为何局部搜索在表达式简化中表现卓越
人工智能
2014-09-19 v1
摘要
简化表达式对于使高能物理中大型表达式的数值积分变得可处理至关重要。为此，可以使用 Horner 方法。由于缺乏局部启发式方法，寻找合适的 Horner 方案被认为是很困难的。最近，据报道 MCTS 能够找到近最优方案，但需要手动微调多个参数。在本文中，我们研究了 Horner 方案的状态空间性质，发现该域相对平坦且仅包含少量局部极小值。因此，Horner 空间适合由随机局部搜索（SLS）进行探索，SLS 仅有两个参数：迭代次数（计算时间）和邻域结构。我们找到了一种合适的邻域结构，使得仅剩允许的计算时间作为参数。我们进行了一系列实验。SLS 获得的结果与 MCTS 相当或更好。此外，我们表明 SLS 获得良好结果的速度至少快 10 倍。使用 SLS，我们可以将许多现实世界大型表达式的数值积分速度提高至少 24 倍。对于高能物理而言，这意味着原本需要数周的数值积分现在可以在数小时内完成。
引用
@article{arxiv.1409.5223,
title = {Why Local Search Excels in Expression Simplification},
author = {Ben Ruijl and Aske Plaat and Jos Vermaseren and Jaap van den Herik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.5223},
year = {2014}
}