評価関数のバッチ処理に対応したブラックボックス最適化ライブラリの開発 - Preferred Networks Research & Development

本記事は、2020年インターンシップで勤務した高橋芽生さんによる寄稿です。 はじめに 2020年度PFN夏季インターン生の高橋芽生です。 今回のインターンではメタヒューリスティクスライブラリの開発を行いました。 コードはこちらで公開しています。 メタヒューリスティクス メタヒューリスティクスという用語には様々な意味がありますが、本稿では個々の問題に依存しない連続的な最適化のための一般的なフレームワークを指すものとします。これは関数の形が陽に与えられていない場合の最適化手法であるブラックボックス最適化の一つです。ブラックボックス最適化には、機械学習のハイパーパラメータチューニングや、音声認識システム [1]、結晶構造の解析 [2]、ソーシャルゲームの難易度・バランス調整 [3]などの応用先が知られています。多くのメタヒューリスティクスの手法では、同じバッチのスコアは互いに影響しないため、複数

[misshiki]

“メタヒューリスティクスという用語には様々な意味がありますが、本稿では個々の問題に依存しない連続的な最適化のための一般的なフレームワークを指すものとします。”