jMetal/jMetalPy

解決的問題

提供一個全面的框架，用於解決多目標最佳化問題，目標是找到一組最佳權衡解（帕累托前緣），而非單一最佳答案。

工作原理

該庫實作了多種進化演算法（如 NSGA-II、NSGA-III 和 MOEA/D）和元啟發式演算法（如模擬退火和局部搜尋）。使用者可定義問題，選擇編碼方式（實數、整數、二進位或排列），應用選擇、交叉和變異等遺傳操作，並使用品質指標和統計檢定方法評估結果。

適用對象

專為從事多目標最佳化、進化計算和演算法基準測試的研究人員與開發者設計。

主要亮點

• 豐富的演算法庫：包含遺傳演算法、進化策略以及基於偏好表達的演算法。
• 分散式計算支援：支援使用 Apache Spark 和 Dask 進行平行執行。
• 全面的基準測試：包含大量標準基準問題（ZDT、DTLZ、WFG 等）和限制問題。
• 高階可視化：提供帕累托前緣近似值的即時、靜態與互動式繪圖，支援 2D、3D 與平行座標圖。
• 統計分析：內建工具支援使用頻率學派與貝葉斯方法進行成對與多假設檢定。