SMAC：顺序基于模型的算法配置

生物信息学，和经验与理论算法实验室（ß-实验室）
部门计算机科学
 这个不列颠哥伦比亚大学

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新闻

2015年7月19日	新版本（版本2.10.03）有一个小错误修复。
2015年7月5日	新版本（版本2.10.02）具有新的PCS格式，并修复了其他错误。许可证现在是AGPLv3。
2014年8月4日	新版本（2.08.00版）应更易于使用
2013年10月	新版本（2.06.01版）包含一些小错误修复
2013年8月28日	新版本（版本2.06.00）包含一系列错误修复和可用性改进
2013年8月7日	新版本（版本2.04.02）包含一对错误修复。另外还有一个测试版发布了版本（2.06.00b），其中包含一些新的实用程序以及更多错误修复。
2013年2月16日	新版本（版本2.04.01），包括一些错误修复，可用性改进和次要功能改进
2012年10月25日	经过一系列内部版本，SMAC版本2公开发布！简而言之，这是一个完整的重写 Java中SMAC的许多改进有文档记录，便于携带和使用。
2012年2月1日	实质上是ASMAC的改进版本即将推出；如果你想开始同时使用SMAC，请快速发送电子邮件至弗兰克. 我们还计划提供与之类似的快速入门指南以及SMAC的Java实现。
2011年9月9日	第一这个版本页面设置。在此之前，SMAC仅在请求时可用。

更多新闻。。。

摘要

SMAC（基于序列模型算法配置）是通用的用于优化算法参数的工具（或一些我们可以自动运行的其他进程或我们可以评估的函数，例如模拟）。
SMAC帮助我们加快了本地搜索和树搜索算法在某些实例分布上按数量级计算。最近，我们也发现它对机器学习算法的超参数优化，缩放优于其他高维和离散输入维算法。最后，基于can的预测模型SMAC还可以捕获和利用重要信息关于模型域，例如哪些输入变量是最多的重要。
我们希望你发现SMAC同样有用。最终，我们希望帮助算法设计者关注比参数调整更有科学价值的任务。

软件

SMAC版本2.10.03（2015年7月）[来源，可执行文件，文件，示例]（tar.gz，13799KB）。
用于指定参数空间的新格式，更好地支持条件和禁止的参数。改进内存使用和其他错误修复。许可证更改为AGPLv3。
该zip文件包含一个重写的快速启动指南，广泛手动,和a常见问题解答.

