refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,244 @@
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id: wiki-2026-0508-black-box-optimization
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title: Black-Box Optimization
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [블랙박스 최적화, derivative-free optimization, BBO, Bayesian optimization, CMA-ES, gradient-free]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [optimization, bayesian-optimization, cma-es, hyperparameter-tuning, automl, gradient-free, derivative-free]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: Optuna / scikit-optimize / Ray Tune / BoTorch / nevergrad
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# Black-Box Optimization
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 gradient X 의 best 의 search"**. 매 expensive function (1 trial = hour) 의 minimum sample 의 best. 매 hyperparameter / drug / robotics / circuit design 의 standard. 매 Bayesian Optimization (GP) 의 dominant.
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## 📖 핵심
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### 매 setting
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- 매 f(x): 매 expensive (분 ~ 일).
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- 매 gradient X 또는 매 noisy.
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- 매 budget 매 limited (10-1000 trial).
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- 매 goal: min/max f.
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### 매 method
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#### Random / Grid search
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- 매 simple, 매 baseline.
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- 매 random > grid (high-dim).
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#### Bayesian Optimization (BO)
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- 매 surrogate model (Gaussian Process / TPE) 의 fit.
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- 매 acquisition function (EI, UCB, PI) 의 next 결정.
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- ✅ 매 sample-efficient.
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- ❌ 매 GP scale O(N³).
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#### Evolutionary
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- **CMA-ES**: 매 covariance matrix adaptation. 매 continuous.
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- **GA**: 매 discrete.
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- **Differential Evolution**: 매 robust.
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#### Simulated Annealing
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- 매 random walk + 매 cooling schedule.
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- 매 escape local min.
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#### Population-based
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- **Particle Swarm** (PSO).
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- **Population-Based Training** (PBT, DeepMind).
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#### TPE (Tree-structured Parzen Estimator)
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- 매 Optuna default.
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- 매 conditional parameter OK.
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#### NES (Natural Evolution Strategy)
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- 매 OpenAI ES.
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- 매 distributed-friendly.
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### 매 acquisition function (BO)
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- **Expected Improvement (EI)**: 매 expected gain over best.
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- **UCB** (Upper Confidence Bound): 매 exploit + explore (κ).
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- **PI** (Probability of Improvement): 매 simple.
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- **TS** (Thompson Sampling): 매 sample posterior.
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- **q-EI**: 매 batch parallel.
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### 매 응용
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1. **Hyperparameter tune**: 매 Optuna, 매 Ray Tune.
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2. **AutoML**: 매 architecture + hyperparam.
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3. **Drug discovery**: 매 molecule design.
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4. **Robotics**: 매 policy parameter.
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5. **A/B test**: 매 thompson sampling.
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6. **Material design**: 매 alloy composition.
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7. **Compiler**: 매 optimization flag.
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8. **NN architecture search**: NAS.
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### 매 high-dim / structured
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- **Trust Region BO**: 매 local search.
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- **Multi-fidelity**: 매 cheap proxy.
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- **Constraint BO**: 매 feasibility constraint.
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- **Multi-objective**: 매 Pareto front.
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- **Categorical / mixed**: 매 SMAC, 매 TPE.
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### 매 modern compute
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- **Parallel batch**: 매 q-acquisition.
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- **Async**: 매 worker 의 done 의 즉시 propose.
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- **Warm-start**: 매 prior task 의 transfer.
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- **Multi-fidelity** (Hyperband, BOHB): 매 budget allocation.
