Landscape-aware algorithm selection approaches have so far mostly been relying on landscape feature extraction as a preprocessing step, independent of the execution of optimization algorithms in the portfolio. This introduces a significant overhead in computational cost for many practical applications, as features are extracted and computed via sampling and evaluating the problem instance at hand, similarly to what the optimization algorithm would perform anyway within its search trajectory. As suggested in Jankovic et al. (EvoAPPs 2021), trajectory-based algorithm selection circumvents the problem of costly feature extraction by computing landscape features from points that a solver sampled and evaluated during the optimization process. Features computed in this manner are used to train algorithm performance regression models, upon which a per-run algorithm selector is then built. In this work, we apply the trajectory-based approach onto a portfolio of five algorithms. We study the quality and accuracy of performance regression and algorithm selection models in the scenario of predicting different algorithm performances after a fixed budget of function evaluations. We rely on landscape features of the problem instance computed using one portion of the aforementioned budget of the same function evaluations. Moreover, we consider the possibility of switching between the solvers once, which requires them to be warm-started, i.e. when we switch, the second solver continues the optimization process already being initialized appropriately by making use of the information collected by the first solver. In this new context, we show promising performance of the trajectory-based per-run algorithm selection with warm-starting.


翻译:景观认知算法选择方法迄今为止大多依赖景观特征提取作为预处理步骤,独立于实施组合中优化算法。这为许多实际应用程序引入了计算成本中的重要间接费用,因为特征是通过抽样和对手头的问题实例进行计算和计算,类似于优化算法在其搜索轨迹中无论如何将发挥什么作用。正如Jankovic等人(EvoAPPs 2021)所言,基于轨迹的算法选择绕过成本高昂特征提取问题,通过计算在优化过程中抽样和评估的求解者点来计算地形特征。以这种方式计算的特征被用于培训算法绩效回归模型,然后据此建立每个运行的算法选择器。在这项工作中,我们将基于轨迹的方法应用于五种算法组合中。我们在预测固定的功能评估预算后的不同算法表现时,以轨迹特征为基础,我们依靠上述功能评估的某个部分来计算。此外,我们首先考虑在开始启用新的解算法时转换算算算算法过程的可能性。我们一旦开始开始采用一次快速化的算法过程,就需要通过适当的优化过程来适当地展示。

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