सॉल्वर अनुशंसक

अनुशंसक बेंचमार्क स्थितियों, घोषित क्षमताओं, पैमाने, उद्देश्य प्रकार, बजट धारणाओं, और प्रमाण स्तर से सॉल्वरों को रैंक करता है। नीचे दिए छह चयन अक्षों को सेट करें; रैंकिंग बिल्ड-समय अंतःस्थापित सॉल्वर मेटाडेटा से ब्राउज़र में परिकलित होती है और प्रत्येक अनुरूपता समझाती है। यह कभी वैश्विक रूप से सर्वश्रेष्ठ सॉल्वर का दावा नहीं करता।

Recommendations rank solvers from declared capabilities and benchmark characterization; the recommender never asserts a globally best solver.

Benchmark familyAnymachine-schedulingjob-shopopen-shopflow-shopsetup-flow-shoprcpsprcpsp-maxdistributed-computingScheduling family of the target benchmark.ConstraintsAnydeadlineprecedencecapacityservice-levelnoneConstraint posture the recommendation must respect.ObjectiveAnymakespanenergycostcarbonlatencylatenessfairnessdominant-resource-sharereliabilitysecurityrobustnesssetupimprecisecompositeOptimization objective the solver must support.ScaleAnysmallmediumlargeInstance scale band. (context input; not scored at the metadata tier)DeadlineAnynonesofthardDeadline budget posture. (context input; not scored at the metadata tier)Quality budgetAnyfastbalancedthoroughTime-versus-quality budget the operator accepts.Evidence confidenceAnymetadata-onlysmoke-backedpilot-backedevidence-gradeMinimum evidence confidence the recommendation reports. (context input; not scored at the metadata tier)

8 solvers ranked by declared fit; never a globally best claim.

1. adpso · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

   Caveat: success-rate feedback is noisy on small swarms

2. age-moea-ii · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

   Caveat: geometry estimate is noisy on tiny first fronts

3. ant-colony · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

4. apparent-tardiness-cost · dispatching family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

5. arithmetic-optimization · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

   Caveat: every member is regenerated around the best vector each iteration, so the returned order is the best observed rather than a monotone incumbent

6. artificial-bee-colony · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

   Caveat: the per-component neighbor move explores slowly on long priority vectors, so many iterations may be needed at large task counts

7. artificial-fish-swarm · metaheuristic family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

   Caveat: each behaviour re-scores candidate positions, so an iteration costs several schedule evaluations per member

8. beam-search · constructive family · source: metadata · confidence: metadata-only

   Fit: matches the current selection on declared capabilities.

Recommendation source: metadata, learned-model. Confidence is capped at metadata-only — a metadata recommendation is never reported as a learned-model one, and no solver is asserted as globally best.

विश्वास लेबल

वर्तमान अनुशंसक बंडल metadata-only है।

अनुशंसा स्रोत

प्रत्येक अनुशंसा अपना स्रोत घोषित करती है, इसलिए मेटाडेटा अनुशंसा को कभी अधिगत-मॉडल अनुशंसा समझा नहीं जाता:

learned-model अनुशंसा तब तक metadata-only रहती है जब तक नीचे दिए रिसाव-रहित प्रोटोकॉल के अंतर्गत होल्ड-आउट सामान्यीकरण मापा न जाए; यह प्रशिक्षण-सेट अनुरूपता से कभी विश्वास उधार नहीं लेती।

चयन विशेषताएँ

चयनकर्ता बेंचमार्क-अभिलक्षण विशेषताओं के एक नियत समुच्चय के विरुद्ध रैंक करता है। प्रत्येक विशेषता उस अभिलक्षण मीट्रिक को नाम देती है जिसे वह पढ़ती है:

रिसाव-रहित क्रॉस-वैलिडेशन

पर्यवेक्षित चयनकर्ता होल्ड-आउट सामान्यीकरण की रिपोर्ट देता है, कभी प्रशिक्षण अनुरूपता की नहीं। लेबल किया कोष इस प्रकार विभाजित होता है कि कोई इंस्टेंस, कोई बेंचमार्क परिवार, और कोई अभिलक्षण रिकॉर्ड प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों विभाजनों में प्रकट न हो; चयनकर्ता शेष परिवारों पर प्रशिक्षित होता है और होल्ड-आउट परिवार पर अंकित होता है। लेबल किया कोष तुलनात्मक कैंपेनों से आता है, इसलिए जब तक वे कैंपेन लेबल आपूर्ति न करें, चयनकर्ता अवैध-सत्यापित प्रदर्शन का दावा करने के बजाय स्थगन को स्पष्ट रूप से रिपोर्ट करता है।

अधिगम और संकर इंटरफ़ेस

अनुशंसक सात नामित अधिगम व संकर इंटरफ़ेस प्रदान करता है। दो यहाँ कार्यान्वित हैं — पर्यवेक्षित एल्गोरिद्म चयन और केवल-बेंचमार्क आधाररेखा — और पाँच (सरोगेट-सहायित खोज, पुनर्बलन-अधिगम हुक, हाइपर-ह्यूरिस्टिक्स, नीति-निर्देशित मरम्मत, और अधिगत आरंभीकरण) नामित इंटरफ़ेस के रूप में पंजीकृत हैं जिनका साकारकरण प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने वाले कैंपेनों पर निर्भर है। भारी बैकएंड वैकल्पिक extra हैं; जब कोई extra अनुपस्थित हो, तो इंटरफ़ेस डिफ़ॉल्ट रूप से कुछ भी आयात करने के बजाय अपने नियतात्मक डिफ़ॉल्ट पर वापस आता है। इंटरफ़ेस कैटलॉग, इसकी प्रमाण नीतियाँ, और अनुशंसा-स्रोत वर्गिकी सॉल्वर क्षमता बंडल में आती हैं।