VOPy: A Framework for Black-box Vector Optimization

要約

VOPy は、ブラック ボックス ベクトル最適化に対処するために設計されたオープンソース Python ライブラリです。VOPy では、凸円錐によって引き起こされる半順序に関して複数の目的を同時に最適化する必要があります。
VOPy は、ソリューションの柔軟なコーンベースの順序付けを可能にすることで、従来の多目的最適化 (MOO) ツールを超えて拡張します。
アプリケーション範囲には、観測ノイズのある環境、離散または連続の設計空間、限られた予算、およびバッチ観測が含まれます。
VOPy はモジュール式アーキテクチャを提供し、既存のメソッドの統合と新しいアルゴリズムの開発を容易にします。
VOPy のアーキテクチャ、使用法、ベクトル最適化分野の研究と応用を前進させる可能性について詳しく説明します。
VOPy のソース コードは https://github.com/Bilkent-CYBORG/VOPy で入手できます。

要約(オリジナル)

We introduce VOPy, an open-source Python library designed to address black-box vector optimization, where multiple objectives must be optimized simultaneously with respect to a partial order induced by a convex cone. VOPy extends beyond traditional multi-objective optimization (MOO) tools by enabling flexible, cone-based ordering of solutions; with an application scope that includes environments with observation noise, discrete or continuous design spaces, limited budgets, and batch observations. VOPy provides a modular architecture, facilitating the integration of existing methods and the development of novel algorithms. We detail VOPy’s architecture, usage, and potential to advance research and application in the field of vector optimization. The source code for VOPy is available at https://github.com/Bilkent-CYBORG/VOPy.

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