limbo：数据高效优化的高性价比库

limbo：数据高效优化的高性价比库

limbo A lightweight framework for Gaussian processes and Bayesian optimization of black-box functions (C++11) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/limbo1/limbo

项目介绍

limbo（LIbrary for Model-Based Optimization）是一个开源的C++11库，专注于高斯过程和基于模型的数据高效优化（如贝叶斯优化）。limbo设计理念是高灵活性和高速度，既可以作为一流的优化库使用，也可以用于测试新颖的算法，具有“插件”式组件。

limbo的文档和版本更新情况可以在其官方网站查看：http://www.resibots.eu/limbo

项目技术分析

limbo库提供了多种经典算法的实现，如贝叶斯优化、多种核函数、似然最大化等。它采用现代C++-11编写，具有泛型框架（基于模板/策略的设计），使得用户可以轻松定制和测试新的想法。

limbo还具备实验框架，允许用户轻松测试实验变体、比较处理方式、提交集群作业（OAR调度器）等。其高性能特点特别体现在能够通过Intel TBB利用多核计算机以及通过Eigen3库向量化的某些操作。

limbo的开发者刻意保持了其小巧的体积，以便于维护和快速理解。

项目及技术应用场景

limbo的应用场景广泛，尤其在以下领域表现出色：

1. 机器人技术：limbo可应用于机器人参数优化、自适应策略搜索和损伤恢复等。
2. 数值模型校准：利用高级优化和惩罚技术进行模型校准。
3. 人工智能：limbo在遗传和进化计算、神经网络优化等领域也有应用。

limbo已经在多个科学研究中得到了应用，包括但不限于以下文章：

• 《使用参数化黑箱先验来扩展基于模型的策略搜索》
• 《贝叶斯优化与自动先验选择的数据高效直接策略搜索》
• 《无重置的试错学习机器人损伤恢复》
• 《基于先进优化和惩罚技术的数值模型校准》

项目特点

以下为limbo项目的几个主要特点：

1. 经典算法实现：limbo提供了多种经典优化算法的实现，包括贝叶斯优化等。
2. 现代C++-11编写：保证了代码的现代化和高效的执行性能。
3. 泛型框架设计：基于模板和策略的设计，使得limbo非常灵活，易于定制和测试新想法。
4. 实验框架：用户可以轻松进行实验变体的测试和比较，以及集群作业的提交。
5. 高性能：通过Intel TBB和Eigen3库，limbo能够实现多核计算和操作向量化。
6. 体积小巧：易于维护和快速理解，有利于新手的快速上手和专家的深入使用。

limbo作为一个高效、灵活的开源优化库，不仅在学术研究中得到了广泛应用，对于工业界和开发人员而言，也是一个值得尝试的工具。通过limbo，用户可以更高效地实现模型优化，提高算法性能，推动技术的进步和创新。

limbo A lightweight framework for Gaussian processes and Bayesian optimization of black-box functions (C++11) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/limbo1/limbo