論文の概要: Optimizing Discrete Spaces via Expensive Evaluations: A Learning to
Search Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07320v1
- Date: Mon, 14 Dec 2020 08:04:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-09 06:24:37.844545
- Title: Optimizing Discrete Spaces via Expensive Evaluations: A Learning to
Search Framework
- Title(参考訳): 高価な評価による離散空間の最適化:探索学習フレームワーク
- Authors: Aryan Deshwal, Syrine Belakaria, Janardhan Rao Doppa, Alan Fern
- Abstract要約: L2S-DISCOという新しい学習と研究の枠組みを導入し、評価します。
鍵となる洞察は、各ステップで制御知識によって導かれる探索手順を用いて次の構造を選択し、新しい機能評価が観察されるにつれて制御知識を改善することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.0915797856091
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of optimizing expensive black-box functions over
discrete spaces (e.g., sets, sequences, graphs). The key challenge is to select
a sequence of combinatorial structures to evaluate, in order to identify
high-performing structures as quickly as possible. Our main contribution is to
introduce and evaluate a new learning-to-search framework for this problem
called L2S-DISCO. The key insight is to employ search procedures guided by
control knowledge at each step to select the next structure and to improve the
control knowledge as new function evaluations are observed. We provide a
concrete instantiation of L2S-DISCO for local search procedure and empirically
evaluate it on diverse real-world benchmarks. Results show the efficacy of
L2S-DISCO over state-of-the-art algorithms in solving complex optimization
problems.
- Abstract(参考訳): 離散空間(例えば集合、列、グラフ)上で高価なブラックボックス関数を最適化する問題を考える。
鍵となる課題は、高い性能構造をできるだけ早く識別するために、評価する組合せ構造の列を選択することである。
我々の主な貢献は、L2S-DISCOと呼ばれる新しい学習学習フレームワークの導入と評価である。
重要な洞察は、各ステップで制御知識によって導かれる探索手順を用いて次の構造を選択し、新しい機能評価が観察されるにつれて制御知識を改善することである。
局所探索のためのL2S-DISCOの具体的インスタンス化を行い,実世界の様々なベンチマークで実証的に評価する。
その結果,複雑な最適化問題に対するl2s-discoの有効性が示された。
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