Lindauer, Marius, Holger Hoos, and Frank Hutter. "From sequential algorithm selection to parallel portfolio selection." International Conference on Learning and Intelligent Optimization. Springer, Cham, 2015.
ポートフォリオ最適化とは(1) 資産価値の平均の向上や (2) リスク(分散)の低減を目的として 最適な資産の分散管理を求める最適化のフレームワークです. (参考: https://www.orsj.or.jp/archive2/or61-6/or61_6_335.pdf)
対して, アルゴリズムポートフォリオとは, 上記のポートフォリオ最適化から類推されたもので, ある問題を解くアルゴリズムやソルバが複数ありそれらを並列に実行できる場合に, (1) 得られる解のクオリティの向上や (2) 得られる解のクオリティの安定化 を目的に 最適化アルゴリズムとソルバの管理を行うものです. (参考: Gomes, Carla P., and Bart Selman. "Algorithm portfolios." Artificial Intelligence 126.1-2 (2001): 43-62. が(おそらく)初出)
アルゴリズムポートフォリオでは, ある問題が与えられたときに, "その問題に対してどのアルゴリズムやソルバが有効であるのか?" を精度良く推測できることが非常に重要です. "From sequential algorithm selection to parallel portfolio selection" では ある問題に対して, 有効なアルゴリズムやソルバをどのように決定するのか?についてまとめられています.
そのまとめを図とともに資料に(さらに)まとめました.
