# MSO 分子多目标优化工具｜Python 粒子群与属性评分｜免费代码

## 项目用途

在连续潜空间中组合粒子群搜索与分子属性评分，支持单目标、多目标、期望区间和结构约束，适合分子优化流程研究。

## 运行状态

需要配置后运行。本发布包已完成文件结构、入口、依赖声明和 Python 语法级检查；由于外部模型、商业求解器、旧版依赖或 MATLAB 环境等条件，未宣称所有示例在任意电脑上可直接运行。

## 运行环境

Python 科学计算环境；NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn、RDKit，以及 CDDD 推理环境和预训练模型。

## 核心入口

mso/optimizer.py；调用 BasePSOptimizer

## 核心文件

mso/、mso/objectives/、mso/data/、example/

## 使用方式

准备 CDDD 推理模型后定义初始分子与评分函数，再创建 BasePSOptimizer 并运行迭代，结果可从 best_solutions 获取。

## 输入与输出

输入由项目配置、样例数据、目标函数或场景参数决定；输出通常包括目标值、优化解、调度结果、路径、日志或可视化结果。请先使用包内样例验证环境，再替换为自己的数据。

## 已知限制

不包含 CDDD 预训练模型；环境配置和模型文件体积较大，完整运行需要额外准备化学信息学依赖。

## 授权与第三方组件

项目原有 LICENSE、NOTICE 或 COPYING 文件及源码版权头均予以保留。使用、修改或再分发前请阅读这些文件，并同时遵守外部依赖、数据集、模型与求解器的各自条款。
