論文の概要: Explainable Landscape Analysis in Automated Algorithm Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11828v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 15:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 15:13:03.515435
• Title: Explainable Landscape Analysis in Automated Algorithm Performance Prediction
• Title（参考訳）: 自動アルゴリズム性能予測における説明可能な景観解析
• Authors: Risto Trajanov and Stefan Dimeski and Martin Popovski and Peter Koro\v{s}ec and Tome Eftimov
• Abstract要約: 自動アルゴリズムの性能予測において,異なる教師付き機械学習モデルによって活用される問題景観の特徴の表現性について検討する。 教師付きML回帰モデルでは,問題ランドスケープの特徴が異なるため,教師付きML手法の選択が重要であることを実験的に指摘した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting the performance of an optimization algorithm on a new problem instance is crucial in order to select the most appropriate algorithm for solving that problem instance. For this purpose, recent studies learn a supervised machine learning (ML) model using a set of problem landscape features linked to the performance achieved by the optimization algorithm. However, these models are black-box with the only goal of achieving good predictive performance, without providing explanations which landscape features contribute the most to the prediction of the performance achieved by the optimization algorithm. In this study, we investigate the expressiveness of problem landscape features utilized by different supervised ML models in automated algorithm performance prediction. The experimental results point out that the selection of the supervised ML method is crucial, since different supervised ML regression models utilize the problem landscape features differently and there is no common pattern with regard to which landscape features are the most informative.
• Abstract（参考訳）: 新しい問題インスタンス上での最適化アルゴリズムの性能予測は、その問題インスタンスを解決するのに最適なアルゴリズムを選択するために不可欠である。 この目的のために,近年,最適化アルゴリズムが達成した性能に関連する問題ランドスケープ特徴のセットを用いて教師付き機械学習(ml)モデルを学習した。 しかし、これらのモデルはブラックボックスであり、最適化アルゴリズムによって達成される性能の予測に最も寄与するランドスケープの特徴を説明することなく、優れた予測性能を達成するための唯一の目標である。 本研究では,アルゴリズムの自動性能予測において,異なる教師付きMLモデルを用いた問題景観特徴の表現性について検討する。 実験の結果,教師付きML手法の選択は,異なる教師付きML回帰モデルが問題ランドスケープの特徴を異なる方法で活用しているため,どのランドスケープの特徴が最も有益かという共通パターンが存在しないため,極めて重要であることが示された。

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