COCOpf：一个算法组合COCO/BBOB平台！COCOpf是一个基于Python的平台，用于研究和开发超启发式算法，在优秀内维护优化算法组合。算法组合代表了一种方法，其中多个启发式优化算法，每个最适合不同类别的问题，在一个通用求解器中组合在一起，可以为输入的每个问题实例选择最佳算法运行。使用COCOpf，您可以立即开始尝试组合多种启发式黑盒优化算法的方法，以在COCO/BBOB基准函数集上实现最佳组合性能。

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COCOpf带来了以下内容：一个现成的Experiment类，将缩短和简化您的实验脚本。还提供了一个通用的MinimizeMethod接口，允许您在所有超启发式实验中维护一组通用的自定义优化算法。好奇这些方法如何在实际中运用？试试这款opt4j_3.1Java平台启发式优化算法吧！或者下载工程优化算法python实现来亲自体验。

在COCOpf平台上，您可以即时访问七种最小化算法，它们是scipy.optimize的一部分（包含在盆地跳跃全局优化算法中）。如果您对填充启发式算法感兴趣，可以阅读填充启发式算法。如果您在寻找启发式算法的综合工具箱，这个启发式优化算法工具箱会是您的好帮手。

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现在，是时候开始您的优化之旅了！探索COCOpf带来的便利和强大功能，体验不同启发式算法的魅力吧！