Learn to optimize—a brief overview

Most optimization problems of practical significance are typically solved by highly configurable parameterized algorithms. To achieve the best performance on a problem instance, a trial-and-error configuration process is required, which is very costly and even prohibitive for problems that are alrea...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	National science review Ročník 11; číslo 8; s. nwae132
Hlavní autoři:	Tang, Ke, Yao, Xin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	China Oxford University Press 01.08.2024
Témata:	data-driven algorithm design machine learning optimization automated algorithm configuration
ISSN:	2095-5138, 2053-714X, 2053-714X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!