其他知识

黑盒优化
- 黑盒优化（Black-Box Optimization）是指在没有显式模型或无法直接解析函数形式的情况下，通过尝试不同的输入来最大化或最小化某个函数的值的过程。
- 在黑盒优化中，我们通常只能观察到函数的输入和输出，并且对于函数的内部细节一无所知。这样的问题在现实世界中经常出现，例如在寻找最优化的超参数时，我们很难直接确定某个超参数对于机器学习模型的性能的影响，需要进行黑盒优化来搜索最优超参数。另一个例子是在工程设计中，我们需要找到最优的设计参数，但是可能无法建立准确的物理模型，这时也需要使用黑盒优化技术。
- 黑盒优化技术包括很多不同的算法，例如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法、贝叶斯优化等等。这些算法通过多次迭代，不断地在参数空间中搜索，寻找函数的全局最优解或局部最优解。