      Lang  Price Author/Contact
  178.      =========================================================================
  179.  
  180.       CFS-C     CF,  Unix/DOS  C   free  Rick Riolo
  181.         ED                      <rlr@merit.edu>
  182.  
  183.       SCS-C     CF,  Unix/DOS  C   free  Joerg Heitkoetter
  184.         ED   Atari TOS          <joke@ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  185.      ==========================================================================
  186.  
  187.  
  188.  
  189.              Commercial Packages:
  190.  
  191.      =========================================================================
  192.       Name     Type  OS      Lang   Price  Author/Contact
  193.      =========================================================================
  194.  
  195.       EnGENEer  OO,  X11      C       ?    George Robbins,
  196.         GA                         Logica Cambridge Ltd.
  197.  
  198.       EvoFrame/ OO,  Mac,     C++/    (6)   Optimum Software
  199.       REALizer  ES   Win      OPas         <optimum@applelink.apple.com>
  200.  
  201.       Evolver   GE   DOS,     (C,     $345  Phil Rybeck, Axcelis Inc.
  202.              Mac      Pascal)
  203.  
  204.       GAME      OO,  X11      C++     (4)   Jose R. Filho
  205.         GA                         <zeluiz@cs.ucl.ac.uk>
  206.  
  207.       MicroGA/  OO,  Mac,     C++     $249  Emergent Behavior, Inc.
  208.       Galapagos GA   Win              (3)  <emergent@aol.com>
  209.  
  210.       Omega     ?    DOS      ?       ?     David Barrow, KiQ Ltd.
  211.  
  212.       OOGA/     OO,  Lisp             $60/  Lawrence Davis and
  213.       GENESIS   GE   DOS      C       both  John Grefenstette
  214.                        <gref@aic.nrl.navy.mil>
  215.  
  216.       PC/Beagle XP   DOS      ?       (2)   Richard Forsyth
  217.  
  218.       XpertRule/XP   DOS     (TPas)   (5)   Attar Software
  219.       GenAsys                              <100166.1547@CompuServe.com>
  220.  
  221.       XYpe      SS   Mac     (C)      $725  Ed Swartz, Virtual Image Inc.
  222.      =========================================================================
  223.  
  224.  
  225.               Under Development:
  226.  
  227.      =========================================================================
  228.       Name     Type OS      Lang   Price Author/Contact
  229.      =========================================================================
  230.  
  231.       DGENESIS  GE  Unix     C     free  Erick Cantu-Paz
  232.                     <ecantu@lamport.rhon.itam.mx>
  233.  
  234.       JAZZ-C    CF  Unix     C     free  Joerg Heitkoetter
  235.                     <joke@ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  236.      =========================================================================
  237.  
  238.  
  239. ------------------------------
  240.  
  241. Subject: Q20.1: Free software packages?
  242.  
  243.  BUGS:
  244.      BUGS  (Better  to  Use Genetic Systems) is an interactive program for
  245.      demonstrating the GENETIC ALGORITHM and is written in the  spirit  of
  246.      Richard  Dawkins'  celebrated Blind Watchmaker software. The user can
  247.      play god (or `GA FITNESS  function,'  more  accurately)  and  try  to
  248.      evolve  lifelike organisms (curves). Playing with BUGS is an easy way
  249.      to get an understanding of how and why the GA works. In  addition  to
  250.      demonstrating  the basic GENETIC OPERATORs (SELECTION, CROSSOVER, and
  251.      MUTATION), it allows users to easily  see  and  understand  phenomena
  252.      such as GENETIC DRIFT and premature convergence. BUGS is written in C
  253.      and runs under Suntools and X Windows.
  254.  
  255.      BUGS was written by  Joshua  Smith  <jrs@media.mit.edu>  at  Williams
  256.      College     and     is     available    via    anonymous    FTP    at
  257.      santafe.edu:/pub/misc/BUGS Note  that  it  is  unsupported  software,
  258.      copyrighted  but  freely  distributable.   Address: Room E15-492, MIT
  259.      Media Lab, 20 Ames Street, Cambridge, MA 02139.
  260.  
  261.  ESCaPaDE:
  262.      ESCaPaDE is a sophisticated software environment to  run  experiments
  263.      with  Evolutionary  Algorithms,  such  as e.g. an EVOLUTION STRATEGY.
  264.      The main support for experimental work is provided  by  two  internal
  265.      tables:  (1)  a  table  of objective functions and (2) a table of so-
  266.      called data monitors, which allow easy  implementation  of  functions
  267.      for  monitoring  all  types  of  information  inside the Evolutionary
  268.      Algorithm under experiment.
  269.  
  270.      ESCaPaDE 1.2 comes with the  KORR  implementation  of  the  EVOLUTION
  271.      STRATEGY  by  H.-P.  Schwefel  which  offers  simple  and  correlated
  272.      MUTATIONs.  KORR is provided as a  FORTRAN  77  subroutine,  and  its
  273.      cross-compiled C version is used internally by ESCaPaDE.
  274.  
  275.      An   extended   version   of   the   package  was  used  for  several
  276.      investigations so far  and  has  proven  to  be  very  reliable.  The
  277.      software  and  its documentation is fully copyrighted although it may
  278.      be freely used for scientific work; it requires 5-6 MB of disk space.
  279.  
  280.      In  order  to  obtain  ESCaPaDE,  please send a message to the e-mail
  281.      address below.  The  SUBJECT  line  should  contain  'help'  or  'get
  282.      ESCaPaDE'.   (If  the  subject  lines  is  invalid, your mail will be
  283.      ignored!).  For more information contact:
  284.       Frank Hoffmeister
  285.       Systems Analysis Research Group, LSXI
  286.       Department of Computer Science
  287.       University of Dortmund
  288.       D-44221 Dortmund, Germany
  289.  
  290.       Net: <hoffmeister@ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  291.       Fax: +49 231 755-2450
  292.  
  293.  Evolution Machine:
  294.      The "Evolution Machine"  (EM)  was  created  by  Hans-Michael  Voigt,
  295.      Joachim  Born  and  Jens Treptow. The authors developed the EM at the
  296.      Institute for Informatics and Computing  Techniques  of  Berlin.   At
  297.      present,  Hans-Michael  Voigt  and  Joachim Born are at the Technical
  298.      University of Berlin.
  299.  
  300.      The EVOLUTION Machine (EM) is universally  applicable  to  continuous
  301.      (real-coded) OPTIMIZATION problems.
  302.  
  303.      In  the  EM,   we  have  coded   fundamental  evolutionary algorithms
  304.      (GENETIC ALGORITHMs and EVOLUTION STRATEGIEs), and added some of  our
  305.      approaches to evolutionary search.
  306.  
  307.      The EM includes extensive menu techniques with:
  308.  
  309.      o  Default parameter setting for unexperienced users.
  310.  
  311.      o  Well-defined  entries  for   EM-control  by freaks of the EM,  who
  312.     want  to leave  the standard  process control.
  313.  
  314.      o  Data processing for repeated runs (with or without change  of  the
  315.     strategy parameters).
  316.  
  317.      o  Graphical  presentation  of  results:  online  presentation of the
  318.     EVOLUTION  progress,  one-,  two-  and  three-dimensional  graphic
  319.     output  to analyse the FITNESS function and the evolution process.
  320.  
  321.      o  Integration of calling MS--DOS utilities (Turbo C).
  322.  
  323.     We provide  the EM-software in object code,  which can be  run  on
  324.     PC's  with MS--DOS and Turbo C, v2.0,  resp. Turbo C++,v1.01.  The
  325.     Manual to the EM is included in the distribution kit.
  326.  
  327.     The  EM  software  is  available  by  anonymous  FTP   from   ftp-
  328.     bionik.fb10.tu-berlin.de:/pub/software/Evolution-Machine/
  329.     (130.149.192.50). This directory  contains  the  compressed  files
  330.     em_tc.exe  (EM  for  Turbo  C),  em_tcp.exe (EM for Turbo C++) and
  331.     em_man.exe (the manual). There is also em-man.ps.Z,  a  compressed
  332.     PostScript file of the manual.
  333.  
