arXiv cs.LG· Jiabao Brad Wang, Xiang Shi, Yiliang Yuan, Mustafa M{\i}s{\i}r·· 6 小时前AI 评分22
几何探测框架用于连续黑盒优化中的算法选择
Geometric Probing for Algorithm Selection in Continuous Black-Box Optimization
AI 导读
研究者提出几何探测框架，通过在位置、方向和尺度上采样多尺度二维切片，并用有效性感知卷积处理与置换不变聚合编码归一化目标值图，用于连续黑盒优化的算法选择。在匹配预算下与经典 ELA 和 Deep-ELA 对比，该视觉表示能提供 ELA 族特征之外的求解器性能信息，在问题级迁移下对相对期望运行时间保持相对优势。
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