Geobo是一个Python包，旨在用于多目标贝叶斯优化以及联合反演。

简介：
GeoBO是一个为地球科学领域设计的Python软件包，专门用于多目标贝叶斯优化以及联合反演。它利用概率框架，基于高斯过程（GP）先验，共同解决一系列多线性正向模型。 该软件能够从二维勘探数据，如磁力和重力数据，以及任何已有的钻芯测量结果中，生成多种输出的3D多维地球物理属性，例如密度、磁化率和矿物质浓度，并提供这些属性的不确定性评估。 在成本函数昂贵的情况下（例如钻探成本），重建的3D模型将被用于确定下一个最有希望的测量位置。 此外，根据用户自定义的目标函数（定义于获取功能中），系统会提出新的排序列表，这些目标通常旨在优化勘探工作（通过降低全局模型的不确定性实现），以及开发工作（专注于具有广阔前景的区域），同时最大限度地减少整体成本。 本软件包包含自定义的线性正向模型、高斯过程核函数、相关的文献资料、软件归因和致谢部分、项目贡献者信息以及软件许可信息。 贝叶斯优化（BO）是一个高效的框架，它能够有效地寻找那些复杂、评估成本高昂、缺乏封闭形式解（例如黑盒函数）或缺乏可访问导数的函数的极值点。 用于对目标函数进行近似的模型被称为...