Mixed Discrete and Continuous Variable Optimization Based on Constraint Aggregation and Relative Sensitivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a new approach for solving nonlinear mixed discrete-continuous variable problems with constraints. The proposed method falls under the category of direct search methods for discrete variables. Different from the traditional direct search methods that determine the search direction based on decreasing objective function within the feasible space, a relative sensitivity that jointly considers change in objective and constraint functions is introduced in this work to help determining the search direction. For feasible discrete points, the coordinate direction with the maximum relative sensitivity is taken as the search direction, so that the objective function value decreases the fastest with minimum increase in constraint values. For infeasible points, the search direction is determined by the minimum relative sensitivity, so that the points can be dragged into the feasible region with constraints decreasing the fastest and minimum increase of the objective. In addition, in order to reduce the number of constraints and calculate the relative sensitivity, a constraint aggregation technique with Kreisselmeier-Steinhauser function is applied to transform all constraints into an equivalent differentiable inequality constraint. The efficacy and accuracy of the proposed approach is demonstrated with different types of test problems and application to a design problem. The proposed method has advantages in solving nonlinear mixed discrete-continuous variable problems with constraints compared to other existing methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle