算法选择向导是有效且通用的工具，它们会自动选择有关该问题和可用计算资源的高级信息的优化算法，例如决策变量的数量和类型，最大程度的评估数量，并行评估等。艺术算法选择向导很复杂且难以改进。我们在这项工作中建议使用自动配置方法来通过找到构成它们的算法的更好配置来改善其性能。特别是，我们使用精英迭代赛车（IRACE）来找到特定人工基准测试的CMA配置，这些基准取代了Nevergrad平台提供的NGOPT向导中当前使用的手工制作的CMA配置。我们详细讨论了IRACE的设置，目的是生成在每个基准内的各种问题实例集合中都可以正常工作的配置。我们的方法也提高了NGOPT向导的性能，即使在不属于Irace的一部分的基准套件上。
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每种算法选择旨在为给定的问题实例和给定的性能标准推荐一种或几种合适的算法，这些算法有望在特定设置中表现良好。选择是经典的离线完成的，使用有关问题实例或在专用功能提取步骤中从实例中提取的功能的公开可用信息。这忽略了算法在优化过程中积累的有价值的信息。在这项工作中，我们提出了一种替代性的在线算法选择方案，我们每次算法选择该方案。在我们的方法中，我们使用默认算法启动优化，在经过一定数量的迭代之后，从该初始优化器的观察到的轨迹中提取实例功能，以确定是否切换到另一个优化器。我们使用CMA-E作为默认求解器测试这种方法，以及六个不同优化器的投资组合作为可切换的潜在算法。与其他关于在线人均算法选择的最新工作相反，我们使用在第一个优化阶段累积的信息进行了第二个优化器。我们表明，我们的方法的表现优于静态算法选择。我们还基于探索性景观分析和分别对CMA-ES内部状态变量的探索性景观分析和时间序列分析进行比较。我们表明，这两种功能集的组合为我们的测试用例提供了最准确的建议，该建议是从可可平台的BBOB功能套件和Nevergrad平台的Yabbob Suite中获取的。
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到目前为止，景观感知算法选择方法主要依靠景观特征提取作为预处理步骤，而与投资组合中优化算法的执行无关。这引入了许多实用应用的计算成本的重要开销，因为通过采样和评估手头的问题实例提取和计算功能，与优化算法在其搜索轨迹中所执行的功能类似。如Jankovic等人所建议的。 （EVOAPPS 2021），基于轨迹的算法选择可以通过从求解器在优化过程中对求解器进行采样和评估的点来计算景观特征来规避昂贵的特征提取问题。以这种方式计算的功能用于训练算法性能回归模型，然后在该模型上构建每运行算法选择器。在这项工作中，我们将基于轨迹的方法应用于五种算法的投资组合。我们研究了在固定的功能评估预算之后预测不同算法性能的情况下，性能回归和算法选择模型的质量和准确性。我们依靠使用相同功能评估的上述预算的一部分计算出的问题实例的景观特征。此外，我们考虑一次在求解器之间切换一次的可能性，这要求它们要热身启动，即当我们切换时，第二求解器继续使用第一个求解器收集的信息来继续适当地初始化优化过程。在这种新背景下，我们展示了基于轨迹的每算法选择的有前途的表现，并启动了温暖。
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