Articoli più recenti per Tecniche di ottimizzazione

Un nuovo approccio per migliorare le soluzioni ACOPF usando rilassamenti lineari a piano di taglio.

Un nuovo metodo semplifica il design dell'architettura neurale su più obiettivi.

Nuovi metodi migliorano la presa di decisioni in situazioni complesse con obiettivi in conflitto.

Un nuovo framework migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi di ottimizzazione bilevel.

Esplorando metodi quantistici per ottimizzare processi decisionali incerti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel reinforcement learning grazie a una stima precisa del gradiente della politica.

Un metodo per trovare gli equilibri di Nash in scenari decisionali complessi.

Esplorare metodi di ottimizzazione robusta per dati incerti nelle decisioni.

AlphaTensor riduce i gate non-Clifford, migliorando l'efficienza nell'informatica quantistica.

Un metodo efficiente per adattare modelli complessi usando dati probabilistici.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'ottimizzazione polinomiale.

Politiche innovative offrono flessibilità ed efficienza nelle sfide decisionali.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione delle simulazioni complesse riducendo l'incertezza.

Questo lavoro presenta tecniche per risolvere in modo efficace problemi di ottimizzazione sparsa.

Un nuovo framework migliora la comprensione dell'ottimizzazione bayesiana tramite i valori di Shapley.

Questo articolo parla di come le strategie di reset migliorano le prestazioni dei risolutori SAT usando l'apprendimento per rinforzo.

Esplora come il momentum aumenti l'efficienza nell'addestramento delle reti neurali.

Uno studio su come ottimizzare la pianificazione della produzione attraverso la domanda dei clienti aggiornata e strategie innovative.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza nell'apprendimento in contesto per l'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo flessibile per i tassi di mutazione migliora l'efficacia degli algoritmi evolutivi.

La ricerca mette in evidenza come i grafici di disconnessione rivelano i punti di forza e le sfide delle macchine di Ising nell'ottimizzazione.

Questo articolo introduce un metodo basato su particelle per le sfide di controllo mean field.

Un nuovo metodo migliora la ricerca di soluzioni in problemi complessi di ottimizzazione.

I metodi di raffreddamento migliorano l'efficienza della computazione quantistica per risolvere problemi complessi.

Nuovi algoritmi migliorano la privacy e l'ottimizzazione nei modelli di machine learning.

Uno sguardo alle tecniche per migliorare l'efficienza dei database cloud.

Questo studio analizza come i ritardi influenzano l'approssimazione stocastica nell'apprendimento per rinforzo.

Scopri il metodo dell'Approssimazione della Palla Mobili Stocastica per risolvere problemi di ottimizzazione complessi.

Esplora il ruolo dei vertici essenziali nella risoluzione di problemi di ottimizzazione legati ai grafi.

Uno sguardo a come i metodi compatti migliorano l'adattamento dei dati per grandi set di dati.

Quest'articolo mette in evidenza nuovi metodi per calcolare le derivate in funzioni non lisce rilevanti per il machine learning.

Un metodo per risolvere problemi di ottimizzazione complessi con vincoli di uguaglianza non lineari.

RLLC migliora gli ottimizzatori tradizionali usando unità di memoria per una performance migliore.

Uno studio sui banditi in duello non stazionari e le loro dinamiche di apprendimento.

Quest'articolo esamina come la diversità influisce sull'efficienza degli algoritmi genetici, specialmente nel problema dei LeadingOnes.

Esaminando l'efficacia degli algoritmi auto-regolanti per i problemi di ottimizzazione.

Un metodo per semplificare le sfide complesse di ricerca di percorso multi-agente, suddividendole in parti più piccole.

Esplorando metodi per recuperare i parametri del modello dai punteggi di leva nell'analisi di regressione.

Un nuovo approccio all'ottimizzazione inversa che incorpora dati contestuali per previsioni migliori.

Questo articolo esplora l'ottimizzazione multi-obiettivo e l'approccio MOEA/D.