上一个版本

显示

SMAC版本2.10.02（2015年7月）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，13784KB）。
用于指定参数空间的新格式，更好地支持条件和禁止的参数。改进内存使用和其他错误修复。许可证更改为AGPLv3。
该zip文件包含一个重写的快速启动指南，广泛手动,和a常见问题解答.
SMAC 2.08.00版（2014年8月）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，12887KB）。
主要可用性改进请参阅更改日志。
该zip文件包含一个重写的快速启动指南，广泛手动,和a常见问题解答.
SMAC 2.06.01版（2013年10月）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，10407KB）。
小错误修复：
1. 修复了v2.06.00中引入的导致验证训练集而不是测试集的错误
2. SMAC现在将尝试保存状态文件，以防用户关闭或出现错误
该zip文件包含一个快速启动指南，广泛手动,和a常见问题解答.
SMAC 2.06.00版（2013年8月）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，10366KB）。
显著的可用性改进
以前发布了BETA版本，现在仍然可以在这里使用[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，10228KB）。
SMAC 2.04.02版（8月2013年）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，10798KB）。
第三个错误修复版本请参阅手册中的更改日志。
SMAC 2.04.01版（2013年2月）[来源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，10818KB）。
第二个错误修复版本和次要修复请参阅手册中的更改日志。
SMAC 2.02版（10月2012)[源，可执行文件，文档，示例]（tar.gz，9715KB）。
用Java完全重写SMAC。此功能有许多新功能功能，有很好的文档记录，可移植且易于使用，只有依赖Java。
该zip文件包括快速入门指南、广泛的手册和常见问题解答。
SMAC-BBOB公司[来源，可执行文件和示例]（tar.gz，10.1MB）。用于昂贵的连续黑匣子的SMAC版本优化；它使用带有Mater内核的GP，没有初始设计，并且通过结合本地搜索、DIRECT和CMA-ES优化EI（请参阅BBOB-2013研讨会论文）。以下是这方面的数据纸张：[数据]（tar.gz，136MB）；
[数据仅适用于SMAC-BBOB和CMA-ES，100D]（目标gz，11 MB）
d-SMAC公司版本0.8[来源，可执行文件和示例]（目标gz，3.4 MB）。SMAC的分布式版本（参见上述LION 6论文）。
SMAC公司版本1.0.1[来源，可执行文件和示例]（tar.gz，5.5MB）。次要错误修复版本。
不依赖MEX文件的修改版本：版本1.0.1b[来源，可执行文件和示例]
您可以使用以下命令在Matlab中运行一个简单的示例命令：cd source；添加路径（genpath（pwd））；来自实验室的样本调用
然后，您可以调整sample_call_from_matlab.m来优化自己的函数。。。
SMAC公司版本1.0[来源，可执行文件和示例]（tar.gz，4.8MB）。
这是SMAC的公开版本。SMAC将免费用于非商业目的。
目前还没有快速入门指南，但输入格式非常与ParamILS类似（事实上，SMAC应该能够读取ParamILS场景文件，尽管如果您还可以为问题实例指定功能）。你可以打电话不带任何参数的smbo_runner可以查看一些用法示例（相同正如我们对ParamILS所做的那样）。
要从LION-5纸张复制SMAC版本，请使用以下内容调用字符串：smbo_runner<numRun>型号rf场景文件<场景文件>
要从LION-5论文中复制ROAR版本，请使用以下内容调用字符串：smbo_runner<numRun>method纯随机场景文件<场景文件>

许可证

SMAC根据AGPLv3获得许可。请联系弗兰克·赫特讨论其他许可选项。
注：v2.10.02之前的SMAC版本不受AGPLv3许可，但可免费用于学术和非商业用途。

论坛

如有任何意见、问题或疑虑，请访问SMAC论坛在此处可用

人

弗兰克·赫特,弗赖堡大学研究小组组长（相当于助理教授）
Holger Hoos公司,教授（UBC）
凯文莱顿-布朗，助理教授（UBC）
凯文·墨菲,谷歌公司和附属公司教授（UBC）
Steve Ramage，理学硕士（UBC）

论文

Frank Hutter、Holger Hoos、，和凯文·莱顿·布朗。
安序贯评价基于模型的昂贵blackbox函数优化
在GECCO公司2013 Blackbox优化标杆管理研讨会（BBOB'13）.出现。[pdf][bib]
弗兰克Hutter、Holger Hoos和Kevin莱顿-布朗。
平行算法配置
在：学习和智能优化（狮子6）.至出现[pdf格式][pptx公司幻灯片][pdf格式幻灯片][围兜]
弗兰克霍尔格·赫特胡斯和凯文莱顿-布朗。
截尾响应数据下的贝叶斯优化
2011年NIPS研讨会贝叶斯主义者优化，实验设计和强盗。[pdf格式][海报][围兜]
弗兰克Hutter、Holger Hoos和Kevin莱顿-布朗。
相继的基于模型通用算法配置优化
2011年，LION-5。[pdf格式][幻灯片演示文件幻灯片][pdf格式幻灯片][围兜]
第二名最佳论文奖
安具有附加详细信息的扩展版本可用作UBC技术报告TR-2010-10。[pdf格式][围兜]
弗兰克Hutter、Holger Hoos、Kevin Leyton Brown和凯文·墨菲。
有时间限制顺序参数优化
在狮子座4,2010 [pdf格式][围兜][幻灯片]
亚军获得最佳纸张奖
原始出版物位于www.springerlink.com网站.

数据

我们在自动化算法配置项目页面.