P
pymoo
Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
How to use
- Zainstaluj pymoo za pomocą pip:
pip install pymoo. 2. Zdefiniuj swój problem optymalizacji, tworząc klasę dziedziczącą zProblemi implementując metodę_evaluate(), która oblicza wartości celów i ewentualnie ograniczenia dla każdego rozwiązania kandydującego. 3. Wybierz algorytm odpowiedni do typu problemu — dla problemów wielocelowych użyj NSGA-II lub NSGA-III, dla problemów jednoobjektywnych rozważ algorytmy genetyczne lub różnicową ewolucję. 4. Skonfiguruj warunki zatrzymania, takie jak liczba pokoleń lub czas wykonania. 5. Uruchom optymalizację za pomocą funkcjiminimize(), przekazując problem, algorytm, warunki zatrzymania i opcjonalnie seed dla powtarzalności. 6. Analizuj wynik — dostęp do zmiennych decyzyjnych przezresult.X, wartości celów przezresult.Fi naruszenia ograniczeń przezresult.G, a następnie wizualizuj Pareto front lub porównaj rozwiązania kompromisowe.