  334.     If  you  do  not have FTP access, please send us either 5 1/4 or 3
  335.     1/2  MS-DOS  compatible  disks.  We  will  return  them  with  the
  336.     compressed files (834 kB).
  337.  
  338.     We  welcome  bug  reports,  comments and sugestions, but have only
  339.     limited manpower for providing help, patches and new releases.  We
  340.     are making EM available in order to encourage the experimental use
  341.     of  evolutionary  algorithms,  and  to  get  feedback  as  to  its
  342.     strengths and weaknesses.
  343.  
  344.     Official contact information:
  345.  
  346.          Hans-Michael Voigt or Joachim Born
  347.          Technical University Berlin
  348.          Bionics and Evolution Techniques Laboratory
  349.          Bio- and Neuroinformatics Research Group
  350.          Ackerstrasse 71-76 (ACK1)
  351.          D-13355 Berlin, Germany
  352.  
  353.          Net: <{voigt,born}@fb10.tu-berlin.de>
  354.          Tel: +49 30-314-72-677
  355.  
  356.  
  357.  GAC, GAL:
  358.      For  those  of you interested in obtaining some free GA software, I'm
  359.      providing the packages I've been using for a few years. GAC is  a  GA
  360.      written  in  C.  GAL  is  my Common Lisp version. They are similar in
  361.      spirit to John Grefenstette's Genesis, but they don't  have  all  the
  362.      nice   bells  and  whistles.  Both  versions  currently  run  on  Sun
  363.      workstations. If you have something else, you  might  need  to  do  a
  364.      little  modification.  [Alan  Schultz  informs  me that GAL is easily
  365.      ported to the Mac - although his version is no longer available.]
  366.  
  367.      In the spirit of "freeware", I am willing to  e-mail  either  version
  368.      (or  both)  to  anyone  who wants it. All I ask is that I be credited
  369.      when it is  appropriate.  Also,  I  would  appreciate  hearing  about
  370.      improvements!  This  software is the property of the US Department of
  371.      the Navy.
  372.  
  373.      The code will be in a "shar" format that will  be  easy  to  install.
  374.      This   code  is  "as  is",  however.  There  is  a  README  and  some
  375.      documentation in the code. There is NO user's guide, though (nor am I
  376.      planning  on  writing  one  at this time). I am interested in hearing
  377.      about bugs, but I may not get around to  fixing  them  for  a  while.
  378.      Also,  I  will  be unable to answer many questions about the code, or
  379.      about GAs in general. This is not due to a lack of interest, but  due
  380.      to a lack of free time!
  381.  
  382.      There  is an anonymous FTP site: ftp.aic.nrl.navy.mil:/ GAC, GAL, and
  383.      PostScript versions of some papers are under "pub/spears".  Feel free
  384.      to browse.  --- Bill Spears <spears@aic.nrl.navy.mil>
  385.  
  386.  GAGA:
  387.      GAGA  (GA  for  General  Application) is a self-contained, re-entrant
  388.      procedure which is suitable for the minimization of many  "difficult"
  389.      cost  functions.   Originally  written in Pascal by Ian Poole, it was
  390.      rewritten in C by Jon Crowcroft. GAGA can be obtained by request from
  391.      the  author;  given sufficient interest it will be made available via
  392.      anonymous FTP.
  393.  
  394.       Jon Crowcroft
  395.       Univeristy College London
  396.       Gower Street
  397.       London WCIE 6BT, UK
  398.  
  399.       Net: <jon@cs.ucl.ac.uk>
  400.  
  401.  GANNET:
  402.      GANNET (Genetic Algorithm / Neural NETwork)  is  a  software  package
  403.      written  by  Jason Spofford in 1990 which allows one to evolve neural
  404.      networks. It offers a variety of  configuration  options  related  to
  405.      rates of the GENETIC OPERATORs.  GANNET evolves nets based upon three
  406.      FITNESS functions:  Input/Output Accuracy,  Output  'Stability',  and
  407.      Network Size.
  408.  
  409.      The  evolved  neural  network presently has a binary input and binary
  410.      output format, with neurodes that have  either  2  or  4  inputs  and
  411.      weights  ranging  from -3 to +4.  GANNET only allows for 250 neurodes
  412.      in a net.
  413.  
  414.      GANNET     is     available      by      anonymous      FTP      from
  415.      fame.gmu.edu:/gannet/source/   (129.174.1.140)   There  are  separate
  416.      directories for GANNET itself, a verifier program which verifies  the
  417.      best  neural  network  generated  (/gannet/verifier), and some sample
  418.      datasets(/gannet/datasets).
  419.  
  420.      Official contact information:
  421.  
  422.       Darrell Duane or Dr. Kenneth Hintz
  423.       George Mason University
  424.       Dept. of Electrical & Computer Engineering
  425.       Mail Stop 1G5
  426.       4400 University Drive
  427.       Fairfax, VA  22033-4444  USA
  428.  
  429.       Net:  <dduane@fame.gmu.edu> or <khintz@fame.gmu.edu>
  430.  
  431.  GAucsd:
  432.      GAucsd is a GENESIS-based GA package incorporating numerous bug fixes
  433.      and  user  interface  improvements. Major additions include a wrapper
  434.      that simplifies the writing of evaluation functions,  a  facility  to
  435.      distribute   experiments  over  networks  of  machines,  and  Dynamic
  436.      Parameter Encoding, a  technique  that  improves  GA  PERFORMANCE  in
  437.      continuous   SEARCH   SPACEs   by  adaptively  refining  the  genomic
  438.      representation of real-valued parameters.
  439.  
  440.      GAucsd was written in C for Unix systems, but the central  GA  engine
  441.      is easily ported to other platforms. The entire package can be ported
  442.      to systems where implementations of the Unix utilities "make",  "awk"
  443.      and "sh" are available.
  444.  
  445.      GAucsd     can     be     obtained    via    anonymous    FTP    from
  446.      cs.ucsd.edu:/pub/GAucsd/GAucsd14.sh.Z  (132.239.51.3),  or  via  mail
  447.      server - send an EMPTY message with the subject line containing "send
  448.      GAucsd source" to <nici@cs.ucsd.edu>.  Requests  to  be  added  to  a
  449.      mailing  list  for  dissemination  of GAucsd bug reports, patches and
  450.      updates should be directed to the same address.
  451.  
  452.       Nicol N. Schraudolph
  453.       The SALK Institute
  454.       San Diego, La Jolla, CA, USA
  455.  
  456.       Net: <nici@salk.edu>
  457.  
  458.  GA Workbench:
  459.      A mouse-driven interactive GA demonstration program aimed  at  people
  460.      wishing to show GAs in action on simple FUNCTION OPTIMIZATIONs and to
  461.      help  newcomers  understand  how  GAs  operate.   Features:   problem
  462.      functions   drawn  on  screen  using  mouse,  run-time  plots  of  GA
  463.      POPULATION distribution, peak and average FITNESS.  Useful population
  464.      STATISTICS  displayed numerically, GA configuration (population size,
  465.      GENERATION   gap   etc.)   performed   interactively   with    mouse.
  466.      Requirements: MS-DOS PC, mouse, EGA/VGA display.
  467.  
  468.      Available  by  FTP  from  the  simtel20  archive mirrors, e.g.  wsmr-
  469.      simtel20.army.mil:/pub/msdos/neurlnet/gaw110.zip                   or
  470.      wuarchive.wustl.edu:  or  oak.oakland.edu:  Produced  by  Mark Hughes
  471.      <mrh@i2ltd.demon.co.uk>. A windows version is in preparation.
  472.  
