Project-Platypus/Platypus
A Free and Open Source Python Library for Multiobjective Optimization
何を解決するか
Platypus は進化的計算のためのフレームワークを提供し、複数の目的を同時に最適化しなければならないという課題に特化しています。
仕組み
Python でさまざまな多目的進化的アルゴリズム（MOEAs）を実装しており、特定の意思決定変数と目的関数を持つ問題を定義し、最適な解の集合を見つけるためにアルゴリズムを実行できます。
対象ユーザー
Python を使って進化的計算技術による多目的最適化を実行したい研究者や開発者。
特徴
- NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、IBEA、Epsilon-MOEA、SPEA2、GDE3、OMOPSO、SMPSO、Epsilon-NSGA-II など、幅広いアルゴリズムをサポート。
- 多目的最適化に特化した分析ツールを提供。
- 問題の定義と最適化タスクの実行に向けたシンプルな API。
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