黑盒函数的全局优化挺烧脑的，尤其当你对函数本身一无所知还带点噪声。StoSOO就比较聪明，专门玩这种“我不懂你但我照样搞定你”的操作。它不看函数光滑不光滑，直接在的值域里分区搞采样，走的是乐观策略，哪里看着像宝就往哪儿试，效率还挺高。

有限预算的优化问题里，这工具还挺有优势。尤其像那种模型调用代价高、结果又带点噪的情况，比如强化学习调参、AutoML、甚至硬件实验优化，拿来用就对了。

用起来也不麻烦，接口清晰，文档在官网上写得还可以（虽然是老点的法式审美风格）。地址在这儿：StoSOO 官网，有代码和原理都写得明白。

哦对，和它一挂的优化算法也挺有意思的，比如遗传算法、粒子群优化，适合多看看，对比着玩。

如果你正被黑盒函数搞得焦头烂额，或者预算不够评估又多，StoSOO值得一试，起码不会乱采点浪费资源。