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PySCIPOpt

Python与SCIP优化套件的桥梁

PySCIPOpt是一个Python接口库,用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型,支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便,易于使用,功能全面,适用于多种优化问题。项目定期更新,文档完善,为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。

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。
PyPortfolioOpt - 功能强大的Python投资组合优化库
GithubPyPortfolioOpt均值方差优化夏普比率开源项目投资组合优化风险模型
PyPortfolioOpt是一个用于投资组合优化的Python库。它实现了经典的均值-方差优化、Black-Litterman模型等方法,还包含风险平价等新型技术。该库适用于个人和专业投资者,可高效组合多种投资策略。PyPortfolioOpt提供收益估算、风险建模、目标函数优化等核心功能,采用模块化设计便于扩展。它能帮助用户在考虑风险的同时优化投资组合表现。
scipy - 开源科学计算库 支持多领域数值分析与研究
GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算
SciPy是一个开源科学计算库,为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成,提供高效的数值计算工具,支持多种操作系统,安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化,广泛应用于学术研究和工程实践。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
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。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
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。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
pyswip - Python与Prolog的无缝集成工具
GithubPySwipPythonSWI-Prolog开源项目接口编程
PySwip是一款连接Python和SWI-Prolog的开源工具,实现了两种语言间的无缝集成。它提供了简洁易用的SWI-Prolog外部接口,支持在Python中直接进行Prolog查询。PySwip采用共享库方式调用SWI-Prolog,安装便捷无需编译。该工具兼容Python 3.6+版本,可在Linux、Windows、MacOS等主流操作系统上运行,为开发者提供了跨语言编程的便利解决方案。
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。
pybliometrics - Python库实现大规模访问Scopus学术数据库
GithubPythonScopus APIpybliometrics开源项目数据获取文献计量学
pybliometrics是一个Python库,为大规模访问Scopus学术数据库提供了便捷接口。研究人员可通过此库获取文档、作者和机构的详细信息,如引文数据和h指数等。它支持脚本化的文献计量分析,有助于高效处理和分析海量学术数据。pybliometrics操作简单,适用于各领域的科研工作者。
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