or-tools

Google开源的组合优化软件套件

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件，提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言，具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题，在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

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介绍相关项目

timefold-solver - 开源优化引擎，简化复杂规划问题

GithubJavaTimefold Solver企业版优化引擎开源项目

Timefold Solver是一个从OptaPlanner演化而来的开源优化引擎，专注于解决复杂的规划问题。它支持Java和Python，适用于调度、路线规划等多种优化场景。社区版提供基础功能，企业版则包含多线程求解、邻近选择等高级特性。Timefold Solver致力于提高企业运营效率，减少资源浪费。

incubator-kie-optaplanner - AI驱动的开源约束求解器优化复杂业务问题

AI约束求解器GithubJenkinsMavenOptaPlanner开源开源项目

incubator-kie-optaplanner是一款开源AI约束求解器，专注于解决复杂的调度、规划和资源分配问题。该项目支持Java 11-17，采用Maven 3.x构建。它提供了丰富的示例和快速入门指南，方便开发者快速上手。作为Apache孵化项目，incubator-kie-optaplanner欢迎社区贡献，不断优化性能和扩展功能。

optimization-engine - 高效的非凸优化引擎用于嵌入式系统

GithubOpEn代码生成优化引擎嵌入式优化开源项目非凸优化

Optimization Engine (OpEn)是一个针对非凸参数化优化问题的开源求解器。它采用Rust编写核心算法，具有高效性能和内存安全性。OpEn支持代码自动生成，适用于嵌入式系统中的非线性模型预测控制等场景。该工具简化了复杂优化问题的处理过程，使开发者能更专注于机器人和自主系统等领域的应用开发。

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。

orion - 异步黑盒函数优化框架

GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化

Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架，可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台，设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优，为用户脚本提供简洁的非侵入式接口，并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。

OMLT - 将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包

GithubOMLTPyomo优化开源项目机器学习神经网络

OMLT是一个将机器学习模型整合到Pyomo优化环境的Python工具包。它支持神经网络和梯度提升树模型，提供全空间、简化空间和混合整数线性规划等优化formulation。OMLT可导入Keras和ONNX模型，并提供详细文档和示例，方便研究人员和工程师在优化问题中应用机器学习技术。

rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案

GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化

RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。

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。

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。

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。

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