  473.  GECO:
  474.      Genetic EVOLUTION through Combination of Objects (GECO), version 2.0.
  475.  
  476.      GECO  is  an  extensible,  object-oriented  framework for prototyping
  477.      GENETIC ALGORITHMs in Common Lisp. GECO makes extensive use of  CLOS,
  478.      the  Common  Lisp  Object System, to implement its functionality. The
  479.      abstractions provided by the classes have been chosen with the intent
  480.      both  of  being  easily  understandable  to  anyone familiar with the
  481.      paradigm of  genetic  algorithms,  and  of  providing  the  algorithm
  482.      developer with the ability to customize all aspects of its operation.
  483.      It  comes  with  extensive  documentation,   in   the   form   of   a
  484.      PostScript(tm)  file,  and  some simple examples are also provided to
  485.      illustrate its intended use.
  486.  
  487.      GECO  Version  2.00  is  now  available  via   anonymous   FTP   from
  488.      ftp.aic.nrl.navy.mil:/pub/galist/src/ga/GECO-v2.0.tar.Z   (Unix)   or
  489.      ftp.aic.nrl.navy.mil:/pub/galist/src/ga/GECO-v2.0.cpt.hqx
  490.      (Macintosh).
  491.  
  492.       George P. W. Williams, Jr.
  493.       1334 Columbus City Rd.
  494.       Scottsboro, AL 35768
  495.  
  496.       Net: <george@hsvaic.hv.boeing.com>
  497.       Tel: +1 (205) 461-2950
  498.       Fax: +1 (205) 461-2286
  499.  
  500.  GENEsYs:
  501.      GENEsYs   is   a   GENESIS-based  GA  implementation  which  includes
  502.      extensions and  new  features  for  experimental  purposes,  such  as
  503.      SELECTION    schemes    like    linear   ranking,   Boltzmann,   (mu,
  504.      lambda)-selection,  and  general   extinctive   selection   variants,
  505.      CROSSOVER  operators  like  n-point  and uniform crossover as well as
  506.      discrete and intermediate RECOMBINATION.  SELF-ADAPTATION of MUTATION
  507.      rates is also possible.
  508.  
  509.      A  set  of  objective  functions  is  provided,  including  De Jong's
  510.      functions, complicated continuous functions,  a  TSP-problem,  binary
  511.      functions,  and  a  fractal function. There are also additional data-
  512.      monitoring facilities such as recording average, variance and skew of
  513.      OBJECT  VARIABLES and MUTATION rates, or creating bitmap-dumps of the
  514.      POPULATION.
  515.  
  516.      GENEsYs  1.0  is  available  via   FTP   from   lumpi.informatik.uni-
  517.      dortmund.de:/pub/GA/src/GENEsYs-1.0.tar.Z    (129.217.36.140).    The
  518.      documentation alone is available as GENEsYs-1.0-doc.tar.Z in the same
  519.      location.
  520.  
  521.      For more information contact:
  522.  
  523.       Thomas Baeck
  524.       Systems Analysis Research Group, LSXI
  525.       Department of Computer Science
  526.       University of Dortmund
  527.       D-44221 Dortmund, Germany
  528.  
  529.       Net: <baeck@ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  530.       Fax: +49 231 755-2450
  531.  
  532.  GenET:
  533.      GenET is a "generic" GA package.  It is generic in the sense that all
  534.      problem independent mechanisms have been implemented and can be  used
  535.      regardless  of  application  domain.   Using  the  package forces (or
  536.      allows, however you look at it) concentration  on  the  problem:  you
  537.      have  to  suggest the best representation, and the best operators for
  538.      such space that utilize your problem-specific knowledge.  You do  not
  539.      have to think about possible GA models or their implementation.
  540.  
  541.      The  package,  in  addition  to  allowing  for fast implementation of
  542.      applications and being a natural tool for comparing different  models
  543.      and strategies, is intended to become a depository of representations
  544.      and operators.  Currently, only FP representation is  implemented  in
  545.      the library with few operators.
  546.  
  547.      The  algorithm  provides a wide SELECTION of models and choices.  For
  548.      example,  POPULATION  models  range  from  generational  GA,  through
  549.      steady-state,  to  (n,m)-EP  and  (n,n+m)-EP  models  (for  arbitrary
  550.      problems, not just parameter OPTIMIZATION).  (Some are  not  finished
  551.      at  the  moment).   Choices  include automatic adaptation of operator
  552.      probabilities and a dynamic ranking mechanism, etc.
  553.  
  554.      Even though the implementation is  far  from  optimal,  it  is  quite
  555.      efficient  -  implemented  in ATT's C++ (3.0) (functional design) and
  556.      also tested on  gcc.   Along  with  the  package  you  will  get  two
  557.      examples.   They   illustrate   how   to   implement   problems  with
  558.      heterogeneous and homogeneous structures, with explicit rep/opers and
  559.      how  to  use the existing library (FP).  Very soon I will place there
  560.      another example - our  GENOCOP  operators  for  linearly  constrained
  561.      OPTIMIZATION.   One  more  example  soon to appear illustrates how to
  562.      deal with complex structures and non-stationary problems - this is  a
  563.      fuzzy  rule-based  controller  optimized  using  the package and some
  564.      specific rep/operators.
  565.  
  566.      If  you  start  using  the  package,  please  send   me   evaluations
  567.      (especially bugs) and suggestions for future versions.  Have fun.
  568.  
  569.      GenET   Version   1.00   is   available   via   anonymous   FTP  from
  570.      radom.umsl.edu:/var/ftp/GenET.tar.Z To learn more, you  may  get  the
  571.      User's    Manual,    available    in    compressed    postscript   in
  572.      "/var/ftp/userMan.ps.Z". It also  comes  bundled  with  the  complete
  573.      package.
  574.  
  575.       Cezary Z. Janikow
  576.       Department of Math and CS, CCB319
  577.       St. Louis, MO 63121
  578.  
  579.       Net: <janikow@radom.umsl.edu>
  580.       Tel: +1 (314) 553-6352
  581.       Fax: +1 (314) 553-5400
  582.  
  583.  Genie:
  584.      Genie  is  a  GA-based  modeling/forecasting  system that is used for
  585.      long-term planning. One can construct a model of an  ENVIRONMENT  and
  586.      then  view the forecasts of how that environment will evolve into the
  587.      future. It is then possible  to  alter  the  future  picture  of  the
  588.      environment  so as to construct a picture of a desired future (I will
  589.      not enter into arguments of who  is  or  should  be  responsible  for
  590.      designing  a  desired  or  better future). The GA is then employed to
  591.      suggest changes to the  existing  environment  so  as  to  cause  the
  592.      desired future to come about.
  593.  
  594.      Genie is available free of charge via e-mail or on 3.5'' disk from:
  595.  
  596.       Lance Chambers
  597.       Department of Transport
  598.       136 Stirling Hwy
  599.       Nedlands
  600.       West Australia 6007
  601.  
  602.       Net: <p_stampoul@fennel.cc.uwa.oz.au>
  603.  
  604.  Genitor:
  605.      "Genitor  is  a  modular GA package containing examples for floating-
  606.      point, integer, and binary representations. Its features include many
  607.      sequencing operators as well as subpopulation modeling.
  608.  
  609.      The  Genitor  Package  has  code  for  several  order based CROSSOVER
  610.      operators, as well as example code  for  doing  some  small  TSPs  to
  611.      optimality.
  612.  
  613.      We  are  planning  to release a new and improved Genitor Package this
  614.      summer, but it will mainly be additions to the current  package  that
  615.      will  include  parallel  island  models,  cellular GAs, delta coding,
  616.      perhaps CHC (depending on the legal issues) and some other things  we
  617.      have found useful."
  618.  
  619.      GENITOR  is available from Colorado State University Computer Science
  620.      Department via anonymous FTP at 129.82.102.183:/pub/GENITOTR.tar (use
  621.      binary mode).
