thieu1995/mealpy

해결하는 문제

MEALPY는 다양한 메타휴리스틱 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위한 통합 라이브러리를 제공합니다. 연구자와 개발자가 이러한 복잡한 수학적 최적화 도구를 처음부터 구현할 필요 없이, 빠르게 다양한 글로벌 서치 및 블랙박스 최적화 방법을 테스트, 분석, 비교할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

이 라이브러리는 후보 해의 집단을 사용하여 반복적으로 최적의 해를 탐색하는 집단 기반 메타휴리스틱(PBMs)을 구현합니다. 실수, 정수, 이진, 불리언, 범주형, 순열 변수와 같은 다양한 결정 변수를 지원하여 다양한 유형의 문제 공간을 다룰 수 있습니다. 알고리즘은 진화적, 군집 기반, 물리 기반, 인간 기반, 생물학 기반 등의 인스파이레이션에 따라 분류됩니다.

대상 사용자

AI, 머신러닝, 수학적 최적화 분야의 연구자 및 개발자에게 주로 제공되며, 하이퍼파라미터 튜닝, 특성 선택, 일반적인 연속 및 조합 최적화 문제 해결에 유용합니다.

주요 특징

• 풍부한 알고리즘 컬렉션: 원본, 하이브리드, 변형 버전을 포함한 총 233개의 알고리즘 포함.
• 다양한 변수 지원: FloatVar, IntegerVar, StringVar, BoolVar, SequenceVar 등 다양한 데이터 유형을 지원하여 유연한 문제 정의 가능.
• 포괄적인 분석 도구: 수렴 속도, 확장성, 강건성, 파라미터 성능 분석을 위한 내장 기능.
• 유연한 데이터 내보내기: CSV, JSON, pickle, PNG, PDF, JPEG 등 다양한 형식으로 결과 저장 가능.