Algoritmdesign är en mödosam process och kräver ofta många iterationer av idéer och validering. I den här artikeln utforskar vi automatiserad algoritmdesign och presenterar en metod för att lära oss en optimeringsalgoritm, som vi tror är den första metoden som automatiskt kan upptäcka en bättre algoritm. Vi närmar oss detta problem ur ett förstärkande lärandeperspektiv och representerar varje särskild optimeringsalgoritm som en policy. Vi lär oss en optimeringsalgoritm med hjälp av guidad policysökning och visar att den resulterande algoritmen överträffar befintliga handgjorda algoritmer i termer av konvergenshastighet och/eller det slutliga objektiva värdet.
Ur ett förstärkande lärandeperspektiv representerar REF en optimeringsalgoritm som en inlärningspolicy.
Learning to Optimize
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}