jMetalPy：基于 Python 的元启发式多目标优化框架
神经与进化计算
2019-04-18 v2
摘要
本文描述了 jMetalPy，一个基于 Python 面向对象、利用元启发式技术进行多目标优化的框架。基于我们在知名 jMetal 框架上的经验，我们开发了新的多目标优化软件平台，其目的不仅是在不同编程语言中复刻前者，还要充分利用 Python 的全部特性，包括其快速原型开发能力以及用于数据处理、数据分析、数据可视化和高性能计算的大量可用库。因此，jMetalPy 提供了一个求解多目标优化问题的环境，关注点不仅在于传统元启发式，还在于支持偏好表达与动态问题的技术，以及从生成结果中自动产生统计数据的丰富特性，还有算法所产生的帕累托前沿近似的实时与交互式可视化。jMetalPy 还提供多核与集群系统中的并行计算支持。我们给出了若干用例以探索 jMetalPy 的主要特性并说明如何使用它。
引用
@article{arxiv.1903.02915,
title = {jMetalPy: a Python Framework for Multi-Objective Optimization with Metaheuristics},
author = {Antonio Benitez-Hidalgo and Antonio J. Nebro and Jose Garcia-Nieto and Izaskun Oregi and Javier Del Ser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02915},
year = {2019}
}
备注
13 pages, under review in Swarm and Evolutionary Computation journal. Updated version