thieu1995/mealpy

解決的問題

MEALPY 提供一個集中式的程式庫，使用大量元啟發式演算法來解決複雜的優化問題。它消除了研究人員和開發人員從頭實現這些複雜數學最佳化器的需求，使他們能快速測試、分析和比較不同的全域搜尋與黑箱最佳化方法。

工作原理

該程式庫實作了族群基礎的元啟發式演算法（PBMs），這些演算法使用一組候選解來迭代搜尋最佳解答。它支援多種決策變數，包括浮點數、整數、二進位、布林、分類與排列變數，以處理不同類型的問題空間。演算法根據其靈感來源分類，例如進化、群體基礎、物理基礎、人類基礎與生物基礎方法。

適用對象

主要針對人工智慧、機器學習與數學最佳化領域的研究人員與開發者，他們需要進行超參數調校、特徵選擇，或解決一般的連續與組合最佳化問題。

主要特色

• 豐富的演算法集合：包含233種演算法，涵蓋原始、混合與變體版本。
• 多樣的變數支援：支援多種資料類型，包括 FloatVar、IntegerVar、StringVar、BoolVar 與 SequenceVar，便於靈活定義問題。
• 全面的分析工具：內建功能可分析收斂速度、可擴展性、穩健性與參數表現。
• 彈性的資料匯出：支援將結果儲存為多種格式，包括 CSV、JSON、pickle、PNG、PDF 與 JPEG。