Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

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

Naslov:Opt2Vec - a continuous optimization problem representation based on the algorithm's behavior : A case study on problem classification
Avtorji:ID Korošec, Peter, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Eftimov, Tome, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
Datoteke:.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (4,42 MB)
MD5: BAEB45D90B046E2C204CA2E9E3EB3E92
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:Characterization of the optimization problem is a crucial task in many recent optimization research topics (e.g., explainable algorithm performance assessment, and automated algorithm selection and configuration). The state-of-the-art approaches use exploratory landscape analysis to represent the optimization problem, where for each one, a set of features is extracted using a set of candidate solutions sampled by a sampling strategy over the whole decision space. This paper proposes a novel representation of continuous optimization problems by encoding the information found in the interaction between an algorithm and an optimization problem. The new problem representation is learned using the information from the states/positions in the optimization run trajectory (i.e., the candidate solutions visited by the algorithm). With the novel representation, the problem can be characterized dynamically during the optimization run, instead of using a set of candidate solutions from the whole decision space that have never been observed by the algorithm. The novel optimization problem representation is called Opt2Vec and uses an autoencoder type of neural network to encode the information found in the interaction between an optimization algorithm and optimization problem into an embedded subspace. The Opt2Vec representation efficiency is shown by enabling different optimization problems to be successfully identified using only the information obtained from the optimization run trajectory.
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:27.06.2024
Datum sprejetja članka:28.06.2024
Datum objave:03.07.2024
Založnik:Elsevier
Leto izida:2024
Št. strani:20 str.
Številčenje:Vol. 680, Art. 121134
Izvor:Nizozemska
PID:20.500.12556/DiRROS-20970 Novo okno
UDK:004
ISSN pri članku:0020-0255
DOI:10.1016/j.ins.2024.121134 Novo okno
COBISS.SI-ID:207123459 Novo okno
Avtorske pravice:© 2024 The Author(s)
Datum objave v DiRROS:11.12.2024
Število ogledov:68
Število prenosov:21
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:Information sciences
Skrajšan naslov:Inf. sci.
Založnik:North-Holland
ISSN:0020-0255
COBISS.SI-ID:25613056 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

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

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-4460
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:N2-0239
Naslov:Učenje predstavitev pokrajin za razlago kakovosti stohastičnih optimizacijskih algoritmov

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:03.07.2024
Vezano na:VoR

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:računalništvo, algoritmi, optimizacija


Nazaj