推荐：OMLT - 优化与机器学习工具包

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OMLT Represent trained machine learning models as Pyomo optimization formulations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OMLT

GitHub 地址

项目介绍

OMLT（Optimization and Machine Learning Toolkit）是一个基于Python的工具包，它允许您在Pyomo优化环境中表示和操作机器学习模型，如神经网络和梯度提升树。这个强大的工具提供多种优化形式，并且可以导入Keras序列模型和通用ONNX模型。

OMLT的设计目标是将优化方法与机器学习相结合，以解决复杂的工程问题，例如逆向工程、参数识别以及在约束条件下寻找最优解。

项目技术分析

OMLT的核心特性包括：

1. 多种模型表述：支持全空间、减少空间和MILP（混合整数线性规划）等多种形式来表示机器学习模型。
2. Pyomo集成：无缝集成Pyomo，一个灵活的建模语言，用于定义优化问题。
3. 接口丰富：可以直接导入Keras顺序模型，甚至支持通用的ONNX模型。
4. 文档完善：详细的在线文档和示例Jupyter笔记本为用户提供深入的理解和支持。

项目及技术应用场景

OMLT适用于多个领域，特别是那些需要将机器学习模型纳入优化流程的情况。例如：

1. 工程设计：在满足物理约束的同时，通过优化神经网络预测结果来寻找最佳设计方案。
2. 数据分析：解决数据驱动的反问题，找出导致特定输出的输入值。
3. 控制策略优化：利用机器学习模型进行动态系统的优化控制。
4. 决策支持系统：在多目标决策中结合机器学习预测，提高决策质量。

项目特点

1. 灵活性：支持不同类型的机器学习模型，包括神经网络和决策树，同时兼容Keras和ONNX。
2. 可扩展性：通过Pyomo，OMLT能够适应各种定制的优化算法和求解器。
3. 易用性：清晰的API设计使得导入和操作模型变得简单直观。
4. 社区支持：作为COIN-OR的一部分，OMLT有一个活跃的开发团队和用户群体。

在您的项目中加入OMLT，即可开启机器学习与优化的新篇章。想要了解更多细节，可查阅完整的项目文档，并尝试提供的示例代码，体验它的强大功能。

import tensorflow
import pyomo.environ as pyo
from omlt import OmltBlock, OffsetScaling
# ... 更多示例代码 ...

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OMLT Represent trained machine learning models as Pyomo optimization formulations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OMLT