Creating planning portfolios with predictive models

Los portfolios de planificadores tienen un gran potencial ya que pueden aprovecharse de los diferentes planificadores automaticos, consiguiendo mejorar el rendimiento de un unico planificador. Sin embargo, la creacion de un portfolio no es una tarea sencilla, ya que para poder crear uno lo suficientemente bueno, hay que tratar tres problemas fundamentales. El primero de ellos es encontrar que planificadores hay que seleccionar como componentes del mismo. La segunda es el tiempo que hay que asignar a cada planificador y, la ultima y no menos importante el orden en el que se tienen que ejecutar. Actualmente, estas configuraciones, en el estado del arte, se realizan a partir de los resultados obtenidos por los planificadores en una fase previa de entrenamiento con un conjunto de problemas y restricciones prefijado (tiempo, memoria, etc). Consiguiendo una configuracion especifica tratando de optimizar una metrica. Idealmente, la mejor configuracion posible consiste en asignar el tiempo suficiente al mejor planificador para cada tarea de planificacion. Sin embargo, esta configuracion no siempre es posible, y hay que recurrir a otras aproximaciones como asignar un tiempo fijo a una seleccion de planificadores. Esta no es la unica simplificacion utilizada, existen otras tecnicas mas cercanas a la optima, en las cuales se selecciona un planificador o varios en funcion de la tarea a resolver. Sin embargo, estos sistemas, denominados dinamicos, incluyen una escasa caracterizacion de las tareas de planificacion. En esta tesis se parte de dos hipotesis. La primera de ellas es que existe un conjunto reducido de planificadores que maximiza la diversidad. La segunda de ellas consiste en la posibilidad de crear un conjunto de caracteristicas lo suficientemente bueno para una tarea de planificacion. La caracterizacion de las tareas de planificacion puede estar basada en sus distintas representaciones, asi como en sus paradigmas. La primera tarea es realizar un analisis basado en las metricas clasicas de planificacion, como son problemas resueltos, calidad y tiempo para seleccionar un subconjunto de planificadores. Adicionalmente, proponemos como alternativa a estas metricas, una tecnica multiobjetivo. Este criterio esta basado en la dominancia de Pareto combinando las metricas de tiempo y calidad. Continuando con nuestras hipotesis es necesario crear un conjunto de caracteristicas bien informado para la tarea de planificacion. Estas caracteristicas deben ser capaces de diferenciar adecuadamente por problema y para ello sera necesario basarse en los distintos paradigmas de la planificacion automatica. Este grupo de caracteristicas tienen que ser utiles para crear modelos predictivos. Estos modelos podran darnos ademas de una seleccion de planificadores, una aproximacion del tiempo asignado a cada componente y el orden de los mismos. Adicionalmente se presentaran una serie de estrategias para explotar el conocimiento obtenido con los modelos predictivos. En conclusion, se plantea y desarrolla un sistema para configurar porfolios de planificadores usando modelos predictivos en tres fases distintas. Una instanciacion de este sistema fue el ganador de la competicion internacional de planificacion en el area de satisfacibilidad en el ano 2014.