paulknysh/blackbox
A Python module for parallel optimization of expensive black-box functions
解決的問題
提供一種方法，用於尋找計算成本高昂的「黑箱」函數的全域最小值，例如用於神經網路超參數調校或執行複雜模擬的函數。
工作原理
此模組接收目標函數、定義的搜尋領域（參數範圍）以及函數呼叫的總預算。透過將函數呼叫劃分為多個批次，並在多核心CPU或叢集上並行評估這些批次，從而優化搜尋過程。使用者可使用預設的 multiprocessing.Pool，也可提供自訂的平行引擎，如 Dask 或 ipyparallel。
適用對象
需要對耗時過程進行參數最佳化，但底層數學函數未知或過於複雜而無法推導的開發者與研究人員。
主要亮點
- 平行執行：透過批次函數評估，可擴展至多核心CPU與叢集。
- 彈性執行：透過可呼叫的執行器支援自訂平行引擎（例如 Dask、ipyparallel、pathos）。
- 極簡API：只需函數、搜尋領域與預算即可開始最佳化。
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