ブラックボックス最適化
ブラックボックス最適化は、数理最適化の一種であり、関数の最適化問題を解決するための手法です。特に、目的関数の詳細な解析が難しいか不可能な場合に使用されます。このような場合、目的関数は「ブラックボックス」と呼ばれ、その内部構造や挙動が完全には理解できないことがあります。
ブラックボックス最適化では、目的関数の評価結果のみが利用可能であり、その他の情報（勾配、ヘッセ行列など）は利用できません。このような条件下で、最適化アルゴリズムは目的関数の評価を最小化または最大化するための適切なパラメータを見つけることを目指します。
ブラックボックス最適化は、様々な応用分野で使用されます。例えば、工学や製造業においては、製品の設計やプロセスの最適化に利用されます。また、機械学習や深層学習のハイパーパラメータの調整、金融取引の戦略の最適化、クリック率最大化のための広告配信戦略の最適化など、様々な問題に応用されています。
ブラックボックス最適化の手法には、進化計算、遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化、ベイズ最適化、適応的ランダム探索などがあります。これらの手法は、目的関数の評価結果を利用して、最適解に近づくための探索を行います。