論文の概要: Impact of Training Instance Selection on Automated Algorithm Selection Models for Numerical Black-box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07539v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 08:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 14:39:15.995821
• Title: Impact of Training Instance Selection on Automated Algorithm Selection Models for Numerical Black-box Optimization
• Title（参考訳）: 数値ブラックボックス最適化のための自動アルゴリズム選択モデルにおける学習事例選択の影響
• Authors: Konstantin Dietrich, Diederick Vermetten, Carola Doerr, Pascal Kerschke,
• Abstract要約: 我々は,MA-BBOB生成関数が自動機械学習手法の理想的なテストベッドであることを示す。 8つのアルゴリズムの集合内で性能相補性を研究することにより,AASから得られる潜在的な利得を解析する。 トレーニングにBBOBコンポーネント関数を単純に使うと、テスト性能が低下することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40498500266986387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently proposed MA-BBOB function generator provides a way to create numerical black-box benchmark problems based on the well-established BBOB suite. Initial studies on this generator highlighted its ability to smoothly transition between the component functions, both from a low-level landscape feature perspective, as well as with regard to algorithm performance. This suggests that MA-BBOB-generated functions can be an ideal testbed for automated machine learning methods, such as automated algorithm selection (AAS). In this paper, we generate 11800 functions in dimensions $d=2$ and $d=5$, respectively, and analyze the potential gains from AAS by studying performance complementarity within a set of eight algorithms. We combine this performance data with exploratory landscape features to create an AAS pipeline that we use to investigate how to efficiently select training sets within this space. We show that simply using the BBOB component functions for training yields poor test performance, while the ranking between uniformly chosen and diversity-based training sets strongly depends on the distribution of the test set.
• Abstract（参考訳）: 最近提案されたMA-BBOB関数生成器は、確立されたBBOBスイートに基づいて、数値的なブラックボックスベンチマーク問題を生成する方法を提供する。 このジェネレータの初期の研究は、低レベルのランドスケープの特徴の観点からも、アルゴリズムの性能に関しても、コンポーネント関数間のスムーズな遷移を可能にすることを強調した。 このことは、MA-BBOB生成関数が自動アルゴリズム選択(AAS)のような自動機械学習手法の理想的なテストベッドとなることを示唆している。 本稿では,それぞれ次元が$d=2$,$d=5$の11800個の関数を生成し,AASのポテンシャルゲインを8つのアルゴリズムの集合内で性能相補性を調べることによって解析する。 このパフォーマンスデータを探索的なランドスケープ機能と組み合わせて、この空間内のトレーニングセットを効率的に選択する方法を調査するために使用するAASパイプラインを作成します。 また,BBOB成分関数をトレーニングに使用するとテスト性能が低下するのに対して,一様に選択されたトレーニングセットと多様性に基づくトレーニングセットのランク付けはテストセットの分布に大きく依存することを示した。

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