  622.  
  623.      The GENITOR.tar file can be restored (in its own directory) using the
  624.      command:
  625.        tar -xvf GENITOR.tar
  626.  
  627.      Note to SPARC-2 users: There is something strange about  unix  on  on
  628.      sparc-2s.   REMOVE  the  libraries /Genitor/lib/ga/libcsu***.a before
  629.      attempting to rebuild them for your machine.  Somehow,  the  file  is
  630.      not   completely   overwitten   on  this  operating  system.   --  T.
  631.      Starkweather
  632.  
  633.      Please     direct     all     comments     and      questions      to
  634.      <mathiask@cs.colostate.edu>.  If these fail to work, contact:
  635.  
  636.       L. Darrell Whitley
  637.       Dept. of Computer Science
  638.       Colorado State University
  639.       Fort Collins, CO 80523, USA
  640.  
  641.       Net: <whitley@cs.colostate.edu>
  642.  
  643.  GENOCOP, Genetic-2, Genetic-2N:
  644.      These three genetic OPTIMIZATION packages are available as compressed
  645.      tar files  via  anonymous  FTP  from  unccsun.uncc.edu:/pub/coe/evol/
  646.      (152.15.10.88).  They have been developed by Zbigniew Michalewicz and
  647.      are described in detail in his recent book "Genetic Algorithms + Data
  648.      Structures = EVOLUTION Programs" (Springer Verlag, August 1992).
  649.  
  650.      GENOCOP (Genetic Algorithm for Numerical OPTIMIZATION for COnstrained
  651.      Problems) optimizes a function with any number of linear  constraints
  652.      (equalities  and  inequalities). Genetic-2 is an optimization package
  653.      for the linear transportation problem; Genetic-2N for  the  nonlinear
  654.      one.
  655.  
  656.       Zbigniew Michalewicz
  657.       Dept. of Computer Science
  658.       University of North Carolina
  659.       Chappel-Hill, NC, USA
  660.  
  661.       Net: <zbyszek@mosaic.uncc.edu>
  662.  
  663.  GIGA:
  664.      GIGA is designed to propogate information through a POPULATION, using
  665.      CROSSOVER as its operator. A discussion of how it propogates BUILDING
  666.      BLOCKs,  similar  to  those  found  in  Royal  Road functions by John
  667.      Holland, is given in the DECEPTION section of [1].
  668.  
  669.      References
  670.  
  671.      [1] Genetic Invariance: A New Paradigm for Genetic Algorithm  Design.
  672.      University of Alberta Technical Report TR92-02, June 1992
  673.  
  674.      [2]  GIGA  Program  Description  and  Operation University of Alberta
  675.      Computing Science Technical Report TR92-06, June 1992
  676.  
  677.      These can be obtained, along with the  program,  via  anon.   FTP  to
  678.      ftp.cs.ualberta.ca:/pub/TechReports/  in  the  subdirectories TR92-02
  679.      and TR92-06.
  680.      Alternatively, if you have gopher, try: gopher.cs.ualberta.ca --- and
  681.      follow the links to University of Alberta Technical Reports.
  682.  
  683.       Joe Culberson
  684.       Department of Computer Science
  685.       University of Alberta, CA
  686.  
  687.       Net: <joe@cs.ualberta.ca>
  688.       Tel: (403) 492-5401
  689.  
  690.  LibGA:
  691.      LibGA   Version   1.00  is  now  available  via  anonymous  FTP  from
  692.      ftp.aic.nrl.navy.mil:/pub/galist/src/ga/libga100.tar.Z  or  by  email
  693.      request to its author.
  694.  
  695.      LibGA  is  a  library of routines written in C for developing GENETIC
  696.      ALGORITHMs.  It is fairly simple to use, with  many  knobs  to  turn.
  697.      Most GA parameters can be set or changed via configuration file, with
  698.      no need to recompile.  (E.g., operators, pool size and even the  data
  699.      type  used  in  the  CHROMOSOME  can  be changed in the configuration
  700.      file.)  Function pointers are used for the GENETIC OPERATORs, so they
  701.      can  easily be manipulated on the fly.  Several genetic operators are
  702.      supplied  and  it  is  easy  to  add  more.   LibGA  runs   on   many
  703.      systems/architectures.  These include Unix, DOS, NeXT, and Amiga.
  704.  
  705.      I realize this is "yet another GA", but I hope it proves useful.
  706.  
  707.       Art Corcoran
  708.       Net: <corcoran@penguin.mcs.utulsa.edu>
  709.  
  710.  mGA1.0, SGA-C, SGA-Cube:
  711.      mGA1.0  is a Common Lisp implementation of a messy GA as described in
  712.      TCGA report No. 90004. Messy GAs  overcome  the  linkage  problem  of
  713.      simple  genetic algorithms by combining variable-length strings, GENE
  714.      expression,  messy  operators,  and  a  nonhomogeneous   phasing   of
  715.      evolutionary  processing.  Results on a number of difficult deceptive
  716.      test functions have been encouraging with the messy GA always finding
  717.      global optima in a polynomial number of function evaluations.
  718.  
  719.      See  TCGA reports 89003, 90005, 90006, and 91004 for more information
  720.      on messy GAs (See Q14).
  721.  
  722.      SGA-C is a C-language  translation  and  extension  of  the  original
  723.      Pascal  SGA  code  presented in Goldberg's book [GOLD89]. It has some
  724.      additional features, but its operation is  essentially  the  same  as
  725.      that  of  the  Pascal  version. SGA-C is described in TCGA report No.
  726.      91002.
  727.  
  728.      SGA-Cube is a C-language translation  of  Goldberg's  SGA  code  with
  729.      modifications  to  allow  execution on the nCUBE 2 Hypercube Parallel
  730.      Computer.  When run on the nCUBE 2, SGA-Cube can  take  advantage  of
  731.      the   hypercube  architecture,  and  is  scalable  to  any  hypercube
  732.      dimension. The hypercube  implementation  is  modular,  so  that  the
  733.      algorithm  for exploiting parallel processors can be easily modified.
  734.  
  735.      In addition to its parallel capabilities, SGA-Cube can be compiled on
  736.      various  serial  computers  via  compile-time  options. In fact, when
  737.      compiled on a serial computer, SGA-Cube is essentially  identical  to
  738.      SGA-C.  SGA-Cube  is described in TCGA report No. 91005.
  739.  
  740.      Each  of  these  programs is distributed in form of a Unix shar file,
  741.      available via e-mail or on various formatted media by request from:
  742.  
  743.       Robert Elliott Smith
  744.       Department of Engineering of Mechanics
  745.       Room 210 Hardaway Hall
  746.       The University of Alabama
  747.       P.O. Box 870278
  748.       Tuscaloosa, Alabama 35487, USA
  749.  
  750.       Net: <rob@comec4.mh.ua.edu>
  751.       Tel: +1 (205) 348-1618
  752.       Fax: +1 (205) 348-6419
  753.      SGA-C and SGA-Cube are also available  in  compressed  tar  form  via
  754.      anonymous    FTP    from    the    GA-List    archive    server    in
  755.      ftp.aic.nrl.navy.mil:/pub/galist/source-code/ga-source/
  756.      (192.26.18.56).
  757.  
  758.  PARAGENESIS:
  759.      "I  spent this past summer at the Naval Research Lab working with Ken
  760.      De Jong  and  John  Grefenstette  to  implement  John  Grefenstette's
  761.      GENESIS  on  the  CM-200  in  C*. The result, which I've been calling
  762.      PARAGENESIS, is an attempt to improve PERFORMANCE as much as possible
  763.      without  changing  the behavior of the GENETIC ALGORITHM.  Unlike the
  764.      punctuated equilibria and local SELECTION models PARAGENESIS  doesn't
  765.      modify  the  genetic  algorithm  to  be  more parallelizable as these
  766.      modifications can drastically alter the behavior  of  the  algorithm.
