研究人员开发了自适应多模式(AMM),一种用于优化连续黑盒问题的新颖系统。AMM通过使用在线探测来评估问题景观,动态地在包括拟牛顿法、信赖域法和进化策略在内的各种优化引擎之间分配预算。在BBOB基准测试中,AMM在广泛的函数-维度-预算单元格上表现优异,超越了竞争对手及其自身的控制配置。该系统已作为开源Python包发布。 AI
影响 这种新的优化路由系统可以提高依赖于连续黑盒优化的各种机器学习任务的效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新优化方法的论文。
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