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Optimus是一款新型的元启发式优化插件，适用于Grasshopper。第一个版本实现了自适应差分进化与变异策略集合（jEDE）。当自适应方法更新交叉和变异率时，变异策略集合使用三种操作符来寻找最优结果。主要目的是在概念设计阶段的表演性计算架构框架中支持设计决策。
该插件使用标准测试问题、IEEE CEC 2005提出的一些测试问题和一个设计优化问题（所有这些都可以在下面的.gh文件中找到）进行实验。结果表明Optimus（jEDE）在21个问题中的20个问题上比Food4Rhino中的一些单目标优化算法找到更好的解决方案。该工具的目标受众是参数化设计建模的频繁用户（例如，建筑师、工程师和设计师）。
Optimus是在代尔夫特理工大学设计信息学教席开发的。算法的背景和结果可以在这里找到。
版本历史：
Optimus v1.0.2（beta） 2020年6月11日
- NFT约束处理，自适应和边界分配控制
Optimus v1.0.1（beta） 2019年9月10日
- 免费供商业和非商业用途
Optimus v1.0.0（beta） 2019年4月15日
- 首次发布（jEDE算法）
历史版本
版本
日期
大小
状态
语言
下载
v1.0.2 (beta)最新
2020年6月11日
开心版
Near Feasibility Threshold (NFT) constraint handling method added. NFT module can also be used with other optimizers in Grasshopper 3D. Possibility for changing hyperparameters for self-adaptive strategy and boundary assignment strategies. Few bugs fixed.
Machine Learning (ANN) Example
2020年6月24日
开心版
Basic test box problem for maximizing Daylight Autonomy with surrogate model.
Minimizing Single Objective Constrained Optimization Problems
2020年6月16日
开心版
Examples on minimizing rectangle areas using various existing optimizers (e.g. Optimus, Opossum, Galapagos, Silvereye) with Optimus_NFT (Near Feasibility Threshold) module.
Basic Unconstrained Example
2019年7月31日
开心版
Implementation of Optimus for a primitive shape in Grasshopper in order to minimize volume of box.
Design Optimization Example
2019年7月31日
开心版
Implementation of Optimus for a high dimensional structural design problem focusing on the shape and the profile size parameters.
Benchmark Suite
2019年7月31日
开心版
Standard and CEC 2005 benchmark problems used for evaluating the performance of Optimus to compare with other available algorithms in Grasshopper.
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