Algoritm val (AS) tekniker - som innebär att välja från en uppsättning algoritmer den som förväntas lösa en given problem instans mest effektivt - har avsevärt förbättrat den senaste tekniken för att lösa många framstående AI-problem, såsom SAT, CSP, ASP, MAXSAT och QBF. Även om flera AS-förfaranden har införts, inte alltför förvånande, dominerar ingen av dem alla andra i alla AS-scenarier. Dessutom har dessa förfaranden parametrar vars optimala värden varierar mellan olika scenarier. Detta gäller särskilt för de maskininlärning tekniker som utgör kärnan i nuvarande AS förfaranden, och för deras hyperparametrar. För att framgångsrikt tillämpa larmsystemet på nya problem, algoritmer och referensuppsättningar måste därför två frågor besvaras: (i) hur man väljer ett larmsystem och (ii) hur man ställer in sina parametrar på ett effektivt sätt. Vi tar itu med båda dessa problem samtidigt genom att använda automatiserad algoritmkonfiguration. Specifikt visar vi att vi automatiskt kan konfigurera spännefolio 2, som implementerar en stor variation av olika AS-strategier och deras respektive parametrar i en enda, högparameteriserad algoritmram. Vårt tillvägagångssätt, kallat AutoFolio, gör det möjligt för forskare och praktiker inom ett brett spektrum av tillämpningar att utnyttja den kombinerade kraften hos många olika AS-metoder. Vi visar Auto Folio kan avsevärt förbättra prestandan hos spännfolio 2 på 8 av de 13 scenarierna från Algorithm Selection Library, leder till nya toppmoderna algoritmväljare för 7 av dessa scenarier, och matchar state-of-art prestanda (statistiskt) på alla andra scenarier. Jämfört med den bästa enskilda algoritmen för varje AS-scenario uppnår AutoFolio genomsnittliga hastighetsfaktorer mellan 1,3 och 15.4.
AutoFolio REF är ett toppmodernt algoritmvalssystem som utför automatiskt algoritmval samt hyperparameterinställning.
AutoFolio: an automatically configured algorithm selector
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}