Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:A survey of features used for representing black-box single-objective continuous optimization
Avtorji:ID Cenikj, Gjorgjina, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Nikolikj, Ana, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Petelin, Gašper, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Van Stein, Niki (Avtor)
ID Doerr, Carola (Avtor)
ID Eftimov, Tome, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650226000088?via%3Dihub
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,54 MB)
MD5: E46E31E2755F4B0D97D260B721D1B344
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:This survey examines key advancements in designing features to represent optimization problem instances, algorithm instances, and their interactions within the context of single-objective continuous black-box optimization. These features support machine learning tasks such as algorithm selection, algorithm configuration, and problem classification, and they are also used to evaluate the complementarity of benchmark problem sets. We provide a comprehensive overview of problem landscape features, algorithm features, high-level problem-algorithm interaction features, and trajectory features, including the latest works from the past five years. We also point out limitations of the current state-of-the-art and suggest directions for future research.
Ključne besede:problem landscape features, algorithm features, problem -algorithm trajectory features, problem classification, algorithm selection, algorithm configuration, complementarity analysis
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:01.08.2025
Datum sprejetja članka:11.01.2026
Datum objave:14.01.2026
Založnik:Elsevier
Leto izida:2025
Št. strani:str. 1-22
Številčenje:Vol. 101, [article no.] 102288
Izvor:Nizozemska
PID:20.500.12556/DiRROS-25631 Novo okno
UDK:004.8
ISSN pri članku:2210-6510
DOI:10.1016/j.swevo.2026.102288 Novo okno
COBISS.SI-ID:265634819 Novo okno
Avtorske pravice:© 2026 The Authors.
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 21. 1. 2026; Soavtorji: Ana Nikolikj, Gašper Petelin, Niki van Stein, Carola Doerr, Tome Eftimov;
Datum objave v DiRROS:26.01.2026
Število ogledov:64
Število prenosov:30
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Swarm and evolutionary computation
Založnik:Elsevier
ISSN:2210-6510
COBISS.SI-ID:175366403 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098-2019
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-4460-2022
Naslov:Auto-OPT: Avtomatizirana izbira in konfiguracija eno-kriterijskih zveznih optimizacijskih algoritmov

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:GC-0001-2024
Naslov:Umetna inteligenca za znanost

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:Young Researcher program
Številka projekta:PR-12393

Financer:EC - European Commission
Številka projekta:101187010
Naslov:Leveraging Benchmarking Data for Automated Machine Learning and Optimization
Akronim:AutoLearn-SI

Financer:EC - European Commission
Program financ.:Horizon Europe
Številka projekta:101254461
Naslov:Slovenian AI Factory
Akronim:SLAIF

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:Young Researcher program
Številka projekta:PR-11263

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:Young Researcher program
Številka projekta:PR-12897

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:14.01.2026
Vezano na:VoR

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:značilke algortima, značilke trajektorije problem-algoritem, klasifikacija problemov, izbor algoritma, konfiguracija algoritma, analiza komplementarnosti


Nazaj