Seleção de algoritmos de algoritmos a qualquer momento

Algoritmos a qualquer momento para problemas de otimização são de particular interesse, pois permitem trocar tempo de execução pela qualidade do resultado. No entanto, a seleção do melhor algoritmo a qualquer momento para uma determinada instância do problema tem se concentrado em um orçamento específico para o tempo de execução ou em uma qualidade do resultado alvo. Além disso, geralmente se presume que essas preferências a qualquer momento são conhecidas ao desenvolver ou treinar a metodologia de seleção de algoritmos. Neste trabalho, estudamos o problema de seleção de algoritmos em um contexto onde as preferências a qualquer momento do tomador de decisão são definidas por uma função de utilidade geral, e somente conhecidas no momento da seleção. Para isso, examinamos primeiro como medir o desempenho de um algoritmo a qualquer momento em relação a essa função de utilidade. Em seguida, discutimos abordagens para o desenvolvimento de metodologias de seleção que recebem uma função de utilidade como argumento no momento da seleção. Para ilustrar uma das abordagens discutidas, apresentamos um estudo preliminar sobre a seleção entre um algoritmo exato e um heurístico para um problema de mochila bi-objetivo. Os resultados mostram que a metodologia proposta tem uma precisão superior a 96% nos cenários selecionados, mas identificamos espaço para melhorias.