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## 💻 패턴
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### Optuna (TPE)
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```python
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import optuna
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def objective(trial):
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lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-1, log=True)
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n_layers = trial.suggest_int('n_layers', 1, 5)
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optimizer = trial.suggest_categorical('optimizer', ['adam', 'sgd'])
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model = build(n_layers, lr, optimizer)
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return train_and_eval(model)
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study = optuna.create_study(direction='minimize')
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study.optimize(objective, n_trials=100, n_jobs=4)
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print(study.best_params, study.best_value)
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```
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### scikit-optimize (GP-BO)
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```python
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from skopt import gp_minimize
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from skopt.space import Real, Integer, Categorical
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space = [
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Real(1e-5, 1e-1, prior='log-uniform', name='lr'),
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Integer(1, 10, name='depth'),
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Categorical(['relu', 'gelu'], name='activation'),
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]
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||||
result = gp_minimize(
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objective,
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space,
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n_calls=50,
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acq_func='EI',
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random_state=42,
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)
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print(f'best: {result.x}, value: {result.fun}')
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```
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### CMA-ES (continuous)
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```python
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import cma
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def objective(x):
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return sum(xi**2 for xi in x) # 매 minimize
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es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0=[1.0]*10, sigma0=0.5)
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es.optimize(objective, iterations=100)
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print(es.result.xbest)
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```
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### BoTorch (PyTorch BO)
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```python
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import torch
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from botorch.models import SingleTaskGP
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from botorch.fit import fit_gpytorch_mll
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from botorch.acquisition import ExpectedImprovement
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from botorch.optim import optimize_acqf
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from gpytorch.mlls import ExactMarginalLogLikelihood
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# 매 X, Y 의 train data
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gp = SingleTaskGP(X, Y)
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mll = ExactMarginalLogLikelihood(gp.likelihood, gp)
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fit_gpytorch_mll(mll)
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ei = ExpectedImprovement(model=gp, best_f=Y.max())
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candidate, _ = optimize_acqf(
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ei, bounds=bounds, q=1, num_restarts=10, raw_samples=512,
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)
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# 매 candidate 의 evaluate → 매 GP 의 update.
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```
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### Hyperband / BOHB (multi-fidelity)
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```python
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from ray import tune
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from ray.tune.schedulers import HyperBandScheduler
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scheduler = HyperBandScheduler(metric='loss', mode='min')
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analysis = tune.run(
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train_fn,
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config={'lr': tune.loguniform(1e-5, 1e-1)},
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scheduler=scheduler,
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num_samples=100,
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resources_per_trial={'gpu': 1},
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)
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```
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→ 매 cheap (low epoch) 의 explore + 매 promising 의 더 exploit.
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### Multi-objective (Pareto)
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```python
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import optuna
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def objective(trial):
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x = trial.suggest_float('x', 0, 5)
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y = trial.suggest_float('y', 0, 5)
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return x**2, (x-2)**2 + y**2 # 매 둘 다 minimize
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study = optuna.create_study(directions=['minimize', 'minimize'])
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study.optimize(objective, n_trials=100)
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# 매 Pareto front 의 visualize.
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optuna.visualization.plot_pareto_front(study).show()
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Method |
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|---|---|
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| Hyperparam (medium budget) | Optuna (TPE) |
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| Hyperparam (small budget) | GP-BO (skopt / BoTorch) |
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| Continuous high-dim | CMA-ES |
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| Discrete + continuous | TPE / SMAC |
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| Multi-fidelity | BOHB / Hyperband |
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| Distributed / async | Ray Tune |
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| RL policy | CMA-ES / OpenAI ES |
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| Multi-objective | NSGA-II / qNEHVI |
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**기본값**: Optuna 의 baseline. 매 small budget 가 BoTorch.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Optimization]] · [[AutoML]] · [[Hyperparameters|Hyperparameter-Tuning]]
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||||
- 변형: [[Bayesian-Optimization]] · [[CMA-ES]] · [[Genetic-Algorithm]] · [[Simulated-Annealing]]
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||||
- 응용: [[Optuna]]
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||||
- Adjacent: [[Gaussian-Process]] · [[NAS]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 expensive function. 매 hyperparameter tune. 매 gradient 없는 system. 매 design space search.
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**언제 X**: 매 cheap function (gradient 더 fast). 매 closed-form solution.
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## ❌ 안티패턴
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- **Grid search high-dim**: 매 curse of dimensionality.
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- **Acquisition 의 always EI** (high-noise): 매 UCB 가 좋음.
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- **No warm-start (related task)**: 매 sample waste.
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- **GP 의 1000+ trial**: 매 cubic scale.
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- **No multi-fidelity** (cheap proxy 가능): 매 budget waste.
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- **Single objective (multi-criteria 의 case)**: 매 weight 의 wrong.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Snoek et al. BO, Hansen CMA-ES, Optuna paper).
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- 신뢰도 A.
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- Related: [[Bayesian-Optimization]] · [[CMA-ES]] · [[AutoML]] · [[Optuna]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — methods + acquisition + 매 Optuna / BoTorch / CMA-ES code |
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Reference in New Issue
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