好用的多目标优化，贝叶斯优化，带约束的多目标优化等优化领域的代码或框架分享目录

好用的多目标优化，贝叶斯优化，带约束的多目标优化等优化领域的代码或框架分享目录

下面总结了关于优化领域的代码或框架，求三连，分享给更多身边的人吧！好用的话可以关注我哟！

另外这是我​​受约束的多目标优化问题优秀论文及总结目录​​和​​贝叶斯优化优秀论文总结目录​​，里面有很多优秀论文解读和分享，快来看看吧！

多目标优化类

（也包含单目标和带约束的优化）

源码地址

实现语言

简介

​​pymoo​​

python

非常好用且最新的单/多目标优化框架，里面有不同的算法包括NSGA-II,NSGAIII,PSO,MOAD,CMOAD等,不同的测试案例包括ZDTL,CTP,BNH,OSY,WFG等,不同的指标HV，IGD等，它还有专门的​​官网介绍​​

​​jMetalPy​​

python

也是一个非常好用且最新的单/多目标优化框架，里面有不同的算法包括NSGA-II,NSGAIII,PSO,MOAD,CMOAD等,不同的测试案例包括ZDTL,CTP等,不同的指标HV，IGD等，它还有专门的​​论文介绍​​

​​scikit-opt​​

python

很好用的进化算法框架，相比前两个，这个框架强调的是算法种类广，如里面有模拟退火SA和蚁群算法之类的接口

​​PlatEMO​​

matlab

很好用的matlab实现的单/多目标进化算法框架，而且是由安徽大学搞的，点赞！里面有150多种算法，300多种测试问题以及强大的可视化接口，使用的话参考其官方文档，有中文的

​​jMetalCpp​​

C++

C++实现的单/多目标优化框架，里面也有多个算法，多个测试案例和多个度量指标

贝叶斯优化类

源码地址

实现语言

简介

​​MOBO​​

python

多目标的贝叶斯优化，里面有涉及到带约束的实现，其概率代理模型采用高斯过程GP，获取函数采用UCB和LCB，优化获取函数方法采用NSGA-II，这是它的​​官网介绍​​

​​MOBOpt​​

python

多目标的贝叶斯优化，概率代理模型采用的也是GP，里面的功能相对前一个更加少，但也是一个不错的库

​​deep-ensembles​​

python

采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，代码中同时有论文讲解，采用pytorch实现

​​deep-ensemble-uncertainty​​

python

也是采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，采用chainer（一个快速实现的深度学习库）实现

​​trajectory-predictions​​

python

也是采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，采用tensorflow2实现