scikit-opt群体智能算法库正式入驻GitCode，开启优化新征程

在优化领域，一场智能化的革新风暴正悄然席卷而来，而如今，这场风暴的核心力量 ——scikit-opt 群体智能算法库，正式入驻 GitCode，为科研与工业优化领域注入全新活力与无限可能！

scikit-opt是一款基于Python开发的高效群体智能算法工具箱，集成了差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等主流优化算法，专为学术界和工业界解决复杂优化问题而生！无论是经典的旅行商问题（TSP），还是机器学习参数调优、工程优化设计，都能轻松应对。

“让群体智能算法的使用门槛无限趋近于0！

无论是科研小白还是算法工程师，只需几行代码，即可调用顶尖优化算法，极大地提升工作效率，让你从繁琐的算法细节中解脱出来，专注于更关键的任务。

“核心亮点，重新定义智能优化

主流算法全覆盖

支持7+经典算法：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法，学术界前沿研究、工业界实际应用中 90% 以上的场景，都在它的 “能力范围” 之内。

对于旅行商问题（TSP），更是内置了专属的高效求解器，一键就能为你铺就最优路径，让路径规划难题迎刃而解。

极简API设计，畅享便捷操作

API部署简单，调用方便，文档详尽，使用时简洁易懂

高性能并行计算

在大规模问题求解时，scikit-opt 支持多核并行加速，还能借助 GPU 计算的强大力量，通过调用 CUDA 实现效率的飞速提升，为复杂问题的快速解决提供强劲动力，实现效率提升。

学术与工业"双重认证"

论文引用超数十篇：已被国内外顶级期刊、会议论文引用，得到优化领域广泛认可。 

在工业界，物流调度、金融风控、能源优化等众多场景中，它也凭借出色的可靠性，成为众多企业解决实际问题的首选工具。

scikit-opt 的项目作者希望能致力于降低群体智能算法的编程门槛，使其尽可能接近 0，以便任何人，无论专业背景，都能轻松上手使用群体智能算法。同时能为学术界和工业界提供一套便捷、高效的群体智能算法工具，满足他们在科研探索和实际应用中的多样化需求，帮助他们更高效地解决各类复杂优化问题。

而scikit-opt 的入驻，也标志着智能优化新时代的正式开启。在这里，让复杂的问题，遇见简单的答案。

立即来GitCode体验 scikit-opt，感受它带来的优化 “魔法”，开启属于你的智能优化之旅吧！

项目地址：

http://gitcode.com/guofei9987/scikit-opt/overview