Abstrakt. Toppmoderna algoritmer för svåra beräkningsproblem exponerar ofta många parametrar som kan modifieras för att förbättra empirisk prestanda. Men manuellt utforska den resulterande combinatorial utrymme parameterinställningar är tråkig och tenderar att leda till otillfredsställande resultat. På senare tid har automatiserade tillvägagångssätt för att lösa detta problem med algoritmkonfiguration lett till betydande förbättringar i den senaste tekniken för att lösa olika problem. Ett lovande tillvägagångssätt konstruerar explicita regressionsmodeller för att beskriva beroendet av målalgoritmprestanda på parameterinställningar; dock har detta tillvägagångssätt hittills begränsats till optimering av få numeriska algoritmparametrar på enstaka instanser. I detta dokument utvidgar vi detta paradigm för första gången till allmänna algoritmkonfigurationsproblem, vilket möjliggör många kategoriska parametrar och optimering för uppsättningar av instanser. Vi validerar experimentellt vår nya algoritmkonfigurationsprocedur genom att optimera en lokal sökning och en trädsökslösare för den propositionella satisfiability-problemet (SAT), samt den kommersiella blandade heltals programmering (MIP) lösaren CPLEX. I dessa experiment gav vårt förfarande toppmoderna resultat, och i många fall överträffade det tidigare bästa konfigurationssättet.
En anmärkningsvärd prestation med PbO är utvecklingen och användningen av SMAC-konfigurationsverktyget REF för att förbättra den senaste tekniken inom SAT-lösning genom inställningsparametrar för Spear SAT-lösaren.
Sequential model-based optimization for general algorithm configuration
{'venue': 'In Proc. of LION-5', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}