鲁本·佩雷斯（Ruben E.Perez）。;彼得·詹森。;若阿金·R·R·A·马丁斯。 PyOpt：一个基于python的面向对象框架，用于非线性约束优化。 （英语） Zbl 1274.90008号 结构。多磁盘。最佳方案。 45，第1期，101-118（2012）. 总结：我们提出了pyOpt，这是一个面向对象的框架，用于以高效、可重用和可移植的方式制定和解决非线性约束优化问题。该框架使用面向对象的概念，如类继承和运算符重载，以在问题公式和用于解决问题的优化方法之间保持明显的分离。这在一个灵活的环境中创建了一个通用接口，在这个环境中，从业者和开发人员都可以解决他们的优化问题，或者开发和基准测试他们自己的优化算法。该框架是用Python编程语言开发的，可以轻松集成用Fortran、C、C++和其他语言编程的优化软件。pyOpt中集成了多种优化算法，可以通过公共接口访问。我们解决了一些日益复杂的问题，以演示如何使用此框架来描述给定的问题，以及如何使用该框架来对各种优化算法进行基准测试。 引用于16文件 理学硕士： 90-04 与运筹学和数学编程有关的问题的软件、源代码等 90立方 非线性规划 关键词：优化算法;约束优化;非线性规划;面向对象程序设计;蟒蛇;空气结构优化;PyOpt公司 软件：NLPQL公司;科学工具;优化软件的决策树;DFVLR-SQP公司;蟒蛇;TAO公司;f2倍;选择++;OpenMDAO接口;科学Py;合作伙伴;SNOPT公司;SolvOpt解决方案;CVX公司;达科塔;YALMIP公司;OpenOpt（开放选项）;GAMS游戏;COIN或;皮奥莫;皮奥普特;pyMDO公司;康明;TOMLAB公司;纸浆;AMPL公司;PySP公司;CVXOPT公司;目标;pyOpt选项 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.E.Perez}等人，结构。多磁盘。最佳方案。45，第1号，101--118（2012；Zbl 1274.90008） 全文： 内政部 参考文献： [1] Arlow J，Neustadt I（2002）UML和统一过程：实用的面向对象分析和设计。Addison-Wesley Longman Publishing Co Inc，波士顿 [2] Beazley DM（2006）《Python基本参考》，第3版。印第安纳波利斯Sams出版社 [3] Benson S，McInnes L，MoréJ，Munson T，Sarich J（2007）高级优化用户手册TAO工具包（修订版1.9）。技术代表ANL/MCS-TM-242，阿贡国家实验室数学和计算机科学部。http://www.mcs.anl.gov/tao [4] Bersini H、Dorigo M、Langerman S、Geront G、Gambardella L（1996）第一届进化优化国际竞赛（第一届ICEO）结果。摘自：IEEE进化计算国际会议，第611-615页 [5] Bisschop J，Roelofs M（2008）AIMMS–用户指南。荷兰哈勒姆Paragon Decision Technology技术代表 [6] Blezek D（1998）SWIG快速原型制作。信用证++用户J 16（11）：61–65 [7] Chittick IR，Martins JRRA（2008），使用伴随耦合后优化灵敏度的气动结构优化。结构多盘Optim 36（1）：59–77·doi:10.1007/s00158-007-0200-9 [8] Dahl J，Vandenberghe L（2008）CVXOPT：用于凸优化的Python软件，文档。加利福尼亚大学用户文档。http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/ [9] De Jong KA（1975）一类遗传适应性系统的行为分析。密歇根大学博士论文 [10] Deb K，Pratap A，Agarwal S，Meyarivan T（2002）一种快速的精英多目标遗传算法：NSGA-II。IEEE Trans-Evol计算6（2）：181-197。数字对象标识代码：10.1109/4235.996017 [11] Eldred MS、Brown SL、Adams BM、Dunlavy DM、Gay DM、Swiler LP、Giunta AA、Hart WE、Watson JP、Eddy JP、Griffin JD、Hough PD、Kolda TG、Martinez-Canales ML、Williams PJ（2007）DAKOTA，设计优化、参数估计、不确定性量化的多级并行面向对象框架，敏感性分析：4.0版用户手册。技术报告SAND 2006-6337，Sandia国家实验室 [12] Fiacco AV，McCormick GP（1968）非线性规划：序列无约束最小化技术。约翰·威利，纽约·Zbl 0193.18805号 [13] Forer R，Gay DM，Kernighan BW（2003）AMPL:数学编程建模语言，第2版。布鲁克斯/科尔-汤姆森学习，太平洋格罗夫 [14] Friedlander M，Orban D（2008）NLpy:python中的非线性编程。技术代表，GERAD和École Polytechnique。http://nlpy.sourceforge.net/index.html [15] Geem ZW，Kim JH，Loganathan GV（2001）一种新的启发式优化算法：和谐搜索。模拟76:60–68。