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ZOOpt:用于零阶优化的Python软件包

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简介:
ZOOpt是一款专为解决黑箱函数优化问题设计的Python软件包,采用分布式计算技术,提供高效的零阶优化算法。 ZOOpt 是一个用于零阶优化的 Python 软件包。 零阶优化(也称为无导数优化或黑盒优化)不依赖于目标函数的梯度,而是从搜索空间中的样本中学习信息。 这种方法适用于不可微、具有许多局部最小值以及未知但只能通过测试来了解的目标函数的优化问题。 ZOOpt 实现了一些最新的零阶优化算法及其并行版本。 用户只需添加几个关键词即可在单台计算机上进行并行优化,并且可以参考相关文档获取大规模分布式优化的信息。 安装 ZOOpt 的最简单方法是在终端或命令行中输入 `pip install zoopt` 。 如果您希望通过源代码来安装,请下载此存储库,然后依次运行以下命令: ``` $ python setup.py build $ python setup.py install ```

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  • ZOOptPython
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    ZOOpt是一款专为解决黑箱函数优化问题设计的Python软件包,采用分布式计算技术,提供高效的零阶优化算法。 ZOOpt 是一个用于零阶优化的 Python 软件包。 零阶优化(也称为无导数优化或黑盒优化)不依赖于目标函数的梯度,而是从搜索空间中的样本中学习信息。 这种方法适用于不可微、具有许多局部最小值以及未知但只能通过测试来了解的目标函数的优化问题。 ZOOpt 实现了一些最新的零阶优化算法及其并行版本。 用户只需添加几个关键词即可在单台计算机上进行并行优化,并且可以参考相关文档获取大规模分布式优化的信息。 安装 ZOOpt 的最简单方法是在终端或命令行中输入 `pip install zoopt` 。 如果您希望通过源代码来安装,请下载此存储库,然后依次运行以下命令: ``` $ python setup.py build $ python setup.py install ```
  • 优质
    该软件包为解决各类凸优化问题提供高效工具,涵盖线性规划、二次规划等多种模型。适用于工程、经济等领域的研究与应用开发。 凸优化的程序包可以轻松加载到MATLAB目录中,并运行相关的凸优化函数。这个工具非常实用,使得复杂的凸优化问题变得易于操作,是撰写科研论文的理想选择,不容错过!
  • 1stOpt综合
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    1stOpt是一款全面的数学建模与优化软件工具,适用于解决复杂的数据分析、函数拟合及各类工程问题。它提供了强大的算法库,帮助用户轻松应对各种非线性规划挑战。 1stOpt 是由七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发的一款数学优化分析综合工具软件包,拥有完全自主知识产权。在非线性回归、曲线拟合、非线性复杂模型参数估算求解以及线性/非线性规划等领域中处于领先地位。 1stOpt 的计算核心基于该公司科研人员十数年的研究成果——通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)。该算法的最大特点是解决了当前在优化计算领域使用迭代法必须提供合适初始值的问题。用户无需给出参数的初始值,而是由 1stOpt 随机生成,并通过其独特的全局优化算法找到最优解。 以非线性回归为例,在这一领域的知名软件工具包如 Matlab、OriginPro、SAS 和 SPSS 等均需要用户提供适当的参数初始值才能使计算收敛并得到正确的结果。如果设定的初始值不合适,则很难求得正确结果,尤其是在参数量较多的情况下更是如此。然而,1stOpt 凭借其强大的寻优和容错能力,在大多数情况下(超过 90%),从任意随机生成的初始值开始都能够找到最优解。
  • Kriging多目标
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    Kriging多目标优化软件包是一款高效的工程设计工具,采用Kriging代理模型进行复杂系统分析与优化,支持多目标、约束条件下的决策制定。 Kriging多目标优化工具箱是一款用于处理复杂问题的软件工具,它利用了Kriging代理模型来实现高效准确的多目标优化分析。该工具箱为研究人员及工程师提供了一种强大的方法来探索设计空间并找到最优解。通过集成先进的算法和高效的计算技术,这款工具能够支持用户在多个约束条件下进行综合评估,并识别出最具竞争力的设计方案。
  • RPA-Python:适RPAPython-源码
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    RPA-Python是一款专为机器人流程自动化设计的Python库,提供一系列便捷工具和接口,旨在简化与增强RPA开发中的脚本编写过程。此开源项目包含详尽文档及示例代码,适合各层次开发者使用。 适用于Python的RPA :snake: 该工具以前称为Python的TagUI。名称更改后仍然保持向后兼容性,因此使用import tagui as t 和 t.function() 编写的现有脚本将继续起作用。 要安装用于RPA(机器人流程自动化)的Python软件包,请运行命令:pip install rpa 在Jupyter笔记本、Python脚本或交互式Shell中使用它时,导入如下: ``` import rpa as r ``` 有关不同操作系统和可选视觉自动化模式的说明: - 对于Windows用户,如果遇到视觉自动化的异常情况,请尝试将显示器缩放级别设置为推荐百分比(如100%)。 - macOS用户在Catalina更新后可能会发现新的变化。
  • GPOPS5.2轨迹工具
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    GPOPS 5.2是一款先进的MATLAB软件包,专为解决最优控制问题中的连续动态系统进行路径规划与性能优化设计。 轨迹优化在工程与科学计算领域非常常见,特别是在机器人学、航空航天及控制理论等领域。GPOPS(Generalized Pseudo-Spectral Optimal Control Problem Solver)是一个专业的软件包,专门用于解决这类问题。作为最新版本的GPOPS5.2提供了一种高效且灵活的方法来处理复杂的非线性轨迹优化难题。其核心算法基于伪谱法,这是一种将连续时间优化问题转化为离散优化问题的技术。通过在一组精心选择的节点上插值,伪谱方法可以实现高精度近似,并能应对包含高阶导数约束的问题。这种方法的优势在于能够生成平滑解且对初始猜测不敏感,有利于全局优化。 GPOPS5.2运行于MATLAB环境中,利用了该环境丰富的数学库和可视化功能以及其强大的编程环境。用户可以使用GPOPS提供的接口来定义优化问题的动态模型、目标函数及约束条件。首先需要理解如何设置问题规范形式,包括状态变量、控制输入及初始与终端条件的定义;然后编写M文件描述系统的动力学模型,通常涉及微分方程表示;最后设定目标函数和约束条件。 当这些问题被正确地设置后,GPOPS5.2会自动处理网格生成、插值以及优化过程。在实际应用中,该工具可用于各种任务如航天器轨道转移、机器人运动规划及能源系统控制策略设计等。对于每个特定的应用场景,可能需要调整参数(例如节点数量和优化算法类型)以达到最佳性能。 学习使用GPOPS5.2可以通过查阅官方文档以及参考已发表的研究论文来实现。这些资源有助于用户更好地理解和掌握如何有效地利用该工具解决实际问题。作为一款强大的轨迹优化解决方案提供商,对于那些面对复杂非线性轨迹优化挑战的专业人士来说,它无疑是一个理想的选择。 通过在MATLAB环境中运行GPOPS5.2,用户可以充分利用其便利性和强大功能来高效求解复杂的轨迹优化难题。无论是初学者还是经验丰富的专业人士,在深入学习和实践过程中都能提升自己在此领域的专业能力。
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    本软件包采用遗传算法进行电力系统的无功优化设计,旨在提高系统运行效率与稳定性。通过MATLAB平台实现,适用于科研及工程应用。 基于遗传算法的无功优化MATLAB实现方法软件包已经调试完成,可以直接下载应用。用户可以根据需要自行修改原代码中的具体例子。
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