The success of metaheuristic optimization methods has led to the development of a large variety of algorithm paradigms. However, no algorithm clearly dominates all its competitors on all problems. Instead, the underlying variety of landscapes of optimization problems calls for a variety of algorithms to solve them efficiently. It is thus of prior importance to have access to mature and flexible software frameworks which allow for an efficient exploration of the algorithm design space. Such frameworks should be flexible enough to accommodate any kind of metaheuristics, and open enough to connect with higher-level optimization, monitoring and evaluation softwares. This article summarizes the features of the ParadisEO framework, a comprehensive C++ free software which targets the development of modular metaheuristics. ParadisEO provides a highly modular architecture, a large set of components, speed of execution and automated algorithm design features, which are key to modern approaches to metaheuristics development.


翻译:计量经济学优化方法的成功导致大量各种算法范式的发展,然而,没有一种算法在所有问题上明显支配所有竞争者。相反,优化问题的基本面貌要求各种算法来有效解决这些问题。因此,获得成熟和灵活的软件框架对于有效探索算法设计空间至关重要。这种框架应足够灵活,能够容纳任何种类的计量经济学,并足够开放,能够与更高层次的优化、监测和评价软件连接。文章总结了PardisEO框架的特征,这是一个综合的C++免费软件,目标是开发模块计量经济学。帕拉迪奥提供了一种高度模块化的结构、一套大的组成部分、执行速度和自动算法设计特征,这些是现代计量经济学发展方法的关键。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月15日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
8+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
209+阅读 · 2019年9月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Distributed Deep Learning in Open Collaborations
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
VIP会员
最新内容
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
0+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
4+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
5+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员