pygmo#
pygmo 是一个用于大规模并行优化的科学 Python 库。 它的设计理念是提供一个统一的接口来访问优化算法和问题, 并使它们在大规模并行环境中的部署变得容易。
生物启发和进化算法的高效实现与最先进的优化算法(单纯形法、SQP方法、内点法等)并列,并且可以轻松混合(也可以与您新发明的算法混合),通过异步、广义的岛屿模型利用算法合作构建超级算法。
pygmo 可用于解决约束、无约束、单目标、多目标、连续和整数优化问题,随机和确定性问题,以及研究新算法和范式,并轻松将其与现有算法的先进实现进行比较。
如果您在研究、教学或其他活动中使用pygmo,我们将非常感激您能为仓库加星标和/或引用我们的工作。为了引用目的,您可以使用以下BibTex条目,它指的是《开源软件杂志》中的pygmo论文:
@article{Biscani2020,
doi = {10.21105/joss.02338},
url = {https://doi.org/10.21105/joss.02338},
year = {2020},
publisher = {The Open Journal},
volume = {5},
number = {53},
pages = {2338},
author = {Francesco Biscani and Dario Izzo},
title = {A parallel global multiobjective framework for optimization: pagmo},
journal = {Journal of Open Source Software}
}
最新版本软件的DOI可在此链接获取。
pygmo 基于 pagmo C++ 库。