doi:10.1177/003754970107600201·doi:10.1177/003754970107600201 [16] Gill PE，Murray W，Saunders MA（2002）SNOPT:大规模约束优化的SQP算法。《SIAM J Optim》12:979–1006。doi:10.1137/S0036144504446096·兹比尔1027.90111 ·doi:10.137/S1052623499350013 [17] Grant M，Boyd S（2010）CVX:规范凸规划的Matlab软件，1.21版。技术代表，http://cvxr.com/cvx [18] Gray J、Moore KT、Naylor BA（2010a）OpenMDAO：用于多学科分析和优化的开放源码框架。附：第13届AIAA/ISSMO多学科分析优化会议记录，沃思堡 [19] Gray J等人（2010b）OpenMDAO。http://openmdao.org/ [20] Hart W（2003）COLIN优化界面简介。摘自：遗传与进化计算会议（GECCO），模因算法国际研讨会，芝加哥，第216-221页 [21] Hart W（2009）《运营研究与网络基础设施》，第47卷。Springer，Python优化建模对象（Pyomo），第3-19页 [22] Hock W，Schittkowski K（1981）非线性规划代码的测试示例。经济学和数学系统讲稿，第187卷。施普林格·Zbl 0452.90038号 [23] Holmström K，Göran A，Edvall m（2010）TOMLAB 7用户指南。用户手册，TOMLAB优化。http://www.tomlab.biz [24] Hong U，Hwang K，Park G（2004）从优化角度对软件系统进行比较研究。结构多盘Optim 27:460–468 [25] Jacobs J、Etman L、van Keulen F、Rooda J（2004）《顺序近似优化框架》。结构多盘Optim 27:384–400。doi:10.1007/s00158-004-0398-8 [26] Jansen P、Perez RE、Martins JRRA（2010）非平面升力面的气动结构优化。《艾尔克杂志》47（5）：1490–1503。数字对象标识代码：10.2514/1.44727·数字对象标识代码：10.2514/1.44727 [27] Jansen PW，Perez RE（2011）通过并行增广拉格朗日粒子群优化方法进行约束结构设计优化。计算结构。doi:10.1016/j.compstruc.2011.03.011 [28] Jones E、Oliphant T、Peterson P等（2001）SciPy：Python的开源科学工具。网址：http://www.scipy.org/ [29] Kiwiel KC（1985）不可微优化的下降方法。收录：数学课堂讲稿，第1133卷。施普林格——柏林弗拉格·Zbl 0561.90059号 [30] Kraft D（1988）序列二次规划软件包。德国科隆德国航空航天中心飞行力学研究所DFVLR-FB 88-28技术代表 [31] Kreisselmeier G，Steinhauser R（1979）通过优化矢量性能指数进行系统控制设计。在：IFAC控制系统计算机辅助设计研讨会，国际主动控制联合会。瑞士苏黎世 [32] Kroshko DK（2010）《开放选择》。技术代表，http://openopt.org [33] Kuntsevich A，Kappel F（1997）SolvOpt手册：局部非线性优化问题的求解器。数学研究所技术代表。Karl–Franzens格拉茨大学，格拉茨，奥特里亚 [34] Langtangen HP（2008）计算科学的Python脚本，计算科学与工程文本，第3卷，第3版，Springer·Zbl 1151.68352号 [35] Lawrence CT，Tits AL（1996）可行序列二次规划中的非线性等式约束。Optim Methods Softw软件6:265–282·doi:10.1080/10556789608805638 [36] 劳森CL，汉森RJ（1974）解决最小二乘问题。普伦蒂斯·霍尔，恩格尔伍德悬崖 [37] Lee KS，Geem ZW（2005）连续工程优化的新型元神经算法：和谐搜索理论与实践。计算方法应用机械工程194:3902–3933。doi:10.1016/j.cma.2004.09.007·Zbl 1096.74042号 ·doi:10.1016/j.cma.2004.09.007 [38] Lofberg J（2004）YALMIP:MATLAB中建模和优化的工具箱。In:CACSD会议。台湾台北 [39] Martins JRRA、Sturdza P、Alonso JJ（2003）《复阶导数近似》。ACM Trans数学软件29（3）：245–262。doi:10.1145/838250.838251·Zbl 1072.65027号 ·doi:10.1145/838250.838251 [40] Martins JRRA，Marriage C，Tedford N（2009）pyMDO：多学科设计优化的面向对象框架。ACM跨数学软件36（4）。数字对象标识代码：10.1145/1555386.1555389·Zbl 1364.65129号 [41] 梅扎JC（1994）OPT++：用于非线性优化的面向对象类库。技术报告SAND 1994-8225，Sandia国家实验室 [42] Meza JC、Oliva RA、Hough PD、Williams PJ（2007）OPT++：用于非线性优化的面向对象工具包。