論文の概要: Landscape-Aware Fixed-Budget Performance Regression and Algorithm
Selection for Modular CMA-ES Variants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09855v1
- Date: Wed, 17 Jun 2020 13:34:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 19:14:57.108157
- Title: Landscape-Aware Fixed-Budget Performance Regression and Algorithm
Selection for Modular CMA-ES Variants
- Title（参考訳）: 定型CMA-ES変数に対するランドスケープ対応固定予算性能回帰とアルゴリズム選択
- Authors: Anja Jankovic and Carola Doerr
- Abstract要約: 市販の教師あり学習手法を用いて,高品質な性能予測が可能であることを示す。
このアプローチを,モジュール型CMA-ESアルゴリズム群から選択した,非常に類似したアルゴリズムのポートフォリオ上でテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0965065178451106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated algorithm selection promises to support the user in the decisive
task of selecting a most suitable algorithm for a given problem. A common
component of these machine-trained techniques are regression models which
predict the performance of a given algorithm on a previously unseen problem
instance. In the context of numerical black-box optimization, such regression
models typically build on exploratory landscape analysis (ELA), which
quantifies several characteristics of the problem. These measures can be used
to train a supervised performance regression model.
First steps towards ELA-based performance regression have been made in the
context of a fixed-target setting. In many applications, however, the user
needs to select an algorithm that performs best within a given budget of
function evaluations. Adopting this fixed-budget setting, we demonstrate that
it is possible to achieve high-quality performance predictions with
off-the-shelf supervised learning approaches, by suitably combining two
differently trained regression models. We test this approach on a very
challenging problem: algorithm selection on a portfolio of very similar
algorithms, which we choose from the family of modular CMA-ES algorithms.
- Abstract（参考訳）: 自動アルゴリズム選択は、与えられた問題に対して最も適切なアルゴリズムを選択する決定的なタスクにおいて、ユーザをサポートすることを約束する。
これらの機械訓練手法の一般的な構成要素は回帰モデルであり、既見の問題インスタンスで与えられたアルゴリズムのパフォーマンスを予測する。
数値ブラックボックス最適化の文脈では、このような回帰モデルは探索的ランドスケープ分析(ela)に基づいて構築され、問題のいくつかの特徴を定量化する。
これらの尺度は教師付きパフォーマンス回帰モデルのトレーニングに使用できる。
ELAベースのパフォーマンスレグレッションに向けた最初のステップは、固定ターゲット設定の文脈で行われてきた。
しかし、多くのアプリケーションでは、ユーザーは与えられた機能評価の予算内で最適なアルゴリズムを選択する必要がある。
この固定予算設定を採用することで,2つの異なる学習回帰モデルを適切に組み合わせることで,市販の教師付き学習アプローチで高品質なパフォーマンス予測を実現することが可能であることを実証する。
我々は,モジュール型CMA-ESアルゴリズム群から選択した,非常に類似したアルゴリズムのポートフォリオ上でのアルゴリズム選択という,非常に困難な問題に対して,このアプローチを検証した。
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