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Nuevos algoritmos mejoran las estrategias de asignación de recursos bajo restricciones de presupuesto.

Una visión general de técnicas para resolver el problema de la zanja de cables en la teoría de grafos.

Un vistazo a cómo los márgenes influyen en problemas de optimización combinatoria que involucran geometría.

Un nuevo algoritmo mejora la optimización cuando los hiperparámetros son desconocidos.

Una mirada a los polimatroides y su importancia en varios campos de las matemáticas.

Una mirada a las propiedades y implicaciones de los emparejamientos conectados.

La investigación explora transferir parámetros para soluciones de optimización cuántica más rápidas.

Un nuevo método para enfrentar desafíos complejos de optimización usando estrategias basadas en datos.

Este artículo habla sobre cómo usar predicciones para mejorar las soluciones al problema de Max-Cut.

Una mirada a los positroides y su relación con los matroides transversales y de pavimentación.

Usando Diagramas de Decisión Binaria para una toma de decisiones multicriterio eficiente.

Una exploración de los espacios métricos y su importancia en matemáticas.

Este artículo habla sobre cómo la simetría influye en la optimización y la toma de decisiones en diferentes campos.

Una mirada a los matroides y sus aplicaciones en varios campos.

Explorando la dinámica del trabajo en equipo entre humanos e IA en tareas de optimización.

Aprovechando el algoritmo de Douglas-Rachford para resolver problemas de control óptimo de manera efectiva.

Métodos innovadores mejoran la eficiencia en el empaquetado de círculos desiguales en contenedores.

Presentando un enfoque eficiente para resolver problemas de punto de silla cóncavo-convexo.

Una mirada a problemas no factibles y críticamente factibles en control óptimo.

Este documento examina el papel de los mapeos de perturbación en el análisis de programación no lineal.

Este artículo explora la importancia de los dominios de Carrot John en problemas matemáticos.

Un enfoque para optimizar la coloración de aristas 2 para mejorar el rendimiento del grafo.

Este artículo habla sobre la aplicación de la medida del coseno a subespacios en optimización.

Nuevos métodos en optimización distribuida mejoran la eficiencia y la privacidad en la toma de decisiones basada en datos.

Examinando cómo la unicidad ayuda a resolver problemas de optimización convexa.

Un enfoque nuevo mejora la precisión para resolver desafíos complejos de SDP.

Una mirada a cómo la satisfacibilidad, la cobertura y la equidad se cruzan en la optimización.

Un método nuevo para optimizar cadenas de Markov utilizando técnicas de poliedros.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo y la programación de restricciones para mejorar la programación de trabajos.

Presentamos EPIC, un método para calcular eigenvalores de manera eficiente.

Un enfoque simplificado para resolver problemas de optimización multiobjetivo utilizando funciones de utilidad.

Explorando el levantamiento de pieza constante para mejorar las soluciones de programación entera.

Combinar la Búsqueda de Árboles de Monte Carlo con Cube-and-Conquer mejora la eficiencia de la resolución de SAT.

Explorando las aplicaciones y algoritmos de los arborescencias generadoras mínimas en varios campos.

Explorando el aprendizaje por transferencia en algoritmos cuánticos para mejorar la resolución de problemas.

Este artículo examina la cohomología de variedades tórico y su importancia en matemáticas.

Técnicas innovadoras para mejorar el rendimiento de la optimización en presencia de ruido.

Una visión general del papel de la entropía en el análisis de vectores aleatorios log-convexos.

Examinando interacciones estratégicas en juegos de Stackelberg con retroalimentación y sus aplicaciones en el mundo real.

Un nuevo método utiliza la computación cuántica para resolver desafíos complejos de enrutamiento de entregas.