  767.      Instead  each  member  is  placed  on  a  separate processor allowing
  768.      initialization, evaluation and MUTATION to  be  completely  parallel.
  769.      The  costs  of  global  control  and  communication  in selection and
  770.      CROSSOVER are present but minimized as much as possible.  In  general
  771.      PARAGENESIS  on  an  8k  CM-200 seems to run 10-100 times faster than
  772.      GENESIS on a Sparc 2 and finds equivalent  solutions.  The  solutions
  773.      are  not  identical only because the parallel random number generator
  774.      gives a different stream of numbers.
  775.  
  776.      PARAGENESIS includes all the features of  serial  GENESIS  plus  some
  777.      additions.  The  additions  include  the  ability  to  collect timing
  778.      STATISTICS, probabilistic selection(as opposed to Baker's  stochastic
  779.      universal  sampling),  uniform  CROSSOVER  and  local or neighborhood
  780.      SELECTION.  Anyone familiar with the serial implementation of GENESIS
  781.      and C* should have little problem using PARAGENESIS.
  782.  
  783.      PARAGENESIS  is  available via anonymous FTP from the GA-List archive
  784.      at          ftp.aic.nrl.navy.mil:/pub/galist/src/ga/paragenesis.tar.Z
  785.      (192.26.18.74).
  786.  
  787.      DISCLAIMER:  PARAGENESIS  is  fairly  untested  at this point and may
  788.      contain some bugs. I will try to fix any reported bugs as my schedule
  789.      and my access to the CM allows."
  790.  
  791.       Michael van Lent
  792.       Computer Science Dept.
  793.       University of Tennessee
  794.       Knoxville TN 37996-1301, USA
  795.  
  796.       Net: <vanlent@cs.utk.edu>
  797.  
  798.  PeGAsuS:
  799.      PeGAsuS  is a Programming ENVIRONMENT for Parallel GENETIC ALGORITHMs
  800.      developed  at  the  German  National  Research  Center  for  Computer
  801.      Science.   Written in ANSI-C, it runs on MIMD parallel machines, such
  802.      as transputers, and  distributed  systems.
  803.  
  804.      The User Interface  allows the user to  define  application  specific
  805.      functions   that   are   not   provided   by   the system library.  A
  806.      script language is used to specify the experiment.  The user  can use
  807.      it  to define the application dependent data structures, attaches the
  808.      GENETIC OPERATORs  to   them    and    specifies    the  input/output
  809.      interface.
  810.  
  811.      A  "frame"  function  controls  the  execution a base function.  They
  812.      prepare the data  representing  the genetic  material, and apply  the
  813.      GENETIC  OPERATORs to it, according to the script specification.  The
  814.      Library  contains  genetic  operators,   a   collection   of  FITNESS
  815.      functions,  and input/output and control procedures.  It provides the
  816.      user with  a  number  of validated modules. Currently, PeGAsuS can be
  817.      compiled  with  the  GNU C, RS/6000 C, ACE-C, and Alliant's FX/2800 C
  818.      compilers.  It runs on SUNs and RS/6000 workstations, as well  as  on
  819.      the Alliant FX/28.
  820.  
  821.      For more information contact:
  822.  
  823.       Dirk Schlierkamp-Voosen
  824.       Research Group for Adative Systems
  825.       German National Research Center for
  826.       Computer Science
  827.       53731 Sankt Augustin, Germany
  828.  
  829.       Net: <dirk.schlierkamp-voosen@gmd.de>
  830.       Tel: +49 2241 14 2466
  831.  
  832.  PGA:
  833.      PGA is a simple testbed for basic explorations in GENETIC ALGORITHMs.
  834.      Command line arguments control a range of  parameters,  there  are  a
  835.      number  of  built-in  problems  for  the GA to solve. The current set
  836.      consists of:
  837.  
  838.      o  maximize the number of bits set in a CHROMOSOME
  839.  
  840.      o  De Jong's functions DJ1, DJ2, DJ3, DJ5
  841.  
  842.      o  binary F6, used by Schaffer et al
  843.  
  844.      o  a crude 1-d knapsack problem; you specify a target and  a  set  of
  845.     numbers  in  an external file, GA tries to find a subset that sums
  846.     as closely as possible to the target
  847.  
  848.      o  the `royal road' function(s); a CHROMOSOME is regarded as a set of
  849.     consecutive blocks of size K, and scores K for each block entirely
  850.     filled with 1s
  851.  
  852.     and it's easy to add your own problems (see  below).   CHROMOSOMEs
  853.     are  represented as character arrays, so you are not (quite) stuck
  854.     with bit-string problem encodings.
  855.  
  856.     PGA has been used for teaching for a couple of years now, and  has
  857.     been used as a starting point by a fair number of people for their
  858.     own projects. So it's reasonably reliable. However,  if  you  find
  859.     bugs, or have useful contributions to make, Tell Me!
  860.  
  861.          Peter Ross
  862.          Department of AI
  863.          University of Edinburgh
  864.          80 South Bridge
  865.          Edinburgh EH1 1HN, UK
  866.  
  867.          Net: <peter@aisb.ed.ac.uk>
  868.  
  869.  Splicer:
  870.      Splicer   is  a  GENETIC  ALGORITHM  tool  created  by  the  Software
  871.      Technology Branch (STB) of the  Information  Systems  Directorate  at
  872.      NASA/Johnson  Space  Center  with support from the MITRE Corporation.
  873.      Splicer  has   well-defined   interfaces   between   a   GA   kernel,
  874.      representation   libraries,   FITNESS  modules,  and  user  interface
  875.      libraries.
  876.  
  877.      The  representation  libraries  contain   functions   for   defining,
  878.      creating, and decoding genetic strings, as well as multiple CROSSOVER
  879.      and MUTATION  operators.  Libraries  supporting  binary  strings  and
  880.      permutations are provided, others can be created by the user.
  881.  
  882.      FITNESS  modules  are  typically  written  by the user, although some
  883.      sample applications are provided. The modules may contain  a  fitness
  884.      function,  initial  values  for  various  control  parameters,  and a
  885.      function which graphically displays the best solutions.
  886.  
  887.      Splicer provides event-driven graphic user  interface  libraries  for
  888.      the  Macintosh and the X11 window system (using the HP widget set); a
  889.      menu-driven ASCII  interface  is  also  available  though  not  fully
  890.      supported.   The  extensive documentation includes a reference manual
  891.      and  a  user's  manual;  an  architecture  manual  and  the  advanced
  892.      programmer's manual are currently being written.
  893.  
  894.      An   electronic   bulletin   board  (300/1200/2400  baud,  8N1)  with
  895.      information regarding Splicer can be reached  at  (713)  280-3896  or
  896.      (713)   280-3892.    Splicer  is  available  free  to  NASA  and  its
  897.      contractors for use on government projects by calling  the  STB  Help
  898.      Desk  weekdays 9am-4pm CST at (713) 280-2233.  Government contractors
  899.      should have their contract monitor call the STB Help Desk; others may
  900.      purchase Splicer for $221 (incl. documentation) from:
  901.  
  902.       COSMIC
  903.       382 E. Broad St.
  904.       Athens, GA 30602, USA
  905.  
  906.       Net: <bayer@galileo.jsc.nasa.gov>
  907.       Tel: +1 (404) 542-3265
  908.       Fax: +1 (706) 542-4807
  909.  
  910.  WOLF:
  911.      This  is  a  simulator  for  the  G/SPLINES  (genetic  spline models)
  912.      algorithm which builds spline-based functional models of experimental
  913.      data,  using  CROSSOVER and MUTATION to evolve a POPULATION towards a
  914.      better fit. It is derived from Friedman's MARS models.  The  original
  915.      work   was   presented  at  ICGA-4,  and  further  results  including
  916.      additional basis function types such as B-splines have been presented
  917.      at the NIPS-91 meeting.
