Últimos artículos para Técnicas de Optimización

Un nuevo enfoque para mejorar las soluciones de ACOPF usando relajaciones lineales por planos de corte.

Un nuevo método simplifica el diseño de arquitecturas neuronales para varios objetivos.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en situaciones complejas con objetivos en conflicto.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la solución de problemas complejos de optimización bilevel.

Explorando métodos cuánticos para optimizar procesos de toma de decisiones inciertas.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el aprendizaje por refuerzo a través de una estimación precisa del gradiente de políticas.

Un método para encontrar equilibrios de Nash en escenarios complejos de toma de decisiones.

Explorando métodos de optimización robusta para datos inciertos en la toma de decisiones.

AlphaTensor reduce las puertas no-Clifford, mejorando la eficiencia en la computación cuántica.

Un método eficiente para ajustar modelos complejos usando datos probabilísticos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la optimización polinómica.

Las políticas innovadoras ofrecen flexibilidad y eficiencia en los desafíos de toma de decisiones.

Un nuevo método mejora la optimización de simulaciones complejas al reducir la incertidumbre.

Este trabajo presenta técnicas para resolver problemas de optimización dispersa de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la comprensión de la optimización bayesiana a través de los valores de Shapley.

Este artículo habla sobre cómo las estrategias de reinicio mejoran el rendimiento de los solucionadores SAT usando aprendizaje por refuerzo.

Explora cómo el momentum aumenta la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales.

Un estudio sobre cómo optimizar la planificación de producción a través de la demanda actualizada de los clientes y estrategias innovadoras.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia en el aprendizaje en contexto para el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método flexible para las tasas de mutación mejora la efectividad de los algoritmos evolutivos.

La investigación resalta cómo los gráficos de desconectividad revelan las fortalezas y desafíos de las máquinas de Ising en la optimización.

Este artículo presenta un método basado en partículas para desafíos de control de campo medio.

Un nuevo método mejora la búsqueda de soluciones en problemas complejos de optimización.

Los métodos de refrigeración mejoran la eficiencia de la computación cuántica para resolver problemas complejos.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad y la optimización en los modelos de aprendizaje automático.

Una mirada a técnicas para mejorar la eficiencia de las bases de datos en la nube.

Este estudio examina cómo los retrasos afectan la aproximación estocástica en el aprendizaje por refuerzo.

Descubre el método de Aproximación de Pelota Móvil Estocástica para resolver problemas de optimización complejos.

Explora el papel de los vértices esenciales en la resolución de problemas de optimización relacionados con grafos.

Una mirada a cómo los métodos compactos mejoran el ajuste de datos para grandes conjuntos de datos.

Este artículo destaca nuevos métodos para calcular derivadas en funciones no suaves relevantes para el aprendizaje automático.

Un método para resolver problemas de optimización complejos con restricciones de igualdad no lineales.

RLLC mejora los optimizadores tradicionales al usar unidades de memoria para un mejor rendimiento.

Un estudio sobre bandoleros en duelo no estacionarios y sus dinámicas de aprendizaje.

Este artículo examina cómo la diversidad influye en la eficiencia de los algoritmos genéticos, especialmente en el problema de LeadingOnes.

Examinando la efectividad de los algoritmos autoajustables para problemas de optimización.

Un método para simplificar desafíos complejos de búsqueda de caminos con múltiples agentes dividiéndolos en partes más pequeñas.

Explorando métodos para recuperar parámetros del modelo a partir de puntajes de apalancamiento en el análisis de regresión.

Un nuevo enfoque de optimización inversa que incorpora datos contextuales para hacer mejores predicciones.

Este artículo explora la optimización multiobjetivo y el enfoque MOEA/D.