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or-tools

Google开源的组合优化软件套件

OR-Tools优化工具组合优化约束编程线性规划Github开源项目

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
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。
it-tools - 实用在线工具集助力开发者和IT专业人士提升效率
DockerGithubIT Tools开发者工具开源项目自托管贡献指南
it-tools是一个开源的在线工具集合，专为开发者和IT专业人士设计。它集成了代码格式化、数据转换和加密解密等多项功能，支持Docker自托管和直接在线使用。该项目持续吸收社区贡献，定期更新以满足不断变化的技术需求。通过提供这些便捷工具，it-tools旨在简化日常IT任务，提升开发效率。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。
osrd - 开源铁路规划与仿真应用程序
GithubOSRD仿真基础设施设计开源开源项目铁路
OSRD是一款开源网络应用程序，专注于铁路基础设施设计、容量分析、时刻表编排和仿真。该项目提供免费的铁路规划和分析功能，目前仍处于开发阶段。虽然接口可能会有变动，但基本功能已经完备。通过Docker，可以快速部署和试用OSRD，体验其铁路设计与仿真功能。
vizier - 开源黑盒优化框架助力机器学习研究
GithubVizier分布式系统开源项目机器学习超参数调优黑盒优化
Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架，源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API，支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器，适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目，Vizier具有灵活的安装选项，可满足不同的优化研究需求。
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。
orchestra - 人机协作的智能项目管理平台
GithubOrchestra人机协作系统工作流程自动化开源软件开源项目项目团队管理
Orchestra是一个人机协作的AI系统，用于管理由专家和机器组成的项目团队。该系统支持多种工作流程，适用于设计团队和新闻编辑室等不同场景。它允许安排资深专家审核工作，提供反馈并持续优化成果。Orchestra整合了自动化功能，如网络爬虫和数据分类器，以提高工作效率。通过Python代码和HTML界面，可以方便地添加新的工作流程，使其成为一个灵活的项目管理平台。
maro - 跨领域资源优化的多代理系统
GithubMARO开源项目强化学习虚拟机调度资源优化运筹学
MARO是一个多代理资源优化平台，适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包，支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装，并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目，用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议（CLA）。
Online-3D-BPP-DRL - 深度强化学习解决在线三维装箱问题的高效算法
3D装箱问题AAAIGithub在线算法开源项目深度强化学习约束优化
Online-3D-BPP-DRL项目开发了一种基于约束深度强化学习的在线三维装箱算法。该算法结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索,在优化装箱策略的同时考虑了稳定性约束。算法不仅适用于随机序列,还能解决实际场景中的三维装箱问题。项目提供完整代码实现,包含训练、测试和用户研究功能,为复杂三维装箱问题提供了创新解决方案。
PySCIPOpt - Python与SCIP优化套件的桥梁
GithubPySCIPOptPythonSCIP优化开源项目接口
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。
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