用于交互式多目标优化的开源库
desdeo的Python项目详细描述
desdeo自述文件
desdeo是一个基于python的免费开源框架，用于开发 交互式多目标优化实验。
在浏览器中尝试
您可以在浏览器中尝试一个引导示例问题：choose how to deal with river pollution using NIMBUS。 你也可以browse the other examples。
什么是交互式多目标优化？
存在许多解决multiobjective optimization的方法。 问题。在解决方案中引入一些偏好信息的方法 过程通常被称为多准则决策方法。什么时候？ 使用所谓的interactive methods， 决策者（dm）积极参与迭代求解过程 通过在几个迭代中表达偏好信息。根据 给定首选项，在每次迭代时更新解决方案过程，并且 产生了几个新的解决方案。这个迭代过程一直持续到 dm对找到的一个解决方案非常满意。人们提出了许多相互作用的方法，它们各不相同 例如，在表达偏好的方式和如何利用偏好方面 当有新的解决方案。desdeo的目标是实现 不同的交互方法，以及为 实施新方法。
安装
从Conda Forge使用Conda
这是推荐的安装方法，特别是对于那些 比python新。首先下载并安装Anaconda Python distribution。
接下来，在终端中运行以下命令：
conda config --add channels conda-forge
conda install desdeo desdeo-vis
注意：如果您不想安装完整的Python分布，可以 改为安装miniconda。
来自使用pip
的pypi假设您已经安装了pip和python 3，那么可以在中运行以下命令install desdeo from PyPI 终端：
pip install desdeo[vis]
这将安装desdeo和desdeo-vis， 在大多数情况下你也会想要的。
示例问题入门
要继续此部分，必须first install Jupyter notebook。如果你在用水蟒，你已经 抓住它！
您可以通过运行以下命令将示例笔记本复制到当前目录：
python -m desdeo_notebooks
然后，您可以通过运行以下命令使用Jupyter笔记本打开它们：
jupyter notebook
在尝试这些示例之后，下一步是read the full documentation.
开发
设置
您应该安装git预提交挂钩，以便代码格式自动保持一致。这是使用预提交实用程序配置的。见the installation instructions。
如果您使用pipenv进行开发，则可以安装desdeo及其 获得git签出后的依赖项如下：
pipenv install -e .[docs,dev,vis]
测试
测试使用pytest。安装pytest后，您可以运行：
pytest tests
释放过程
在setup.py中进行版本递增的发布提交，并在history.md中添加一个条目
使用
git tag v$VERSIONpush——包括带有
的标记git push --tags使用
上载到pypipython setup.py sdist bdist_wheel和twine upload dist/*
文档
完整的文档位于https://desdeo.readthedocs.io/en/latest/
有关学术项目的信息，包括出版物，请访问http://desdeo.it.jyu.fi
历史记录
0.2.1（2018-09-10）
- 文档改进
- 添加瓷器以声明方式指定问题并转换玩具问题
0.2.0（2018-08-28）
- 文档改进
0.1.5（2018-08-27）
- 将prompt toolkit指定为<；2以避免jupyter控制台不兼容
- 文档改进
0.1.4（2018-07-16）
- 添加圆柱体问题
- 添加背景文档
- 添加desdeo vis作为额外依赖项
0.1.3（2018-06-18）
- 修复pypi包
0.1.2（2018-06-13）
- 对自动生成的文档的改进
- 将河流污染示例移到
desdeo.problem.toy模块中 - 允许通过添加ResultSet类获得解决方案和目标函数
- 对Nimbus的改进
- 添加缺少的nimbus scalegrosing函数
- 添加生成Nimbus中间解的方法
- 添加RangeEstimator模块，以使用支付表查找最低点/理想值
0.1.1（2018-05-21）
- 将包说明转换为使用标记
0.1.0（2018-04-25）
- 首次发布
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