論文の概要: Automated Dynamic Algorithm Configuration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13881v1
• Date: Fri, 27 May 2022 10:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:24:50.459755
• Title: Automated Dynamic Algorithm Configuration
• Title（参考訳）: 動的アルゴリズムの自動構成
• Authors: Steven Adriaensen, Andr\'e Biedenkapp, Gresa Shala, Noor Awad, Theresa Eimer, Marius Lindauer and Frank Hutter
• Abstract要約: アルゴリズムの性能は、しばしばパラメータの設定に依存する。 いくつかのアルゴリズムパラメータは実行時に動的に調整される。 有望な代替手段は、データからそのような動的パラメータ適応ポリシーを自動的に学習することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.39845379026921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of an algorithm often critically depends on its parameter configuration. While a variety of automated algorithm configuration methods have been proposed to relieve users from the tedious and error-prone task of manually tuning parameters, there is still a lot of untapped potential as the learned configuration is static, i.e., parameter settings remain fixed throughout the run. However, it has been shown that some algorithm parameters are best adjusted dynamically during execution, e.g., to adapt to the current part of the optimization landscape. Thus far, this is most commonly achieved through hand-crafted heuristics. A promising recent alternative is to automatically learn such dynamic parameter adaptation policies from data. In this article, we give the first comprehensive account of this new field of automated dynamic algorithm configuration (DAC), present a series of recent advances, and provide a solid foundation for future research in this field. Specifically, we (i) situate DAC in the broader historical context of AI research; (ii) formalize DAC as a computational problem; (iii) identify the methods used in prior-art to tackle this problem; (iv) conduct empirical case studies for using DAC in evolutionary optimization, AI planning, and machine learning.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの性能は、しばしばパラメータの設定に依存する。 パラメータを手動でチューニングする面倒でエラーを起こしやすいタスクを省くために、さまざまな自動アルゴリズム構成法が提案されているが、学習された設定が静的であるため、まだ未解決の可能性が残っている。 しかし、アルゴリズムパラメータのいくつかは実行中に動的に調整され、例えば最適化の現在の状況に適応することが示されている。 これまでのところ、これは手作りのヒューリスティックスによって最も一般的に達成されている。 最近の有望な代替手段は、データからそのような動的パラメータ適応ポリシーを自動的に学習することである。 本稿では、この新しい分野である自動動的アルゴリズム構成(DAC)の総合的な説明を行い、最近の進歩を概説し、この分野における将来の研究の確かな基盤を提供する。 具体的には i)AI研究のより広範な歴史的文脈におけるDAC 二 計算問題としてDACを定式化する。 (iii)この問題に取り組むのに先行技術で用いられる方法を特定すること。 (4)進化最適化,AI計画,機械学習においてDACを用いた実証事例研究を行う。

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