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pygmo2

大规模并行优化Python库

pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。

pagmo2 - 高性能并行优化算法库 支持多目标优化和大规模部署
C++库Githubpagmo优化算法多目标优化并行计算开源项目
pagmo2是一个C++并行优化库,为大规模优化问题提供统一接口。它支持多种算法和多目标优化,可在并行环境中高效部署。该库具有高性能和可扩展性,适用于解决复杂优化问题。pagmo2提供完整文档,拥有活跃社区,是科学计算和优化领域的重要开源项目。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目
pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包,兼容多个PyTorch版本和CUDA组合,支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率,为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境,使用pip命令快速安装所需版本,轻松增强图形神经网络的性能。
GeneticAlgorithmPython - Python库,用于构建和优化遗传算法
GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法
PyGAD是一个开源的Python库,用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化,以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式,并允许自定义适应度函数。库正在积极开发,并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台,专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解,便于构建和维护,同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数,可处理大规模设计空间。此外,OpenMDAO还提供并行计算功能,适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱 全局优化算法集成
EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目
EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱,聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法,利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数,支持自定义实验参数,为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。
scikit-opt - Python群体智能优化算法库
GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法
scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
mango - 机器学习超参数并行优化库
GithubMango并行优化开源项目搜索空间调度器超参数调优
Mango是一个专注于机器学习超参数优化的Python库。它支持在复杂搜索空间中进行并行优化,适用于连续、离散和类别值。该库特点包括简便的搜索空间定义、先进的无梯度优化算法、模块化调度设计和应用层故障检测。Mango可部署于本地、集群或云环境,在普通硬件上也能实现良好扩展性。通过在实际生产环境中的持续应用和改进,Mango不断增添新功能。
mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法
GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目
MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。
BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库 高效优化黑盒函数
GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布,平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化,能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API,支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能,适用于机器学习模型调参等场景。
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