ASAP.V2 and ASAP.V3: Sequential optimization of an Algorithm Selector and a Scheduler

François Gonard 1, 2 Marc Schoenauer 2, 3 Michele Sebag 3, 2
2 TAU - TAckling the Underspeficied
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : Algorithm portfolios are known to offer robust performances, efficiently overcoming the weakness of every single algorithm on some particular problem instances. The presented ASAP system relies on the alternate optimization of two complementary portfolio approaches , namely a sequential scheduler and a per-instance algorithm selector.
Type de document :
Communication dans un congrès
Open Algorithm Selection Challenge 2017 , Sep 2017, Brussels, Belgium. 79, pp.8-11, 2017, Proceedings of Machine Learning Research. 〈http://proceedings.mlr.press/v79/〉
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Contributeur : François Gonard <>
Soumis le : mercredi 13 décembre 2017 - 18:06:55
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:26

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François Gonard, Marc Schoenauer, Michele Sebag. ASAP.V2 and ASAP.V3: Sequential optimization of an Algorithm Selector and a Scheduler. Open Algorithm Selection Challenge 2017 , Sep 2017, Brussels, Belgium. 79, pp.8-11, 2017, Proceedings of Machine Learning Research. 〈http://proceedings.mlr.press/v79/〉. 〈hal-01659700〉

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