AClib: A Benchmark Library for Algorithm Configuration
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].
Details
- 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, Allgemeine Computerwissenschaft
- Elektronische Version(en)
-
https://doi.org/10.1007/978-3-319-09584-4_4 (Zugang:
Geschlossen
)
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