pymoo 是一个挺好用的 Python 多目标优化框架，专门那些在机器学习、工程设计等领域中遇到的多目标优化问题。它内置了 NSGA-II、NSGA-III、MOEAD 等经典算法，可以你高效找到最优解。框架的接口也比较简单，只要定义好目标函数和约束条件，就能直接调用内置算法进行优化，尤其适合科研和工业应用。

你可以根据不同的需求选择合适的算法，比如 NSGA-II 比较适合传统的多目标优化，而 NSGA-III 则在面对大规模问题时更有优势。MOEAD 则通过分解问题的方式提高了效率，适合需要精确求解的场景。

pymoo 也灵活，允许你对算法进行自定义或者调整，可以说是一个适合实验和实际应用的工具。如果你正在找一个合适的多目标优化工具，pymoo 绝对值得一试。其实它不光适用于学术研究，实际工程中，比如电力系统的优化调度，它也能轻松搞定。

，如果你经常需要这类复杂的优化问题，掌握 pymoo 将对你大有。