最適化手法 に関する最新の記事

線形カッティングプレーン緩和を使ってACOPFソリューションを強化する新しいアプローチ。

新しい方法が複数の目標にわたる神経アーキテクチャデザインを効率化する。

新しい方法が、対立する目標がある複雑な状況での意思決定を向上させる。

新しいフレームワークが複雑な二層最適化問題の解決の効率を向上させる。

不確実な意思決定プロセスを最適化するための量子手法を探る。

新しい方法が、正確なポリシー勾配推定を通じて強化学習の効率を向上させる。

複雑な意思決定シナリオでナッシュ均衡を見つける方法。

不確実なデータにおける意思決定のためのロバスト最適化手法を探る。

AlphaTensorはノンクリフォードゲートを削減して、量子コンピューティングの効率を向上させる。

確率データを使って複雑なモデルを効率的にフィッティングする方法。

新しい手法が多項式最適化の効率を向上させる。

革新的な政策は、意思決定の課題において柔軟性と効率を提供する。

新しい方法は、不確実性を減らすことで複雑なシミュレーションの最適化を向上させる。

この作業では、スパース最適化問題を効果的に解決するための技術を紹介するよ。

新しいフレームワークがシャープレー値を通じてベイズ最適化の理解を深める。

この記事では、リセット戦略が強化学習を使ってSATソルバーのパフォーマンスを向上させる方法について話してるよ。

モメンタムがニューラルネットワークのトレーニング効率をどう高めるか探ってみよう。

顧客需要と革新的な戦略を通じて生産計画を最適化する研究。

新しいアルゴリズムが強化学習における文脈内学習の効率を向上させる。

突然変異率に柔軟な新しい方法が、進化アルゴリズムの効果を高める。

研究は、非接続性グラフがイジングマシンの最適化における強みと課題を明らかにすることを強調している。

この記事では、平均場制御の課題に対する粒子ベースの手法を紹介します。

新しい方法が複雑な最適化問題の解決を強化するんだ。

冷却方法は、複雑な問題解決のための量子計算の効率を高める。

新しいアルゴリズムが機械学習モデルのプライバシーと最適化を改善してるよ。

クラウドデータベースの効率を上げるテクニックを見てみよう。

この研究は、遅延が強化学習における確率的近似にどのように影響するかを調べている。

複雑な最適化問題を解決するための確率的移動ボール近似法を見つけてみて。

グラフ関連の最適化問題を解く上での重要な頂点の役割を探ってみて。

大きなデータセットのデータフィッティングがコンパクトな手法でどう改善されるかを見てみよう。

この記事では、機械学習に関連する滑らかでない関数の微分を計算するための新しい方法を紹介してるよ。

非線形等式制約を持つ複雑な最適化問題を解決する方法。

RLLCは、より良いパフォーマンスのためにメモリユニットを使って従来のオプティマイザを強化してるんだ。

非定常デュエリングバンディットとその学習ダイナミクスに関する研究。

この記事では、多様性が遺伝的アルゴリズムの効率にどのように影響するか、特にLeadingOnes問題について検討します。

最適化問題のための自己調整アルゴリズムの効果を検証する。

複雑なマルチエージェント経路探索の課題を小さな部分に分けて簡単にする方法。

回帰分析でレバレッジスコアからモデルパラメータを回収する方法を探ってる。

文脈データを取り入れて、より良い予測ができる逆最適化の新しいアプローチ。

この記事では、多目的最適化とMOEA/Dアプローチについて探ります。