6、自动化算法设计与超启发式算法的性能分析

自动化算法设计与超启发式算法的性能分析

1. 自动化算法设计中的GCOP挑战

自动化算法设计是当前优化研究领域的一个重要方向。其中，通用组合优化问题（GCOP）作为一种新的模型，为算法设计带来了新的思路，但也面临着诸多挑战。

GCOP的搜索空间随着算法组件集合A的增大呈指数级增长。虽然利用先进的计算技术，识别单个最佳的算法组件及其参数设置来设计算法是可行的，但探索或利用由不同算法组件自由组合而成的指数级搜索空间，是一个极具挑战性的研究问题，这与优化研究中的组合优化问题类似，也对进化计算和计算智能提出了新的挑战。

随着自动化算法设计的发展，新生成的算法可能与手动设计的算法有很大差异。手动设计的算法只是搜索算法中不同组件组合的一小部分。这些新发现的算法为人工智能、进化计算和机器学习等多个学科的研究提供了有趣的课题。

GCOP模型不仅为制定各种搜索算法提供了新的标准，还为收集、存储和处理算法设计数据提供了一致的数据结构，有助于利用机器学习进行潜在的知识发现。统计方法已被用于识别超启发式算法中低层次启发式的紧凑子集，以构建通用有效的方法。通过机器学习对GCOP等标准进行进一步的系统分析，可能会揭示新的知识，如算法组件的行为和速度、基本组件之间的协同作用等。这一标准有望显著提高对有效搜索算法的理解。

传统的启发式搜索算法因缺乏理论基础，高度依赖经验来解决无法进行穷举搜索的问题，且大多缺乏一致的结构和标准。因此，尽管在优化研究中手动设计了大量算法，但这些丰富但分散的经验难以建模和复用。而新颖的GCOP模型支持建立新的标准，将这些知识保留为结构化和优化的通用组件，作为机器学习的训练数据，以支持数据驱动的新算法自动化设计。

近年来，自动