MOParamILS : une plateforme multi-objectif ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
MOParamILS : une plateforme multi-objectif pour la configuration automatique d'algorithmes
Auteur(s) :
Blot, Aymeric [Auteur]
University of British Columbia [Canada] [UBC]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
École normale supérieure - Rennes [ENS Rennes]
Hoos, Holger [Auteur]
University of British Columbia [Canada] [UBC]
University of British Columbia [Canada] [UBC]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
École normale supérieure - Rennes [ENS Rennes]
Hoos, Holger [Auteur]
University of British Columbia [Canada] [UBC]
Titre de la manifestation scientifique :
ROADEF2016: 17ème Conférence ROADEF de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision
Ville :
Compiègne
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2016-02-10
Discipline(s) HAL :
Computer Science [cs]/Operations Research [math.OC]
Résumé :
Dans le domaine de l'optimisation combinatoire, où les problèmes sont souvent NP-durs, les métaheuristiques et autres algorithmes d'approximations ont souvent de nombreux paramètres pour pouvoir s'adapter à une large gamme ...
Lire la suite >Dans le domaine de l'optimisation combinatoire, où les problèmes sont souvent NP-durs, les métaheuristiques et autres algorithmes d'approximations ont souvent de nombreux paramètres pour pouvoir s'adapter à une large gamme de scénarios. Très souvent, trouver de bonnes valeurs pour ces paramètres est une tâche manuelle longue et fastidieuse car leurs implications et interactions sont généralement complexes et non intuitives. À ce jour, la majorité des configurateurs automatique de la littérature (GGA, SMAC, ParamILS, I/F-Race) se concentrent à optimiser les performances d'un algorithme vis-à-vis d'un critère unique. Après S-Race et SPRINT-Race, extensions multi-objectif récentes de F-Race, nous introduisons MOParamILS, une extension de ParamILS pour le problème de configuration automatique multi-critère.Lire moins >
Lire la suite >Dans le domaine de l'optimisation combinatoire, où les problèmes sont souvent NP-durs, les métaheuristiques et autres algorithmes d'approximations ont souvent de nombreux paramètres pour pouvoir s'adapter à une large gamme de scénarios. Très souvent, trouver de bonnes valeurs pour ces paramètres est une tâche manuelle longue et fastidieuse car leurs implications et interactions sont généralement complexes et non intuitives. À ce jour, la majorité des configurateurs automatique de la littérature (GGA, SMAC, ParamILS, I/F-Race) se concentrent à optimiser les performances d'un algorithme vis-à-vis d'un critère unique. Après S-Race et SPRINT-Race, extensions multi-objectif récentes de F-Race, nous introduisons MOParamILS, une extension de ParamILS pour le problème de configuration automatique multi-critère.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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