【源码】基于Python的通用仿真优化器（gensbo）

项目简介

gensbo是一个基于仿真的通用优化器，借助仿真手段求解优化问题。该项目以粒子群优化算法（PSO）为基础，支持单目标和多目标优化，目标是打造一个用户友好的优化工具，允许用户自定义目标函数与约束，能够处理混合整数非线性优化问题。

项目的主要特性和功能

1. 通用性：可解决包含连续变量、离散变量和二元整型变量的广泛优化问题。
2. 多目标优化：支持多目标优化，能找到一组非劣解（Pareto前沿）。
3. 自定义目标函数和约束：用户可根据特定问题需求自定义目标函数和约束。
4. 支持仿真器：允许用户自定义仿真器来评估解的质量。
5. 粒子群优化算法：采用该算法进行寻优，适用于解决非线性、非凸的优化问题。
6. 可视化：提供数据可视化工具，助力用户理解优化过程的结果。
7. 并行计算：支持并行计算，可加速寻优过程。

安装使用步骤

1. 安装：使用pip安装gensbo库，执行命令 pip install gensbo。
2. 导入模块：在Python脚本中导入gensbo模块。
3. 定义问题：创建问题对象，定义变量、目标函数和约束条件。
4. 设置仿真器：创建仿真器对象，用于评估解的质量。
5. 选择优化器：选择粒子群优化算法作为优化器。
6. 设置参数：设置优化器的参数，如粒子数量、最大迭代次数等。
7. 运行优化：执行优化过程，获取最优解。
8. 保存和可视化结果：保存优化结果，并进行可视化展示。

注意：以上步骤假设用户已经下载了gensbo的源码文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】