338 papers
Dit artikel introduceert een nieuw hybride heuristisch-versterkingsleerframework (HHRL) dat Q-learning combineert met spetsifieke heuristieken om het complexe probleem van het rangschikken van goederenwagons in spoorwegemplacementen met zowel een- als tweezijdige toegangseffectief op te lossen.
Dit artikel presenteert een methode voor distributie-robuste standaard kwadratische optimalisatie onder onzekerheid met behulp van de Wasserstein-afstand, waarbij wordt aangetoond dat het probleem equivalent is aan een aangepaste deterministische variant en dat er uit-sample prestatiegaranties gelden.
Dit artikel bewijst de existentie van evenwichten voor een klasse van niet-Markoviaanse mean-field games met onbegrensde besturingen in een zwakke formulering, waarbij gebruik wordt gemaakt van nieuwe resultaten voor McKean-Vlasov-BSDE's met kwadratische groei en zonder beperkingen aan modelparameters of tijdsintervallen.
Deze paper introduceert een nieuw lock-free werk-diefstal-algoritme dat is geoptimaliseerd voor bulk-operaties in een master-worker-framework voor mixed-integer programming, en dat door het elimineren van zware synchronisatie constante push- en steal-latenties bereikt die aanzienlijk beter presteren dan bestaande oplossingen zoals C++ Taskflow.
Dit artikel presenteert een nieuwe formulering van de frequentierespons voor niet-lineaire systemen binnen het raamwerk van de Koopman-operator, waarbij de Laplace-getransformeerde van de uitgang wordt gebruikt om Bode-plots te genereren en voldoende voorwaarden voor de existentie van deze respons worden vastgesteld.
Dit artikel presenteert een niet-lineair geconjugeerd gradiëntalgoritme met Wolfe-lijndoorzoek voor het vinden van Pareto-kritieke punten bij ongedwongen multi-objectieve intervaloptimalisatieproblemen, waarbij de globale convergentie voor verschillende parametervarianten wordt bewezen en gevalideerd door middel van testproblemen.
Dit artikel introduceert een Bayesiaans raamwerk voor lineaire programmering onder onzekerheid dat posterior-gebaseerde haalbaarheidsgaranties biedt via twee berekeningsstrategieën en een certificeringsprocedure, wat leidt tot veiligere en interpreteerbare beslissingen vergeleken met traditionele methoden.
Dit artikel introduceert een Newton-methode met een Armijo-achtige lijnzoeksstrategie voor het oplossen van meerdoelige intervaloptimalisatieproblemen, waarbij de convergentie naar een Pareto-kritiek punt wordt bewezen en de effectiviteit wordt aangetoond via numerieke experimenten en een toepassing op portefeuilleoptimalisatie.
Dit artikel introduceert een hiërarchisch Bayesiaans dynamisch spel voor competitieve voorraad- en prijsbepaling onder onvolledige informatie, waarbij firms leren, strategische overtuigingen bijwerken en beslissingen nemen op basis van een 'credible-risk'-criterium dat toekomstige winst beloopt en posterioronzekerheid straft.
Dit artikel introduceert een beleidsiteratie-algoritme dat, gebaseerd op een gekoppeld systeem van niet-lokale partiële differentiaalvergelijkingen, bewijst dat er exponentiële convergentie optreedt naar een evenwichtspolitiek voor entropie-geregulariseerde, tijdsinconsistente stochastische controleproblemen, wat bovendien leidt tot een constructief bewijs van de globale existentie en uniciteit van de bijbehorende oplossing.
Dit artikel ontwikkelt een robuust kader voor het bepalen van boven- en ondergrenzen voor levensverzekeringscontracten, waarbij rekening wordt gehouden met de onzekerheid in de verdeling van sterfgevallen tussen gehele leeftijden binnen de beperkingen van bestaande levensverwachtingstabellen.
Dit artikel stelt een stochastisch maximumprincipe van Pontryagin op voor optimale besturing van McKean-Vlasov-stochastische partiële differentiaalvergelijkingen met niet-convexe besturingssets, waarbij gebruik wordt gemaakt van spike-variaties en een geavanceerde adjoint-terugwaartse vergelijking met Lions-afgeleiden.
Dit artikel onthult dat gradiëntstroom in softmax-gebaseerde modellen, zoals die in transformers worden gebruikt, de optimalisatie inherent stuurt naar oplossingen met lage entropie, wat een theoretisch mechanisme biedt voor fenomenen als attention sinks en massale activaties.
Deze paper introduceert een nieuwe variant van het lijn-gebaseerde dial-a-ride-probleem zonder tijdsvensters en lost dit op met een branch-and-price-algoritme dat winstgevende stoppatronen genereert, waarbij een root-node-heuristiek binnen 15 minuten zeer effectieve oplossingen biedt voor grote praktijkproblemen.
Dit artikel herinterpreteert het vinden van NP-getuigen als een informatieverwervingsproces en toont in het 'psocid'-model aan dat de fundamentele beperking van gelijkheidsprobes, die slechts verwaarloosbaar weinig wederzijdse informatie onthullen, leidt tot een onoverbrugbare kloof tussen de benodigde en verkregen informatie, waardoor de exponentiële complexiteit van de zoektocht wordt verklaard.
Deze paper introduceert ALFCG, het eerste adaptieve projectievrije raamwerk voor stochastische compositieve niet-convexe optimalisatie dat noch globale gladheidsconstanten noch lijnzoeken vereist, en dat via variatie-reductie en momentum optimale iteratiecomplexiteit bereikt die de bestaande methoden overtreft.
Dit artikel presenteert een optimalisatieformulering van het Red Light Green Light-algoritme voor het berekenen van stationaire verdelingen van grote Markov-ketens via Dirichlet-energieminimalisatie, wat de convergentie verklaart en versnelt.
Dit artikel toont aan dat een begrip van hogere-orde normaliteit, gebaseerd op geïtereerde Lie-haken van vectorvelden, voldoende is om een infimumkloof te voorkomen in impulsieve optimalisatieproblemen met -controle-topologie, wat een belangrijk onderscheid vormt met eerdere resultaten die vaak op -trajecttopologieën waren gebaseerd.
Dit artikel bewijst dat de bovengrens van de stapgrootte voor Popov's algoritme bij het oplossen van (pseudo-)monotone variatie-ongelijkheden scherp is, waarbij deze voor het onbeperkte geval kan worden vergroot tot , een resultaat dat wordt onderbouwd door een nieuw Lyapunov-type functie.
Dit artikel introduceert twee eerste-orde optimalisatiemethoden voor het minimaliseren van differentieerbare functies op algebraïsche variëteiten van matrices met een beperkte rang, die garanderen dat hun accumulatiepunten Bouligand-stationair zijn.