  918.  
  919.      Available at no cost via anonymous FTP by contacting the author; runs
  920.      on SUN (and possibly any SYSV) UNIX box. Macintosh version  available
  921.      on  floppy disk for a $20 fee. Both versions can be redistributed for
  922.      noncommercial use. Simulator includes executable and C source code; a
  923.      technical report (RIACS tech report 91.10) is also available.
  924.  
  925.       David Rogers
  926.       MS Ellis, NASA Ames Research Center
  927.       Moffett Field, CA 94035, USA
  928.  
  929.       Net: <drogers@riacs.edu>
  930.  
  931.  CFS-C:
  932.      CFS-C  1.0  is  a  domain independent collection of CLASSIFIER SYSTEM
  933.      routines written by Rick L. Riolo as part of his PhD dissertation.  A
  934.      completely  rewritten  CFS-C++  is  planned  for  1994; the CFS-C 2.0
  935.      mentioned in [SAB90] (e.g. "latent learning") will not  be  released;
  936.      instead an ANSIfied version of 1.0 (CFS-C 1.98j) is available by FTP.
  937.  
  938.      CFS-C   is   available   from   ENCORE   (See   Q15.3)    in    file:
  939.      CFS/src/cfsc-1.98j.tar.gz  and  includes  the  original 1.02 CFS-C in
  940.      it's "cfsc/orig" folder after unpacking.  On  the  "SyS"  FTP  server
  941.      it's: lumpi.informatik.uni-dortmund.de:/pub/CFS/src/cfsc-1.98j.tar.gz
  942.  
  943.      References
  944.      Rick  L.  Riolo  (1988)  "CFS-C:  A  package  of  domain  independent
  945.      subroutines  for  implementing classifier systems in arbitrary, user-
  946.      defined environments", Logic of computers group, Division of computer
  947.      science and engineering, University of Michigan.
  948.  
  949.      Rick  L.  Riolo  (1988)  "LETSEQ:  An  implementation  of  the  CFS-C
  950.      classifier-system in a task-domain that involves learning to  predict
  951.      letter  sequences",  Logic  of  computers group, Division of computer
  952.      science and engineering, University of Michigan.
  953.  
  954.      Rick L. Riolo (1988) "CFS-C/FSW1:  An  implementation  of  the  CFS-C
  955.      classifier system in a task domain that involves learning to traverse
  956.      a finite state world", Logic of computers group, Division of computer
  957.      science and engineering, University of Michigan.
  958.  
  959.  SCS-C:
  960.      SCS-C  is  a  (`mostly ANSI') C language translation and extension of
  961.      Goldberg's Simple CLASSIFIER SYSTEM, as presented in  Appendix  D  in
  962.      his  seminal  book  "Genetic  Algorithms in Search, OPTIMIZATION, and
  963.      Machine Learning", Addison-Wesley, Reading, MA, 1989.
  964.  
  965.      SCS-C has been developed in parallel on a Sun 10/40 and an ATARI  ST,
  966.      and  thus  should  be quite portable; it's distributed free of charge
  967.      and the other terms of the GPL, i.e. the GNU General Public  License.
  968.  
  969.      SCS-C    v0.99j    will    be    made    available   via   FTP   from
  970.      lumpi.informatik.uni-dortmund.de:/pub/LCS/src/scs-c-0.99j.tar.gz
  971.      (129.217.36.140).  The  documentation  alone  is  available as scs-c-
  972.      doc.tar.gz in directory "pub/LCS/docs".
  973.  
  974.      For more information contact:
  975.  
  976.       Joerg Heitkoetter
  977.       Systems Analysis Research Group, LSXI
  978.       Department of Computer Science
  979.       University of Dortmund
  980.       D-44221 Dortmund, Germany
  981.  
  982.       Net: <joke@ls11.informatik.uni-dortmund.de>
  983.       Fax: +49 231 755-2450
  984.  
  985.  
  986. ------------------------------
  987.  
  988. Subject: Q20.2: Commercial software packages?
  989.  
  990.  EnGENEer:
  991.      Logica Cambridge Ltd.  developed  EnGENEer  as  an  in-house  GENETIC
  992.      ALGORITHM environment to assist the development of GA applications on
  993.      a wide range of domains. The software was written in C and runs under
  994.      Unix  as  part of a consultancy and systems package. It supports both
  995.      interactive (X-Windows) and batch (command-line) modes of  operation.
  996.  
  997.      EnGENEer  provides  a  number  of flexible mechanisms which allow the
  998.      developer to rapidly bring the power of GAs to bear  on  new  problem
  999.      domains.   Starting   with  the  Genetic  Description  Language,  the
  1000.      developer can describe, at high level, the structure of the ``genetic
  1001.      material''  used.  The  language  supports  discrete  GENEs with user
  1002.      defined  cardinality  and  includes   features   such   as   multiple
  1003.      CHROMOSOMEs models, multiple SPECIES models and non-evolvable parsing
  1004.      symbols which can be used for decoding complex genetic material.
  1005.  
  1006.      The user also has available a descriptive high  level  language,  the
  1007.      Evolutionary Model Language. It allows the description of the GA type
  1008.      used in terms of configurable  options  including:  POPULATION  size,
  1009.      POPULATION  structure  and  source,  SELECTION  method, CROSSOVER and
  1010.      MUTATION type  and  probability,  INVERSION,  dispersal  method,  and
  1011.      number of OFFSPRING per GENERATION.
  1012.  
  1013.      Both  the  Genetic  Description  Language  and the Evolutionary Model
  1014.      Language  are  fully  supported  within  the  interactive   interface
  1015.      (including online help system) and can be defined either "on the fly"
  1016.      or loaded from audit files which are automatically created  during  a
  1017.      GA run.
  1018.  
  1019.      Monitoring  of  GA  progress is provided via both graphical tools and
  1020.      automatic storage of results (at user defined intervals). This allows
  1021.      the user to restart EnGENEer from any point in a run, by loading both
  1022.      the POPULATION at that time and the evolutionary model that was being
  1023.      used.
  1024.  
  1025.      Connecting  EnGENEer  to  different  problem  domains  is achieved by
  1026.      specifying the name of the  program  used  to  evaluate  the  problem
  1027.      specific  FITNESS  function and constructing a simple parsing routine
  1028.      to  interpret  the  genetic   material.   A   library   of   standard
  1029.      interpretation   routines   are   also  provided  for  commonly  used
  1030.      representation schemes such as gray-coding,  permutations,  etc.  The
  1031.      fitness  evaluation  can then be run as either a slave process to the
  1032.      GA or via a standard handshaking routines. Better still,  it  can  be
  1033.      run  on  either the machine hosting the EnGENEer or on any sequential
  1034.      or parallel hardware capable of connecting to a Unix machine.
  1035.  
  1036.      For more information, contact:
  1037.  
  1038.       George Robbins
  1039.       Systems Intelligence Division
  1040.       Logica Cambridge Ltd.
  1041.       Betjeman House
  1042.       104 Hills Road
  1043.       Cambridge CB2 1LQ, UK
  1044.  
  1045.       Tel: +44 716 379111
  1046.       Fax: +44 223 322315
  1047.  
  1048.  EvoFrame:
  1049.      EvoFrame is to  EVOLUTION  STRATEGIEs  what  MicroGA  is  to  GENETIC
  1050.      ALGORITHMs,  a  toolkit for application development incorporating ESs
  1051.      as the OPTIMIZATION engine.
  1052.  
  1053.      EvoFrame is an  object  oriented  implemented  programming  tool  for
  1054.      EVOLUTION   STRATEGIEs   (Rechenberg/Schwefel,   Germany)   for  easy
  1055.      implementation and solution of numerical and combinatorical problems.
  1056.      EvoFrame  gives  you  freedom  of  implementing  every  byte  of  the
  1057.      OPTIMIZATION principle and its user interface. You can focus  on  the
  1058.      optimization problem and forget about all the rest.
