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AClib: A Benchmark Library for Algorithm Configuration

verfasst von
Frank Hutter, Manuel López-Ibáñez, Chris Fawcett, Marius Lindauer, Holger H. Hoos, Kevin Leyton-Brown, Thomas Stützle
Abstract

Modern solvers for hard computational problems often expose parameters that permit customization for high performance on specific instance types. Since it is tedious and time-consuming to manually optimize such highly parameterized algorithms, recent work in the AI literature has developed automated approaches for this algorithm configuration problem [1, 3, 10, 11, 13, 16].

Externe Organisation(en)
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Université libre de Bruxelles (ULB)
University of British Columbia
Universität Potsdam
Typ
Aufsatz in Konferenzband
Seiten
36-40
Anzahl der Seiten
5
Publikationsdatum
01.08.2014
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Peer-reviewed
Ja
ASJC Scopus Sachgebiete
Theoretische Informatik, Informatik (insg.)
Elektronische Version(en)
https://doi.org/10.1007/978-3-319-09584-4_4 (Zugang: Geschlossen)