pymoo - 使用 pymoo 进行多目标优化
使用进化算法、约束处理、基准问题、可视化和基于 Pareto 的决策方法解决单目标与多目标优化问题。
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更新于: 2026-10-07能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 求解单目标问题
- 求解多目标问题
- 运行进化算法
- 处理优化约束
- 基准测试优化算法
- 自定义遗传算子
- 可视化优化结果
- 选择 Pareto 解
输入
- 优化问题定义
- 目标函数
- 约束函数
- 决策变量边界
- 算法配置
- 终止条件
- 参考方向
- 决策偏好
输出
- 优化后的决策变量
- 目标函数值
- 约束违反值
- Pareto 前沿
- 算法历史
- 优化图表
- 选定解
要求
- Python 3.10 或更高版本
- pymoo 软件包
- NumPy
- SciPy
- 用于可视化的 matplotlib
- 用于梯度功能的 autograd
- 用于 JoblibParallelization 的 joblib