高约束非凸优化与不确定性量化
mystic的Python项目详细描述
关于Mystic
神秘框架提供了一组优化算法 以及使用户能够更有力（更容易）解决困难问题的工具 优化问题。所有优化算法都包含在 mystic 中 在拟合层提供工作流，而不仅仅是访问算法 作为函数调用。 神秘的 为用户提供细粒度的能力 在fit进程运行时监视和指导优化。 优化器可以用 步骤推进一次迭代，或者运行到完成 用 求解。用户可以自定义优化器停止条件，其中 可使用化合物和用户提供的条件。优化器可以保存 状态，可以动态重新配置，并且可以从 保存的解算器或结果文件。所有偿付方也可以利用 并行计算，在每次迭代中或作为 解算器< < /P>
在可能的情况下， mystic 优化器共享一个公共接口，因此可以 不需要用户编写任何新代码就可以轻松地进行交换。 神秘的 解算器都符合解算器api，因此也有公共方法调用 配置并启动优化作业。有关详细信息，请参见 神秘的抽象解算器。该api还使绑定收藏夹变得容易 第三方解决方案进入神秘框架。
mystic中的优化算法可以接受参数约束， 以惩罚的形式（惩罚解决方案的区域 违反约束的空间），或作为约束（约束 解算器只在解空间的区域中搜索 或者两者兼而有之。 神秘的 约束的选择，包括概率和维数 减少约束。通过提供一个健壮的接口 使用户能够轻松配置和控制解算器， mystic 大大减少了解决困难优化问题的障碍。
mystic 正在积极开发中，因此任何用户反馈、错误报告、评论， 或建议是高度赞赏的。保留已知问题的列表 点击http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/mystic/query.html" rel="nofollow">http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/mystic/query.html 票证列表，网址为https://github.com/uqfoundation/mystic/issues" rel="nofollow">https://github.com/uqfoundation/mystic/issues
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