昂贵多目标优化github

### 关于昂贵多目标优化的GitHub项目和资源

#### 高效成本感知的深度神经网络多目标优化
FlexiBO是一个针对深度神经网络的成本感知多目标优化框架[^1]。此工具旨在通过考虑模型推理时间和硬件成本等因素，在多个相互冲突的目标之间找到最佳平衡点。

#### 多目标进化算法库 (EMOlib)
虽然不是专门面向机器学习领域，但这个Java编写的开源库提供了多种经典的多目标优化算法实现，适用于解决具有高计算开销的问题实例。它支持自定义适应度评估函数以及约束处理机制，非常适合研究者用来测试新的想法或改进现有方法。

#### Pymoo: Python中的多目标优化框架
Pymoo 是一个强大的Python包，专为求解复杂工程设计问题而设，特别是那些涉及大量决策变量及评价标准的情况。该软件不仅实现了诸如NSGA-II, MOEA/D等知名MOEAs，还允许用户轻松接入外部仿真器作为代价高昂的黑箱功能调用接口[^4]。

from pymoo.algorithms.moo.nsga2 import NSGA2
from pymoo.optimize import minimize
from pymoo.problems.multi import ZDT1
import numpy as np

problem = ZDT1()
algorithm = NSGA2(pop_size=100)

res = minimize(problem,
               algorithm,
               ('n_gen', 200),
               seed=1,
               verbose=False)

print("Best solution found: \nX = %s\nF = %s" % (res.X, res.F))

对于希望深入理解如何利用现代编程语言特性加速大规模并行化运算的研究人员来说，上述例子展示了使用`pymoo`进行非支配排序遗传算法II（NSGA-II）实验的基础流程。