Automatisk algoritmkonfiguration (AAC) blir en allt viktigare komponent i konstruktionen av högpresterande lösare för många utmanande kombinatoriska optimeringsproblem. Detta väcker frågan om hur man bäst kan utnyttja AAC i samband med att man bygger upp eller optimerar multiobjektiva optimeringsalgoritmer, särskilt multiobjektiva lokala sökprocedurer. Eftersom prestandan hos multiobjektiva optimeringsalgoritmer inte fullt ut kan karakteriseras av en enda prestandaindikator anser vi att AAC för multiobjektiv lokal sökning bör använda sig av multiobjektiva konfigurationsförfaranden. Vi testar denna tro genom att använda MO-ParamILS för att automatiskt konfigurera en högt parametrisk itererad lokal sökram för den klassiska och allmänt studerade bi-objektive permutation flowshop problem. Såvitt vi vet är detta första gången en multi-objektiv optimeringsalgoritm automatiskt konfigureras på ett multi-objektivt sätt, och våra resultat visar att detta tillvägagångssätt kan ge mycket goda resultat samt intressanta insikter om effektiviteten hos olika strategier och komponenter i ett flexibelt multi-objektivt lokalt sökramverk.
I REF används MO-ParamILS för att automatiskt konfigurera en multiobjektiv optimeringsalgoritm på ett multiobjektivt sätt.
Automatically Configuring Multi-objective Local Search Using Multi-objective Optimisation
{'venue': 'EMO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}