Automatisierte Hyperparameter-Optimierung steigert CP‑Solver‑Leistung In einer neuen Studie wird ein innovatives „Probe‑and‑Solve“-Framework vorgestellt, das die Konfiguration von Constraint‑Programming‑Solvern automatisch optimiert. Das Verfahren, in die CPMpy‑Bibliothek integriert, teilt die verfügbare Laufzeit in zwei Phasen auf: zunächst wird in einer Probephase mit verschiedenen Optimierungs­methoden – darunter Bayesianische Optimierung und Hamming‑Abstand‑Suche – ein breites Spektrum an Hyperparamet