open-box：全面的黑箱优化解决方案

open-box：全面的黑箱优化解决方案

open-box 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-box

项目介绍

OpenBox 是一个高效且通用的黑箱优化（BBO）系统，由北京大学DAIR实验室自动化机器学习团队设计开发。该项目旨在简化黑箱优化的应用流程，无论在工业界还是学术界，都能帮助用户更轻松地实现数据科学目标。OpenBox 支持多目标与约束优化、迁移学习、分布式并行化、多保真度加速以及早期停止等特性，为用户提供了一个功能全面的优化工具。

项目技术分析

OpenBox 采用了多种先进的优化算法和组件，包括代理模型（如高斯过程、TPE、概率随机森林、LightGBM）、采集函数（如EI、PI、UCB、MES、EHVI、TS）以及采集优化器（如随机搜索、局部搜索、差分进化、L-BFGS-B）。此外，它还整合了多种优化算法，如基于代理模型的贝叶斯优化、多保真度优化、进化算法以及其他算法（如退火、粒子群优化、随机搜索）。

在架构设计上，OpenBox 以服务的形式提供，支持REST API调用，用户无需关心环境配置、软件维护和执行优化等细节。同时，OpenBox 还提供了Web UI，方便用户追踪和管理任务。

项目技术应用场景

OpenBox 的应用场景广泛，它可以用于自动化超参数优化、神经架构搜索、推荐系统等领域。例如，在ACM CIKM 2021 AnalyticCup比赛中，基于OpenBox的解决方案获得了第一名；在2021 CCF ChinaSoft开源创新竞赛中，OpenBox团队赢得了特别奖。

项目特点

OpenBox 项目的特点如下：

1. 易用性：简化用户操作，提供友好的可视化界面来跟踪和管理黑箱优化任务。
2. 一致性性能：集成最先进的优化算法，并自动选择合适的算法。
3. 资源管理：提供基于成本模型的建议，如最小工作节点或时间预算。
4. 可扩展性：在输入变量、目标、任务、试验和平行评估的数量上都能进行扩展。
5. 高效率：有效利用并行资源，通过迁移学习和多保真度进行系统优化。
6. 容错性、可扩展性和数据隐私保护：确保系统的稳定性和安全性。

总结

OpenBox 作为一款全面的黑箱优化工具，凭借其高效的算法和灵活的设计，在自动化机器学习和数据科学领域中具有广泛的应用潜力。无论您是学术界的研究人员还是工业界的开发者，OpenBox 都能为您提供强大的优化能力，帮助您轻松应对各种复杂的优化问题。通过其易于使用的界面和服务化架构，OpenBox 定将成为您优化工作的得力助手。立即尝试 OpenBox，开启您的黑箱优化之旅！

open-box 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-box