Optimization aims at selecting a feasible set of parameters in an attempt to solve a particular problem, being applied in a wide range of applications, such as operations research, machine learning fine-tuning, and control engineering, among others. Nevertheless, traditional iterative optimization methods use the evaluation of gradients and Hessians to find their solutions, not being practical due to their computational burden and when working with non-convex functions. Recent biological-inspired methods, known as meta-heuristics, have arisen in an attempt to fulfill these problems. Even though they do not guarantee to find optimal solutions, they usually find a suitable solution. In this paper, we proposed a Python-based meta-heuristic optimization framework denoted as Opytimizer. Several methods and classes are implemented to provide a user-friendly workspace among diverse meta-heuristics, ranging from evolutionary- to swarm-based techniques.


翻译:优化的目的是选择一套可行的参数,以试图解决某个特定问题,这些参数被广泛应用,例如操作研究、机器学习微调和控制工程等,但传统的迭代优化方法使用梯度和赫森斯人的评价来寻找解决办法,由于计算负担和与非凝固功能合作,这些方法不切实际。最近出现了一些生物启发方法,称为元湿法,试图解决这些问题。尽管它们不能保证找到最佳解决办法,但它们通常会找到合适的解决办法。在本文件中,我们提议了一个以Python为基础的超重元优化框架,称为Opytimizer。实施了若干方法和班子,在从进化技术到温化技术的多种超重体中提供方便用户的工作空间。

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