为了帮助研究者更好地学习多目标优化，310实验室的Ruimin Shen (a legend)设计开发了OTL多目标优化软件开源系统。OTL采用面向对象设计，并应用Python搭建了可视化的实验平台，整个框架由三个部分组成： OptimizationTemplateLibrary (OTL)工程、PyOTL 工程、PyOptimization 实验平台。
文件包下载链接：https://github.com/O-T-L，下载好文件包，下面进行实验平台的搭建（在Linux Mint 18.0系统下）。
1 安装eclipse、g++
使用Synaptic Package Manager下载安装eclipse、eclipse-cdt-qt、g++.
为了能使eclipse运行C ++程序，需要配置eclipse参数路径
注意图中的修改路径/usr/bin/，修改好后，可以写一个C++程序检验是否能正常运行。
2 安装PyDev
下载PyDev3.5.0或者更高的版本，解压后得到features和plugins两个文件夹，将它们的内容复制到eclipse的相应目录下即可。
由于归档默认权限属于root，因此复制过去的PyDev，如果正常启动Eclipse的话无法加载PyDev，除非sudo 运行Eclipse。因此需要修改eclipse的使用权限，将eclipse文件夹下的所有文件/目录的权限设为所有用户可执行。在eclipse安装路径下用命令端输入：sudo chmod -R 777 eclipse
Eclipse的PyDev插件安装完以后，还要配置Python的解释器环境。点击Quick Auto-Config，选择Python3.5(一般系统会默认Python2.7)。
3 用 SynapTic Package Manager 下载 Python3.5 ，下面是可能需要下载的包：
python python-all python-dev python3-all python3-dev
python-scipy python3-scipy python-tk python3-tk python-qt4
python3-qt4 numpty sqliteman python-sqlite python-tz
libboost-python-dev libboost-python-dev python-support python3-tz python3-matplotlib
python-paramiko python-pam python-commandnotfound python3-smbc python3-uno
python-gnome2 python-feedparser python-dnspython python-pyinotify python3-tornado
python-opencv libboost-mpi-python-dev python-debtagshw python3-brlapi QtPy4
totem-plugins-extra ubuntu-drivers-common
4 安装Boost库
下载（http://www.boost.org/）并解压Boost库，使用命令行进行安装：
./bootstrap.sh
./b2
./b2 install
5 安装cmake
打开SynapTic Package Manager，选择 cmake,cmake-qt-gui,cmake-data
6 搭建OTL实验平台
完成上面的步骤后，下面正式进行多目标优化软件系统的搭建，用cmake编译 OptimizationTemplateLibrary 、PyOTL两个工程（PyOptimization不需要编译）。编译的过程中需要设置cmake参数。
OptimizationTemplateLibrary ：
PyOTL：
7 cmake 编译完成后，然后将三个文件import到eclipse中，修改一下代码，便可使用多目标优化实验软件系统了。
