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Um método pra encontrar equilíbrios de Nash em cenários de tomada de decisão complexos.

Explorando métodos de otimização robusta pra dados incertos na tomada de decisão.

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Um método eficiente pra ajustar modelos complexos usando dados probabilísticos.

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Um novo método melhora a otimização de simulações complexas reduzindo a incerteza.

Esse trabalho apresenta técnicas pra resolver problemas de otimização esparsa de forma eficaz.

Uma nova estrutura melhora a compreensão da otimização bayesiana através dos valores de Shapley.

Este artigo fala sobre como estratégias de reset melhoram o desempenho do solucionador SAT usando aprendizado por reforço.

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Um novo algoritmo melhora a eficiência no aprendizado em contexto para aprendizado por reforço.

Um novo método flexível para taxas de mutação melhora a eficácia dos algoritmos evolutivos.

Pesquisas mostram como gráficos de desconexão revelam as forças e desafios das máquinas Ising na otimização.

Esse artigo apresenta um método baseado em partículas para desafios de controle de campo médio.

Um novo método melhora a busca por soluções em problemas de otimização complexos.

Métodos de resfriamento aumentam a eficiência da computação quântica para resolver problemas complexos.

Novos algoritmos melhoram a privacidade e a otimização em modelos de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre técnicas para melhorar a eficiência do banco de dados na nuvem.

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Um método pra resolver problemas complexos de otimização com restrições de igualdade não lineares.

RLLC melhora os otimizadores tradicionais usando unidades de memória pra ter um desempenho melhor.

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Examinando a eficácia de algoritmos autoajustáveis para problemas de otimização.

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Uma nova abordagem de otimização inversa que incorpora dados contextuais pra previsões melhores.

Esse artigo explora a otimização multi-objetivo e a abordagem MOEA/D.