HyperMapper 使用教程

HyperMapper 使用教程

hypermapperBlack-box Optimizer based on Bayesian Optimization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hypermapper

项目介绍

HyperMapper 是一个基于贝叶斯优化的多目标黑盒优化工具。它成功应用于涉及数万亿种可能设计选择的实际问题中，特别是在计算机视觉和机器人、编程语言编译器和硬件设计、数据库管理系统（DBMS）参数配置等领域。HyperMapper 旨在帮助用户在复杂的设计空间中进行高效探索和优化。

项目快速启动

安装 HyperMapper

我们推荐使用 pip 安装 HyperMapper：

pip install hypermapper

请确保使用 pip 版本 18 或更高。

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 HyperMapper 进行优化：

from hypermapper import optimize

# 定义优化目标函数
def objective_function(params):
    x = params['x']
    y = params['y']
    return -(x**2 + y**2)

# 定义搜索空间
search_space = {
    "x": {"type": "float", "range": [-10, 10]},
    "y": {"type": "float", "range": [-10, 10]}
}

# 运行优化
best_params, best_value = optimize(objective_function, search_space)

print("Best parameters:", best_params)
print("Best value:", best_value)

应用案例和最佳实践

应用案例

HyperMapper 已被成功应用于多个领域，包括：

• 计算机视觉和机器人：优化视觉算法的参数，提高机器人导航的准确性。
• 编程语言编译器：优化编译器参数，提升代码执行效率。
• 硬件设计：优化硬件配置，提高性能和能效。
• 数据库管理系统：优化 DBMS 参数，提升数据库查询性能。

最佳实践

• 定义清晰的搜索空间：确保搜索空间的定义准确反映问题的实际范围。
• 选择合适的优化目标：根据具体需求选择合适的优化目标函数。
• 合理设置优化参数：调整优化参数以平衡探索和利用，提高优化效率。

典型生态项目

HyperMapper 作为一个强大的优化工具，与其他开源项目结合使用可以发挥更大的作用。以下是一些典型的生态项目：

• SciPy：用于科学计算的 Python 库，与 HyperMapper 结合可以进行更复杂的数学优化。
• TensorFlow：用于机器学习的开源库，HyperMapper 可以帮助优化神经网络的参数。
• Pandas：用于数据分析的库，HyperMapper 可以用于优化数据处理流程。

通过结合这些生态项目，HyperMapper 可以在更广泛的领域中发挥其优化能力。

hypermapperBlack-box Optimizer based on Bayesian Optimization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hypermapper