論文の概要: DesignX: Human-Competitive Algorithm Designer for Black-Box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17866v2
• Date: Thu, 23 Oct 2025 07:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:06.622133
• Title: DesignX: Human-Competitive Algorithm Designer for Black-Box Optimization
• Title（参考訳）: DesignX: Black-Box最適化のための人間競合アルゴリズムデザイナ
• Authors: Hongshu Guo, Zeyuan Ma, Yining Ma, Xinglin Zhang, Wei-Neng Chen, Yue-Jiao Gong,
• Abstract要約: 提案するTextitDesignXは,与えられたブラックボックス最適化問題に対して,数秒以内で効果的な特定性を生成する,最初の自動アルゴリズム設計フレームワークである。 本稿では,新しい協調学習目標を通じて,構造設計とパラメトリック設計を協調的に行う二重エージェント強化学習システムを提案する。 注目すべきは、自律的な学習の日々を通じて、DesignX生成物は人間の自明物を桁違いに上回っていることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.62149812472546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing effective black-box optimizers is hampered by limited problem-specific knowledge and manual control that spans months for almost every detail. In this paper, we present \textit{DesignX}, the first automated algorithm design framework that generates an effective optimizer specific to a given black-box optimization problem within seconds. Rooted in the first principles, we identify two key sub-tasks: 1) algorithm structure generation and 2) hyperparameter control. To enable systematic construction, a comprehensive modular algorithmic space is first built, embracing hundreds of algorithm components collected from decades of research. We then introduce a dual-agent reinforcement learning system that collaborates on structural and parametric design through a novel cooperative training objective, enabling large-scale meta-training across 10k diverse instances. Remarkably, through days of autonomous learning, the DesignX-generated optimizers continuously surpass human-crafted optimizers by orders of magnitude, either on synthetic testbed or on realistic optimization scenarios such as Protein-docking, AutoML and UAV path planning. Further in-depth analysis reveals DesignX's capability to discover non-trivial algorithm patterns beyond expert intuition, which, conversely, provides valuable design insights for the optimization community. We provide DesignX's Python project at~ https://github.com/MetaEvo/DesignX.
• Abstract（参考訳）: 効果的なブラックボックスオプティマイザの設計は、問題固有の知識の制限と、ほぼすべての詳細について数ヶ月にわたる手動制御によって妨げられる。 本稿では,与えられたブラックボックス最適化問題に特有な効率的な最適化器を数秒で生成する,最初の自動アルゴリズム設計フレームワークである \textit{DesignX} を提案する。 最初の原則に従って、私たちは2つの重要なサブタスクを特定します。 1【アルゴリズムの構造形成・構築】 2)ハイパーパラメータ制御。 体系的な構築を可能にするために、数十年の研究から集めた数百のアルゴリズムコンポーネントを取り入れた、包括的なモジュラーアルゴリズム空間が最初に構築される。 次に、新しい協調学習目標を通じて構造的・パラメトリックな設計を協調的に行うデュアルエージェント強化学習システムを導入し、10万の多様なインスタンスにわたる大規模メタトレーニングを可能にした。 注目すべきは、自律学習の日々を通じて、DesignXが生成するオプティマイザは、人工的なテストベッドや、タンパク質ドッキング、AutoML、UAVパス計画といった現実的な最適化シナリオにおいて、人間の作ったオプティマイザを桁違いに上回っていることだ。 さらに詳細な分析では、専門家の直観を超えた非自明なアルゴリズムパターンを発見できるDesignXの機能を明らかにし、逆に最適化コミュニティにとって価値のある設計洞察を提供する。 DesignXのPythonプロジェクトは、https://github.com/MetaEvo/DesignXで提供します。

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