Metadata-Version: 2.4
Name: milka-opt
Version: 0.1.0
Summary: Библиотека, содержащая пять методов глобальной оптимизации: метод ветвей и границ, сеточный поиск, метод Монте-Карло, имитация отжига, генетический алгоритм.
Project-URL: Documetation, https://drive.google.com/drive/folders/10BLl6d3GXtyinTO8jlqDekYjo9K1A3uZ?usp=drive_link
Author-email: Kashina Olesya <kashinaolesya@inbox.ru>
License-Expression: MIT
License-File: LICENSE.txt
Keywords: Monte Carlo,branch and bound,genetic algorithm,global,grid search,optimization,simulated annealing
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Requires-Python: >=3.6.0
Requires-Dist: numpy
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest; extra == 'dev'
Description-Content-Type: text/markdown

# Global Meth Package

Библиотека методов глобальной оптимизации, включающая пять реализаций:
 - Метод ветвей и границ с оценкой Липшица
 - Сеточный поиск
 - Метод Монте-Карло
 - Метод имитации отжига
 - Генетический алгоритм

## Установка

Рекомендуется использовать виртуальное окружение.

'''bash
pip install -e ".[dev]"

## Использование

Импортировать нужный метод из пакета можно по примеру:
 from global_meth_package.branch_and_bound import branch_and_bound
 from global_meth_package.utils import rastrigin
 
 bounds = [(-5.12, 5.12)] * 3
 L = 126  # оценка Липшица
 x, fx = branch_and_bound(rastrigin, bounds, L)
 print(f"Приближённый глобальный минимум найден в точке: {x}, значение функции в ней: {fx}")

## Тестирование

Запустить тесты можно командой pytest.