ACM Trans数学软件33（2）：12:1–12:27。doi:10.145/1236463.1236467 [43] Mitchell S（2009）puLP：Python中的LP建模器，文档。用户文档，COIN-OR Foundation，Inc。https://www.coin-or.org/PuLP/ [44] Mittelmann H（2010）优化软件的决策树。亚利桑那州立大学数学与统计科学学院技术代表。http://plato.asu.edu/guide.html [45] Oliphant TE（2007）科学计算用Python。计算机科学与工程9（3）：10–20·doi:10.1109/MCSE.2007.58 [46] Perez RE，Martins JRRA（2010）pyOpt。http://pyopt.org/ [47] Peterson P（2009）F2PY:连接Fortran和Python程序的工具。国际计算机科学与工程杂志4（4）：296–305·doi:10.1504/IJCSE.2009.029165 [48] Poon NMK，Martins JRRA（2007）使用伴随灵敏度分析的自适应约束聚合方法。结构多盘Optim 30（1）：61–73·doi:10.1007/s00158-006-0061-7 [49] Powell MJD（1994）优化和数值分析进展。Kluwer Academic，Dordrecht，chap通过线性插值对目标和约束函数建模的直接搜索优化方法，第51–67页 [50] Rosenbrock HH（1960）一种自动查找函数最大值或最小值的方法。计算J 3:175–184·doi:10.1093/comjnl/3.3.175 [51] Rosenthal RE（2008）GAMS–用户指南。华盛顿GAMS开发公司技术代表 [52] Schittkowski K（1986）NLPQL:用于解决约束非线性编程问题的Fortran子程序。Ann Oper Res 5（2）：485–500 [53] Schittkowski K（1987）非线性规划代码的更多测试问题。经济学和数学系统课堂讲稿，第282卷·Zbl 0658.90060号 [54] Schlüter M，Gerdts M（2009）预言惩罚方法。《全球优化杂志》47（2）：293–325。doi:10.1007/s10898-009-9477-0·Zbl 1190.90219号 ·doi:10.1007/s10898-009-9477-0 [55] Schlüter M，Egea J，Banga J（2009）非凸混合整数非线性规划的扩展蚁群优化。计算运算结果36（7）：2217–2229·Zbl 1158.90391号 ·doi:10.1016/j.cor.2008.08.015 [56] Shor N（1985）不可微函数的最小化方法。在：计算数学中的施普林格系列，第3卷。施普林格-柏林维拉格·Zbl 0561.90058号 [57] Svanberg K（1987）移动渐近线方法——一种新的结构优化方法。国际数值方法工程杂志24（2）：359–373。doi:10.1002/nme.1620240207·Zbl 0602.73091号 ·doi:10.1002/nme.1620240207 [58] Svanberg K（1995）不带线搜索的MMA的全球收敛版本。在：第一届世界结构和多学科优化大会。德国戈斯拉尔 [59] TANGO项目（2007）非线性一般优化的可信算法。IMECC-UNICAMP应用数学系和IME-USP计算机科学系技术代表。http://www.ime.usp.br/\（\sim\）egbirgin/探戈/ [60] Tedford NP，Martins JRRA（2010）《多学科设计优化算法基准测试》。优化工程11（1）：159–183·Zbl 1273.65090号 ·doi:10.1007/s11081-009-9082-6 [61] Vanderplaats GN（1973）CONMIN–用于约束函数最小化的Fortran程序。技术备忘录TM X-62282，美国宇航局艾姆斯研究中心，加利福尼亚州莫菲特油田 [62] Venter G，Sobieszczanski-Sobieski J（2004）使用粒子群优化对运输机机翼进行多学科优化。结构多盘优化26:121–131。文件编号：10.1007/s00158-003-0318-3·文件编号：10.1007/s00158-003-0318-3 [63] Woodruff D，Watson JP，Hart W（2011）PySP：用Python建模和求解随机程序。第12届INFORMS计算学会会议。加利福尼亚州蒙特利 [64] Wrenn G（1989）使用Kreisselmeier–Steinhauser函数进行数值优化的间接方法。承包商报告NASA CR-4220，NASA兰利研究中心，汉普顿 [65] Xu E（2009）pyIPOpt:Python的IPOPT连接器。用户手册。http://code.google.com/p/pyipopt/ [66] Zhou JL，Tits AL（1996）一种SQP算法，用于精细离散的连续极大极小问题和其他具有多个目标函数的极大极小问题。SIAM J Optim公司6（2）：461–487·Zbl 0858.49027号 ·数字对象标识代码：10.1137/0806025 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不声称其完整性或完全匹配。