  1059.  
  1060.      EvoFrame is available as Version 2.0 in Borland-Pascal 7.0 and Turbo-
  1061.      Vision for PC's and as Version 1.0 in C++ for Apple  Macintosh  using
  1062.      MPW    and   MacApp.    Both   implementations   allow   full   typed
  1063.      implementation, i.e.   no  more  translation  from  problem  specific
  1064.      format  to  an  OPTIMIZATION  specific  one.   A prototyping tool (cf
  1065.      REALizer) exists for both platforms too.
  1066.  
  1067.      EvoFrame allows pseudoparallel OPTIMIZATION of many problems at  once
  1068.      and you can switch optimization parameters and internal methods (i.e.
  1069.      quality function etc.) during runtime and during optimization  cycle.
  1070.      Both  tools  can  be  modified  or  extended  by overloading existing
  1071.      methods for experimental  use.  They  are  developed  continously  in
  1072.      correlation to new research results.
  1073.  
  1074.      The   PC   version   is  prepared  for  experimental  use  due  to  a
  1075.      comprehensive protocolling mechanism of optimzation cycles  and  user
  1076.      data.  It  also allows compilation of executable files with different
  1077.      complexity by setting conditional compilation flags. It can  be  used
  1078.      with 3 levels of stacked POPULATIONs.
  1079.  
  1080.      The  Mac  version  is the more complex (recursive) implementation. It
  1081.      allows stacking of any number of POPULATIONs for modelling of complex
  1082.      systems.  Theory stops at multipopulation level at the time. EvoFrame
  1083.      for Mac is ready for the future, allowing any  number  of  population
  1084.      levels.
  1085.  
  1086.      Ask  for  porting the Mac version (C++) to any other platform, i.e. X
  1087.      Windows.
  1088.  
  1089.  REALizer:
  1090.      REALizer is a tool for rapid prototyping  of  EvoFrame  applications.
  1091.      It's  an override of the corresponding framework which is prepared to
  1092.      optimize using a vector of real numbers.  All  methods  for  standard
  1093.      EVOLUTION   and  file  handling,  etc.  are  ready  implemented.  The
  1094.      remaining work for the user is to define a constant for  the  problem
  1095.      size,  fill  in  the  quality  function  and  start  the OPTIMIZATION
  1096.      process.
  1097.       .PP For further information, current prices and orders, contact:
  1098.  
  1099.       Wolfram Stebel
  1100.       Optimum Software
  1101.       Braunfelser Str. 26
  1102.       35578 Wetzlar, Germany
  1103.  
  1104.       Net: <optimum@applelink.apple.com>
  1105.       Tel: +49 6441 25325
  1106.       Fax: +49 6441 24818
  1107.  
  1108.  Evolver:
  1109.      Evolver  is  a  spreadsheet  add-in  which  incorporates  the   first
  1110.      commercially  available  GENETIC  ALGORITHM  to search for solutions.
  1111.      Evolver  can  be  customized  through  the  macro  language,  and  is
  1112.      available  for  $345 on 3.5'' or 5.25'' floppies for the Excel, WingZ
  1113.      and Resolve spreadsheets on the Mac and  PC  computers.  For  further
  1114.      information, contact:
  1115.  
  1116.       Axcelis, Inc.
  1117.       4668 Eastern Avenue North
  1118.       Seattle, WA 98103-6932, USA
  1119.  
  1120.       Tel: (206) 632-0885
  1121.  
  1122.      To order Evolver, contact:
  1123.  
  1124.       Spreadware Distributors
  1125.       P.O. Box 4552
  1126.       Palm Desert, CA 92261, USA
  1127.  
  1128.       Tel: (619) 347-2365
  1129.       Fax: (619) 347-6045
  1130.  
  1131.  GAME:
  1132.      GAME   (GA   Manipulation   ENVIRONMENT)   aims   to  demonstrate  GA
  1133.      applications and build a suitable programming environment.
  1134.  
  1135.      GAME is being developed as  part  of  the  PAPAGENA  project  of  the
  1136.      European Community's Esprit III initiative.
  1137.  
  1138.      GAME  is  available  as  an  addendum to a book on PGAs (cf PAPAGENA,
  1139.      Q20.3).      And     from     the      project's      FTP      server
  1140.      bells.cs.ucl.ac.uk:/pub/papagena/  e.g. "papagena/game/docs" contains
  1141.      all the papers that have been produced over the course  of  the  GAME
  1142.      project,  e.g.  you'll  find  a little bit outdated draft of the GAME
  1143.      DESIGN NOTES document, which explains some  of  the  details  of  the
  1144.      implementation.  There  are  some  other technical reports also.  The
  1145.      sources can also be obtained by ftp see  "papagena/game/version2.01".
  1146.  
  1147.      GAME  is  now  in version 2.01 (the version distributed with the book
  1148.      was 1.0). This version is still able to run only sequential GAs,  but
  1149.      version 3.0 is coming soon and will handle parallel GAs as well.
  1150.  
  1151.      Unfortunately,  The  project  yet  only  produced  a  Borland C++ 3.x
  1152.      version, so far.  It is intended to distribute a version for UNIX/GNU
  1153.      C++   as   well,   when  some  compatibility  issues  concerning  C++
  1154.      "standards" have been resolved. Afterward  a  UNIX  version  will  be
  1155.      released,  but  this  will  be  only  happen  after the release of PC
  1156.      version 3.0.
  1157.  
  1158.      Please, feel free to use and distribute the software.
  1159.  
  1160.      For more information contact:
  1161.  
  1162.       Jose Luiz Ribeiro Filho
  1163.       Department of Computer Science
  1164.       University College London
  1165.       Gower Street
  1166.       London WC1E 6BT, UK
  1167.  
  1168.       Net: <zeluiz@cs.ucl.ac.uk>
  1169.       Tel: +44 (071) 387 7050 x 3701
  1170.       Fax: +44 (071) 387 1397
  1171.  
  1172.  MicroGA:
  1173.      MicroGA is a powerful and flexible new tool which allows  programmers
  1174.      to  integrate  GAs  into  their software quickly and easily. It is an
  1175.      object-oriented C++ framework that comes with full  source  code  and
  1176.      documentation  as well as three sample applications. Also included is
  1177.      the Galapagos code generator which allows users  to  create  complete
  1178.      applications interactively without writing any C++ code, and a sample
  1179.      MacApp interface.
  1180.  
  1181.      MicroGA is available for Macintosh II or higher with MPW  and  a  C++
  1182.      compiler, and also in a Microsoft Windows version for PC compatibles.
  1183.      Compiled applications made with MicroGA can be sold  without  license
  1184.      fee. MicroGA is priced at $249.
  1185.  
  1186.  Galapagos:
  1187.      Galapagos is a tool for use with Emergent Behavior's MicroGA Toolkit.
  1188.      It allows a user to define a function and set of  constraints  for  a
  1189.      problem  that  the  user wants to solve using the GA.  Galapagos then
  1190.      generates a complete C++ program using the information supplied. Then
  1191.      all  the  user  has  to  do  is  to compile these files, using either
  1192.      Turbo/Borland  C++  (PC,  MS  Windows),  or  MPW  and  C++   compiler
  1193.      (Macintosh), and link the resulting code to the MicroGA library. Then
  1194.      just run the  program.  Galapagos  comes  free  with  every  copy  of
  1195.      MicroGA.
  1196.  
  1197.      For further information and orders, contact:
  1198.  
  1199.       Steve Wilson
  1200.       Emergent Behavior
  1201.       635 Wellsbury Way
  1202.       Palo Alto, CA 94306, USA
  1203.  
  1204.       Net: <emergent@aol.com>
  1205.       Tel: +1 (415) 494-6763
  1206.  
  1207.      MicroGA  is distributed in Germany by Optimum Software (cf EvoFrame &
  1208.      REALizer entries).
  1209.  
