黑盒优化Benchmark——RABBO

RABBO（Real-Application Black-Box Optimization benchmark）榜单提供具有实际应用背景的黑盒优化测试问题及评测方案，旨在帮助算法研发者打磨求解真实场景问题的黑盒优化算法，为算法使用者提供各类算法特点与适用场景分析以及使用参考。<br />
● 黑盒优化问题，泛指目标函数难以从数学上解析表达，缺少可直接利用的梯度信息，仅可利用目标函数输入和对应输出函数值进行最优解搜索的优化问题<br />
● RABBO提供了针对黑盒优化问题的数学建模和优化求解的思路，提供了黑盒优化接口规范代码、实际应用背景的测试问题、和效果评测的方案。帮助广大研发者快速学习和研发。<br />
● RABBO榜单由达摩院决策智能实验室倾力维护，依托于阿里云天池平台的支持，将实行长期线上评测和定期揭榜。<br />
● RABBO将持续拓展问题场景，为领域内研发团队提供一个“研发工具”和“竞技平台”，打造国内外最具活力的的黑盒优化Benchmark榜单。