Conceitos essenciais
MaxSAT 로컬 서치 솔버의 Anytime 성능을 통해 더 나은 매개변수 설정을 찾을 수 있음.
Resumo
다양한 시간 예산에서 MaxSAT 로컬 서치 솔버의 성능을 비교하는 ECDF 사용
최적의 매개변수 설정을 찾기 위해 SMAC를 사용한 HPO 결과
ECDF를 사용한 HPO가 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함
요약
MaxSAT 문제에 대한 다양한 솔버의 성능을 비교하기 위해 ECDF를 사용한 Anytime 성능 분석을 소개함.
SMAC를 사용하여 MaxSAT 로컬 서치 솔버의 최적 매개변수 설정을 찾음.
ECDF를 사용한 HPO가 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함.
소개
MaxSAT 문제는 중요한 최적화 버전의 SAT 문제임.
LS는 MaxSAT의 불완전 알고리즘 중 하나로, 새로운 방법들이 지속적으로 제안됨.
성능 평가
LS 솔버의 성능을 2022년과 2023년의 MaxSAT 평가에서 테스트함.
Best-f 및 ECDF를 사용하여 튜닝한 결과를 비교함.
ECDF를 사용한 HPO가 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함.
하이퍼파라미터 최적화
ECDF를 사용한 HPO가 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함.
ECDF를 사용한 HPO는 더 밀도 있는 검색 공간을 제공함.
Estatísticas
최적의 설정을 찾기 위해 SMAC를 사용하여 10개의 구성을 테스트함.
ECDF를 사용한 HPO가 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함.
Citações
"ECDF를 사용한 HPO는 Best-f를 사용한 HPO보다 더 나은 설정을 제공함."
"ECDF를 사용한 HPO는 더 밀도 있는 검색 공간을 제공함."