帕格莫#

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pagmo是一个用于大规模并行优化的C++科学库。它是被建造的围绕为优化提供统一接口的思想算法和问题，以及使其在大规模并行环境中的部署变得容易。

生物启发和进化算法的高效实现支持最先进的优化算法（单纯形方法、SQP方法、内点方法……）并且可以轻松混合（也可以与新发明的算法混合）利用算法协作构建超级算法通过异步、广义孤岛模型。

pagmo可用于求解约束、无约束、单目标、，多目标连续整数优化问题，随机和确定性问题，以及新型算法和范式的研究及其比较将它们转换为现有的最先进的实现。

如果您使用pagmo作为您的研究、教学或其他活动的一部分，我们将非常感谢您的支持存储库和/或引用我们的工作。出于引用目的，您可以使用以下BibTex条目，它引用到pagmo纸在《开源软件杂志：

@文章{Biscani2020年,
  国防部 = {10.21105/joss.02338},
  网址 = {https://doi.org/10.21105/joss.02338},
  年 = {2020},
  出版商 = {开放期刊},
  体积 = {5},
  数 = {53},
  页 = {2338},
  作者 = {弗朗西斯科·比斯卡尼和达里奥·伊佐},
  标题 = {用于优化的并行全局多目标框架：pagmo},
  杂志 = {开源软件杂志}
}

最新版本软件的DOI可在这个链接.

如果您更喜欢使用Python而不是C++，请使用pagmo可以通过Python使用侏儒,它的Python绑定。

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