ASlib公司

ASlib:一个基准选择算法库。算法选择的任务是在每个实例的基础上从一组算法中选择一个算法,以便利用算法在一组实例上的不同性能。算法选择问题越来越受到人工智能研究者和实践者的关注。许多领域多年来卓有成效的应用程序已经产生了大量的数据,但社区缺乏这种数据的标准格式或存储库。这种情况使我们很难像其他更成熟的领域那样有效地分享和比较不同的方法。它也不必要地阻碍了想在这一领域工作的新研究人员。为了解决这个问题,我们引入了一种表示算法选择场景的标准格式和一个包含越来越多文献数据集的存储库。我们的格式被设计成能够表达各种不同的场景。为了展示我们平台的广度和能力,我们描述了一个研究,通过一个公共接口建立和评估算法选择模型。结果显示了算法选择的潜力,可以在广泛的问题和算法中实现显著的性能改进。


数学参考文献

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按年份排序(引用)

  1. Hottung,André;Tanaka,Shunji;Tierney,Kevin:集装箱预编组问题的深度学习辅助启发式树搜索(2020)
  2. Carvalho,Iago A.:关于不可行解算法计算实验的统计评估(2019)
  3. Lindauer,Marius;van Rijn,Jan N.;Kotthoff,Lars:2015和2017(2019)算法选择竞赛
  4. Eggensperger,Katharina;Lindauer,Marius;Hoos,Holger H.;Hutter,Frank;Leyton Brown,Kevin:通过基于模型的代理对算法配置器进行有效的基准测试(2018年)
  5. Malone,Brandon;Kangas,Kustaa;Järvisalo,Matti;Koivisto,Mikko;Myllymäki,Petri:寻找最佳贝叶斯网络结构的经验硬度:算法选择和运行时预测(2018)
  6. Olier,Ivan;Sadawi,Nouredin;Bickerton,G.Richard;Vanschoren,Joaquin;Grosan,Crina;Soldatova,Larisa;King,Ross D.:元学习在药物设计和发现中的大规模应用(2018)
  7. Tanaka,Shungji;Tierney,Kevin:用迭代深化分支定界算法解决真实世界大小的集装箱预编组问题(2018)
  8. Mısır,Mustafa;Sebag,Michèle:\ textscAlors:算法推荐系统(2017)
  9. Bischl,Bernd;Kerschke,Pascal;Kotthoff,Lars;Lindauer,Marius;Malitsky,Yuri;Fréchette,Alexandre;Hoos,Holger;Hutter,Frank;Leyton Brown,Kevin;Tierney,Kevin;Vanshoren,Joaquin:ASlib:算法选择的基准库(2016)
  10. Hottung,André;Tierney,Kevin:集装箱预编组问题的有偏随机密钥遗传算法(2016)
  11. 阿马蒂尼,罗伯托;加布里埃利,毛里齐奥;毛罗,雅各布:为什么CP投资组合解决方案被(低)利用?问题与挑战(2015)