論文の概要: Linear Matrix Factorization Embeddings for Single-objective Optimization Landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14506v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 08:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:01:11.150505
• Title: Linear Matrix Factorization Embeddings for Single-objective Optimization Landscapes
• Title（参考訳）: 単目的最適化景観に対する線形行列分解埋め込み
• Authors: Tome Eftimov, Gorjan Popovski, Quentin Renau, Peter Korosec, Carola Doerr
• Abstract要約: ブラックボックス最適化では、機能は$(x,f(x))$サンプルのセットから導出する必要がある。 行列因数分解による線形次元の減少は、異なる問題インスタンス間の相関関係のより良い検出に大きく寄与することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.755972004983746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated per-instance algorithm selection and configuration have shown promising performances for a number of classic optimization problems, including satisfiability, AI planning, and TSP. The techniques often rely on a set of features that measure some characteristics of the problem instance at hand. In the context of black-box optimization, these features have to be derived from a set of $(x,f(x))$ samples. A number of different features have been proposed in the literature, measuring, for example, the modality, the separability, or the ruggedness of the instance at hand. Several of the commonly used features, however, are highly correlated. While state-of-the-art machine learning techniques can routinely filter such correlations, they hinder explainability of the derived algorithm design techniques. We therefore propose in this work to pre-process the measured (raw) landscape features through representation learning. More precisely, we show that a linear dimensionality reduction via matrix factorization significantly contributes towards a better detection of correlation between different problem instances -- a key prerequisite for successful automated algorithm design.
• Abstract（参考訳）: インスタンスごとのアルゴリズム選択と構成の自動化は、満足度、AI計画、TSPなど、数多くの古典的な最適化問題に対して有望なパフォーマンスを示している。 これらのテクニックは、しばしば問題インスタンスのいくつかの特性を測定する一連の機能に依存しています。 ブラックボックス最適化の文脈では、これらの特徴は$(x,f(x))$サンプルの集合から導き出さなければならない。 文学では、例えばモダリティ、分離性、または手元にあるインスタンスの頑丈さなど、いくつかの異なる特徴が提案されている。 しかし、一般的に使われるいくつかの特徴は高い相関関係にある。 最先端の機械学習技術は、その相関を日常的にフィルタリングすることができるが、アルゴリズム設計手法の説明可能性を妨げる。 そこで本研究では,実測した景観特徴を表現学習により前処理する手法を提案する。 より正確には、行列因子分解による線形次元の削減は、異なる問題インスタンス間の相関をより良く検出するのに役立つことが示され、これはアルゴリズム設計の成功に重要な前提条件である。

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