PaGMO：并行优化计算平台

#PaGMO：并行优化计算平台

pagmo A C++ / Python platform to perform parallel computations of optimisation tasks (global and local) via the asynchronous generalized island model. State of the art optimization algorithms are included. A common interface is provided to other optimization frameworks/algorithms such as NLOPT, SciPy, SNOPT, IPOPT, GSL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pagmo

项目介绍

PaGMO（Parallel Global Multiobjective Optimizer）是由欧洲空间局(ESA)发起的一个开源项目，它提供了一个强大的C++和Python接口，专门用于执行全球和局部优化任务的并行计算。该平台采用了异步的广义岛模型作为其核心并行化策略，旨在简化复杂优化问题的解决过程。PaGMO不仅内嵌了最前沿的优化算法，而且还允许用户轻松接入其他如NLOPT、SciPy、SNOPT、IPOPT、GSL等知名优化框架和算法。

项目快速启动

要开始使用PaGMO，首先确保你的开发环境已安装Git、C++编译器和Python（若需Python接口）。接下来，通过以下步骤快速设置：

安装依赖项

确保你的系统上已安装Boost库和必要编译工具。

克隆项目

git clone https://github.com/esa/pagmo.git
cd pagmo

编译与安装（C++）

对于C++，创建并进入build目录，配置并构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

使用Python接口

如果你对Python感兴趣，确保你有适当的Python环境，并使用pip来安装PyGMO（PaGMO的Python绑定）：

pip install pygmo

示例代码

一个简单的C++示例：

#include <pagmo/problem.hpp>
#include <pagmo/s11n.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    // 创建一个示例优化问题。
    pagmo::problem p(pagmo::ackley(30));

    // 执行一次进化。
    pagmo::population pop = p.evolve(100);

    // 输出最优解。
    std::cout << "Best solution found: " << pop.get_f()[0] << "\n";
}

Python版本的快速示例：

from pygmo import *

# 创建一个Ackley函数问题实例。
prob = problem(ackley(30))

# 初始化一个种群并进行进化。
pop = population(prob, 100)
pop.evolve()

# 输出最优解。
print("Best solution found: ", pop.champion_f[0])

应用案例和最佳实践

PaGMO在多个领域中得到了应用，包括但不限于航天工程中的轨迹设计、机器学习模型的参数调优以及复杂的工程优化问题。最佳实践中，建议：

• 利用其异步处理能力来最大化计算资源利用。
• 结合实际问题，选择合适的优化算法。
• 对于多目标问题，采用Pareto排序方法评估解决方案。
• 定期测试更新以保持性能最优。

典型生态项目

虽然PaGMO自身是一个独立的项目，但它的生态包含了一系列集成应用和研究项目，特别是在航空航天和高性能计算领域。例如，与航天任务设计软件的集成，使得工程师能够快速迭代和优化飞行路径。此外，社区贡献者经常将PaGMO应用于新的研究领域，推动算法创新和实际应用的边界。

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请注意，由于原项目已被归档且不再维护，上述信息基于最后的稳定版本。对于最新的特性和支持，推荐转向其继任者PaGMO2，并遵循其最新文档进行操作。

pagmo A C++ / Python platform to perform parallel computations of optimisation tasks (global and local) via the asynchronous generalized island model. State of the art optimization algorithms are included. A common interface is provided to other optimization frameworks/algorithms such as NLOPT, SciPy, SNOPT, IPOPT, GSL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pagmo