論文の概要: PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box
Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05652v1
- Date: Mon, 12 Dec 2022 01:38:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 15:45:09.161785
- Title: PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box
Optimization
- Title(参考訳): PyPop7: 人口ベースのブラックボックス最適化のためのピュアPythonライブラリ
- Authors: Qiqi Duan, Guochen Zhou, Chang Shao, Zhuowei Wang, Mingyang Feng,
Yijun Yang, Qi Zhao, Yuhui Shi
- Abstract要約: PyPop7は、ブラックボックス最適化(BBO)のためのオープンソースライブラリである。
60以上のバージョンと異なるBBOアルゴリズムの変種に対して統一的でモジュラーなインターフェースを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.201624627549643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a pure-Python open-source library, called PyPop7,
for black-box optimization (BBO). It provides a unified and modular interface
for more than 60 versions and variants of different black-box optimization
algorithms, particularly population-based optimizers, which can be classified
into 12 popular families: Evolution Strategies (ES), Natural Evolution
Strategies (NES), Estimation of Distribution Algorithms (EDA), Cross-Entropy
Method (CEM), Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimizer (PSO),
Cooperative Coevolution (CC), Simulated Annealing (SA), Genetic Algorithms
(GA), Evolutionary Programming (EP), Pattern Search (PS), and Random Search
(RS). It also provides many examples, interesting tutorials, and full-fledged
API documentations. Through this new library, we expect to provide a
well-designed platform for benchmarking of optimizers and promote their
real-world applications, especially for large-scale BBO. Its source code and
documentations are available at
https://github.com/Evolutionary-Intelligence/pypop and
https://pypop.readthedocs.io/en/latest, respectively.
- Abstract(参考訳): 本稿では,black-box optimization(bbo)用のpure-pythonオープンソースライブラリpypop7を提案する。
It provides a unified and modular interface for more than 60 versions and variants of different black-box optimization algorithms, particularly population-based optimizers, which can be classified into 12 popular families: Evolution Strategies (ES), Natural Evolution Strategies (NES), Estimation of Distribution Algorithms (EDA), Cross-Entropy Method (CEM), Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimizer (PSO), Cooperative Coevolution (CC), Simulated Annealing (SA), Genetic Algorithms (GA), Evolutionary Programming (EP), Pattern Search (PS), and Random Search (RS).
また、多くの例や興味深いチュートリアル、本格的なAPIドキュメントも提供している。
この新しいライブラリを通じて、オプティマイザのベンチマークと実際のアプリケーション、特に大規模BBOの促進のための、よく設計されたプラットフォームを提供することを期待する。
ソースコードとドキュメントはhttps://github.com/Evolutionary-Intelligence/pypopとhttps://pypop.readthedocs.io/en/latestで公開されている。
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