Descrição
Algoritmos de otimização inspirados na natureza podem ser criados e comparados em um framework Python leve. Pesquisadores e estudantes usam NiaPy em inteligência de enxame, métodos evolutivos e experimentos de otimização. Resultados dependem da formulação do objetivo, parâmetros, sementes aleatórias e benchmarks.