論文の概要: pymoo: Multi-objective Optimization in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04504v1
- Date: Wed, 22 Jan 2020 16:04:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 17:54:43.099977
- Title: pymoo: Multi-objective Optimization in Python
- Title（参考訳）: pymoo: Pythonの多目的最適化
- Authors: Julian Blank, Kalyanmoy Deb
- Abstract要約: 我々はPythonの多目的最適化フレームワークpymooを開発した。
我々は、模範的な制約付き多目的最適化シナリオの実装を実証することにより、フレームワークを始めるためのガイドを提供する。
フレームワークの実装はカスタマイズ可能であり、アルゴリズムはカスタム演算子の提供によって変更・拡張できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8140593450932965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Python has become the programming language of choice for research and
industry projects related to data science, machine learning, and deep learning.
Since optimization is an inherent part of these research fields, more
optimization related frameworks have arisen in the past few years. Only a few
of them support optimization of multiple conflicting objectives at a time, but
do not provide comprehensive tools for a complete multi-objective optimization
task. To address this issue, we have developed pymoo, a multi-objective
optimization framework in Python. We provide a guide to getting started with
our framework by demonstrating the implementation of an exemplary constrained
multi-objective optimization scenario. Moreover, we give a high-level overview
of the architecture of pymoo to show its capabilities followed by an
explanation of each module and its corresponding sub-modules. The
implementations in our framework are customizable and algorithms can be
modified/extended by supplying custom operators. Moreover, a variety of single,
multi and many-objective test problems are provided and gradients can be
retrieved by automatic differentiation out of the box. Also, pymoo addresses
practical needs, such as the parallelization of function evaluations, methods
to visualize low and high-dimensional spaces, and tools for multi-criteria
decision making. For more information about pymoo, readers are encouraged to
visit: https://pymoo.org
- Abstract（参考訳）: pythonは、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングに関連する研究および産業プロジェクトで選択されるプログラミング言語になった。
最適化はこれらの研究分野の本質的な部分であるため、近年より多くの最適化関連フレームワークが生まれている。
同時に複数の競合する目標の最適化をサポートするのはわずかだが、完全な多目的最適化タスクのための包括的なツールを提供していない。
この問題に対処するため,Python の多目的最適化フレームワーク pymoo を開発した。
我々は,模範的な制約付き多目的最適化シナリオの実装を実演して,フレームワークを始めるためのガイドを提供する。
さらに,pymoo のアーキテクチャを高レベルに概観し,その機能を示すとともに,各モジュールとそのサブモジュールの説明を行う。
フレームワークの実装はカスタマイズ可能であり、アルゴリズムはカスタム演算子の提供によって変更・拡張できる。
さらに、様々な単一、多目的、多目的のテスト問題が提供され、ボックスから自動的に微分することで勾配を取得できる。
また、関数評価の並列化、低次元空間と高次元空間の可視化方法、複数基準決定のためのツールなど、実用的なニーズに対処する。
pymooに関する詳細については、読者はこちらを参照してほしい。
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