pySOT：Python代理优化工具箱使用教程

pySOT：Python代理优化工具箱使用教程

pySOT Surrogate Optimization Toolbox for Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pys/pySOT

1. 项目介绍

pySOT（Python Surrogate Optimization Toolbox）是一个用于计算昂贵全局优化问题的异步并行优化工具箱。它基于Plumbing for Optimization with Asynchronous Parallelism（POAP）构建，POAP是一个用于构建和组合异步优化策略的事件驱动框架，支持线程和MPI。

pySOT实现了多种流行的代理优化算法，如Regis和Shoemaker的随机径向基函数（SRBF）和DYCORS方法，以及Krityakierne等人的SOP方法。它还支持在贝叶斯优化中流行的期望改进（EI）和下置信界（LCB）。所有优化算法都可用于串行、同步并行和异步并行，并支持连续和整数变量。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已安装Python。以下是快速启动pySOT的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/dme65/pySOT.git

# 进入项目目录
cd pySOT

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python examples/simple_example.py

上述命令将克隆pySOT仓库，安装必要的依赖，并运行一个简单的示例脚本。

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用pySOT的一些应用案例和最佳实践：

• 案例1：使用SRBF代理模型进行全局优化。

  from pySOT import *
  from pySOTkoa import *
  
  # 定义优化问题
  def myfunc(x):
      return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2
  
  # 设置优化参数
  opt = SRBF optim(myfunc, [0, 0], [5, 5], 10, 50)
  
  # 执行优化
  opt.run()
  

• 最佳实践：为了提高优化效率，建议在异步并行执行时调整线程或MPI进程的数量。

4. 典型生态项目

pySOT的生态系统包括以下项目：

• POAP：异步并行优化的事件驱动框架。
• py-earth：用于MARS插值器的Python库，与pySOT兼容。
• scikit-learn：机器学习库，可用于与pySOT集成的数据预处理和后处理。

通过以上介绍，您可以开始使用pySOT进行全局优化问题的研究和开发。

pySOT Surrogate Optimization Toolbox for Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pys/pySOT