  1210.  Omega:
  1211.      The Omega Predictive Modeling System, marketed by KiQ Limited,  is  a
  1212.      powerful  approach  to  developing  predictive  models.  It  exploits
  1213.      advanced GA techniques to create a tool which is "flexible, powerful,
  1214.      informative  and  straightforward  to  use".  Omega  is geared to the
  1215.      financial domain, with applications in Direct  Marketing,  Insurance,
  1216.      Investigations   and   Credit   Management.  The  ENVIRONMENT  offers
  1217.      facilities for automatic handling of data; business,  statistical  or
  1218.      custom  measures  of PERFORMANCE, simple and complex profit modeling,
  1219.      validation  sample  tests,  advanced  confidence  tests,  real   time
  1220.      graphics, and optional control over the internal GA.
  1221.  
  1222.      For further information, contact:
  1223.  
  1224.       KiQ
  1225.       Business Modeling Systems Ltd.
  1226.       Easton Hall, Great Easton
  1227.       Essex CM6 2HD, UK
  1228.  
  1229.       Tel: +44 371 870254
  1230.  
  1231.  OOGA, GENESIS:
  1232.      OOGA  (Object-Oriented  GA)  is  a  GENETIC  ALGORITHM  designed  for
  1233.      industrial use.  It includes examples accompanying  the  tutorial  in
  1234.      the companion "Handbook of Genetic Algorithms". OOGA is designed such
  1235.      that each of the techniques employed by a GA is an object that may be
  1236.      modified,  displayed  or replaced in object-oriented fashion. OOGA is
  1237.      especially well-suited for individuals wishing to modify the basic GA
  1238.      techniques or tailor them to new domains.
  1239.  
  1240.      The  buyer  of  OOGA  also receives GENESIS, a generational GA system
  1241.      written by John  Grefenstette.  As  the  first  widely  available  GA
  1242.      program  GENESIS  has been very influential in stimulating the use of
  1243.      GAs, and several other GA packages are  based  on  it.  This  release
  1244.      sports  an  improved  user interface.  OOGA and GENESIS are available
  1245.      together on 3.5''  or  5.25''  disk  for  $60  ($52.50  inside  North
  1246.      America) by order from:
  1247.  
  1248.       The Software Partnership (T.S.P.)
  1249.       P.O. Box 991
  1250.       Melrose, MA 02176, USA
  1251.  
  1252.       Tel: +1 617 662 8991
  1253.  
  1254.  PC-Beagle:
  1255.      PC-Beagle  is a rule-finder program for PCs which examines a database
  1256.      of examples and uses machine-learning techniques to create a  set  of
  1257.      decision rules for classifying those examples, thus turning data into
  1258.      knowledge.  The system contains six major components,  one  of  which
  1259.      (HERB - the "Heuristic Evolutionary Rule Breeder") uses GA techniques
  1260.      to generate rules by natural SELECTION.
  1261.  
  1262.      PC-Beagle is available to educational users for 69  pounds  sterling.
  1263.      Orders, payment or requests for information should be addressed to:
  1264.  
  1265.       Richard Forsyth
  1266.       Pathway Research Ltd.
  1267.       59 Cranbrook Rd.
  1268.       Bristol BS6 7BS, UK
  1269.  
  1270.       Tel: +44 272 428692
  1271.  
  1272.  XpertRule GenAsys:
  1273.      XpertRule  GenAsys  is  an  expert system shell with embedded GENETIC
  1274.      ALGORITHM marketed by Attar Software. Targeted  to  solve  scheduling
  1275.      and  design  applications,  this system combines the power of genetic
  1276.      algorithms  in  evolving  solutions  with  the  power  of  rule-based
  1277.      programming  in  analyzing the effectiveness of solutions. Rule-based
  1278.      programming can also be used to generate the initial  POPULATION  for
  1279.      the  genetic  algorithm  and  for  post-optimization  planning.  Some
  1280.      examples of design and scheduling problems which  can  be  solved  by
  1281.      this  system include: OPTIMIZATION of design parameters in electronic
  1282.      and  avionic  industries,  route  optimization  in  the  distribution
  1283.      sector, production scheduling in manufacturing, etc.
  1284.  
  1285.      For further information, contact:
  1286.  
  1287.       Attar Software
  1288.       Newlands Road
  1289.       Leigh, Lancashire, UK
  1290.  
  1291.       Net: <100166.1547@CompuServe.com>
  1292.       Tel: +44 942 608844
  1293.       Fax: +44 942 601991
  1294.  
  1295.  XYpe:
  1296.      XYpe  (The  GA Engine) is a commercial GA application and development
  1297.      package for the Apple Macintosh. Its standard user  interface  allows
  1298.      you  to  design CHROMOSOMEs, set attributes of the genetic engine and
  1299.      graphically display its progress. The development package provides  a
  1300.      set  of  Think C libraries and include files for the design of new GA
  1301.      applications. XYpe supports adaptive operator weights and mixtures of
  1302.      alpha, binary, gray, ordering and real number codings.
  1303.  
  1304.      The  price  of  $725  (in  Massachusetts  add  5% sales tax) plus $15
  1305.      shipping  and  handling  includes   technical   support   and   three
  1306.      documentation  manuals.   XYpe  requires a Macintosh SE or newer with
  1307.      2MB RAM running OS V6.0.4 or  greater,  and  Think  C  if  using  the
  1308.      development package.
  1309.  
  1310.      Currently  the  GA  engine  is  working;  the  user interface will be
  1311.      completed on demand. Interested parties should contact:
  1312.  
  1313.       Ed Swartz
  1314.       Virtual Image, Inc.
  1315.       75 Sandy Pond Road #11
  1316.       Ayer, MA 01432, USA
  1317.  
  1318.       Tel: +1 (508) 772-4225
  1319.  
  1320.  
  1321. ------------------------------
  1322.  
  1323. Subject: Q20.3: Current research projects?
  1324.  
  1325.  PAPAGENA:
  1326.      The European ESPRIT III project PAPAGENA is pleased to  announce  the
  1327.      availability of the following book and software:
  1328.  
  1329.      Parallel  Genetic  Algorithms:  Theory  and Applications was recently
  1330.      published by IOS press. The book, edited by Joachim Stender, provides
  1331.      an  overview  of  the  theoretical,  as  well  as  practical, aspects
  1332.      involved  in  the  study  and  implementation  of  parallel   GENETIC
  1333.      ALGORITHMs (PGAs).
  1334.  
  1335.      The  book comes with a floppy disk version of GAME (GENETIC ALGORITHM
  1336.      Manipulation ENVIRONMENT).  For more information see the  section  on
  1337.      GAME in Q20.2.
  1338.  
  1339.  
  1340.  DGENESIS:
  1341.      DGENESIS  is  a  distributed  implementation of a Parallel GA.  It is
  1342.      based on GENESIS 5.0. It runs on a network of UNIX  workstations.  It
  1343.      has  been  tested  with DECstations, microVAXes, Sun Workstations and
  1344.      PCs running 386BSD 0.1. Each  subpopulation  is  handled  by  a  UNIX
  1345.      process  and  the  communication  between  them is accomplished using
  1346.      Berkeley sockets. The system is programmed in C and is available free
  1347.      of       charge       by       contacting       Erick       Cantu-Paz
  1348.      <ecantu@lamport.rhon.itam.mx>.
  1349.  
  1350.      DGENESIS allows the user to set the migration interval, the MIGRATION
  1351.      rate  and the topology between the subpopulations. There has not been
  1352.      much work investigating the effect of the topology on the PERFORMANCE
  1353.      of   the   GA,   DGENESIS   was  written  specifically  to  encourage
  1354.      experimentation in this area.
  1355.  
  1356. ------------------------------
  1357.  
  1358. End of ai-faq/genetic/part5
  1359. ***************************
  1360.