論文の概要: Best Practices For Empirical Meta-Algorithmic Research Guidelines from the COSEAL Research Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16491v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 12:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.062183
• Title: Best Practices For Empirical Meta-Algorithmic Research Guidelines from the COSEAL Research Network
• Title（参考訳）: COSEAL研究ネットワークによる実証メタアルゴリズム研究ガイドラインのベストプラクティス
• Authors: Theresa Eimer, Lennart Schäpermeier, André Biedenkapp, Alexander Tornede, Lars Kotthoff, Pieter Leyman, Matthias Feurer, Katharina Eggensperger, Kaitlin Maile, Tanja Tornede, Anna Kozak, Ke Xue, Marcel Wever, Mitra Baratchi, Damir Pulatov, Heike Trautmann, Haniye Kashgarani, Marius Lindauer,
• Abstract要約: メタアルゴリズム研究のベストプラクティスは存在するが、それらは異なる出版物と分野に分散している。 本報告は,COSEALコミュニティのサブフィールドにまたがる経験的メタアルゴリズム研究のための優れた実践を収集する。 メタ・アルゴリズム研究における現在の最先端の実践を確立し、メタ・アルゴリズム分野の新しい研究者と実践者のガイドラインとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.56867772369597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Empirical research on meta-algorithmics, such as algorithm selection, configuration, and scheduling, often relies on extensive and thus computationally expensive experiments. With the large degree of freedom we have over our experimental setup and design comes a plethora of possible error sources that threaten the scalability and validity of our scientific insights. Best practices for meta-algorithmic research exist, but they are scattered between different publications and fields, and continue to evolve separately from each other. In this report, we collect good practices for empirical meta-algorithmic research across the subfields of the COSEAL community, encompassing the entire experimental cycle: from formulating research questions and selecting an experimental design, to executing ex- periments, and ultimately, analyzing and presenting results impartially. It establishes the current state-of-the-art practices within meta-algorithmic research and serves as a guideline to both new researchers and practitioners in meta-algorithmic fields.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの選択、構成、スケジューリングなどのメタアルゴリズムに関する実証的研究は、広範かつ計算コストのかかる実験に依存していることが多い。 実験的なセットアップと設計に対して、非常に自由な状態では、科学的な洞察のスケーラビリティと妥当性を脅かす可能性のあるエラーソースがたくさんあります。 メタアルゴリズム研究のベストプラクティスは存在するが、それらは異なる出版物や分野に分散しており、互いに独立して進化を続けている。 本報告では,COSEALコミュニティのサブフィールドにまたがる実証的メタ・アルゴリズム研究の実践を,研究質問の定式化や実験設計の選択,前周術の実施,究極的には分析・提示など,実験サイクル全体を網羅して収集する。 メタ・アルゴリズム研究における現在の最先端の実践を確立し、メタ・アルゴリズム分野の新しい研究者と実践者のガイドラインとして機能する。

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