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opytimizer

基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发

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。

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。
NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架
GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法
NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。
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。
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。
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。
optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器
GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器
Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库,专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器,支持PyTree状态,并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间,充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性,为科学计算和机器学习领域提供高效工具。
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。
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。
deap - 灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。
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。
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