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下面总结了关于优化领域的代码或框架，求三连，分享给更多身边的人吧！好用的话可以关注我哟！
另外这是我受约束的多目标优化问题优秀论文及总结目录和贝叶斯优化优秀论文总结目录，里面有很多优秀论文解读和分享，快来看看吧！
多目标优化类（也包含单目标和带约束的优化）
源码地址
实现语言
简介
pymoo
python
非常好用且最新的单/多目标优化框架，里面有不同的算法包括NSGA-II,NSGAIII,PSO,MOAD,CMOAD等,不同的测试案例包括ZDTL,CTP,BNH,OSY,WFG等,不同的指标HV，IGD等，它还有专门的官网介绍
jMetalPy
python
也是一个非常好用且最新的单/多目标优化框架，里面有不同的算法包括NSGA-II,NSGAIII,PSO,MOAD,CMOAD等,不同的测试案例包括ZDTL,CTP等,不同的指标HV，IGD等，它还有专门的论文介绍
scikit-opt
python
很好用的进化算法框架，相比前两个，这个框架强调的是算法种类广，如里面有模拟退火SA和蚁群算法之类的接口
PlatEMO
matlab
很好用的matlab实现的单/多目标进化算法框架，而且是由安徽大学搞的，点赞！里面有150多种算法，300多种测试问题以及强大的可视化接口，使用的话参考其官方文档，有中文的
jMetalCpp
C++
C++实现的单/多目标优化框架，里面也有多个算法，多个测试案例和多个度量指标
源码地址
实现语言
简介
MOBO
python
多目标的贝叶斯优化，里面有涉及到带约束的实现，其概率代理模型采用高斯过程GP，获取函数采用UCB和LCB，优化获取函数方法采用NSGA-II，这是它的官网介绍
MOBOpt
python
多目标的贝叶斯优化，概率代理模型采用的也是GP，里面的功能相对前一个更加少，但也是一个不错的库
deep-ensembles
python
采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，代码中同时有论文讲解，采用pytorch实现
deep-ensemble-uncertainty
python
也是采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，采用chainer（一个快速实现的深度学习库）实现
trajectory-predictions
python
也是采用深度神经网络集实现的贝叶斯优化，采用tensorflow2实现
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