HACKB
ハクビ
ブラックボックス最適化のオンラインジャッジシステム
中身がわからないブラックボックス関数に対してアルゴリズムを実装し、限られた評価回数で最良の解を求めるコンテスト形式のオンラインジャッジシステムです。ベイズ最適化、進化計算、回帰モデルなど、お好みの手法で挑戦してください。
ブラックボックス最適化とは
中身の式や勾配が分からないブラックボックス関数 f(x) に対して、入力と出力のデータのみを頼りに、『良い x』を探す問題です。
x
f(x)
y
x を渡すと y だけが返ってくる、中身が見えない関数がターゲットです。
関数がブラックボックス
解析式や偏微分は使えず、入力 x に対して数値 y = f(x) だけが返ります。
評価コストが高い
実験・シミュレーション・モデル学習など1回の評価コストが大きいため、賢く試行錯誤する必要があります。
幅広い実問題
ハイパーパラメータ調整、材料・薬剤探索、設計最適化など、現実のあらゆる場面に登場します。
関数最適化モード
現時点では「関数最適化モード」のみを提供しています。今後、他の評価モードを段階的に追加予定です。
関数最適化モード
限られた試行回数の中で、もっとも良い x を探す
evaluate(x) を呼ぶたびに y が返ってきます。決められた試行回数の中で、もっとも良い y を引き出したアルゴリズムが高く評価されます。
def solve(problem, evaluate):
...使い方
登録から採点まで 4 ステップで完結します。
- 1
アカウント登録
メールアドレスとパスワードでサインアップします。
- 2
コンテストの確認
公開中のコンテストから問題にアクセスし、問題内容を確認します。
- 3
コードの提出
問題ごとに関数をPythonで実装して提出します。
- 4
結果と順位を確認
判定結果と順位を確認できます。他の参加者の提出結果も閲覧可能です。