Estimation of Noisy Cost Functions by Conventional and Adjusted Simulated Annealing Techniques
Bibliographic record
Abstract
L'algorithme de recuit simulé est largement utilisé dans la communauté d'optimisation pour résoudre divers types de problèmes, discrets et continus. L'objectif de cette thèse est d'analyser le recuit simulé dans des environnements déterministes et stochastiques pour des problèmes discrets. Les objectifs précis sont de classer des problèmes clés, d'offrir des suggestions et des recommandations à suivre en utilisant l'algorithme de recuit simulé et de recuit simulé sous bruit. Plus spécifiquement, des problèmes apparaissent en optimisation en présence de bruit, et sur la manière de le contrôler. Nous proposons la méthode de recuit simulé bruité (NSA: Noisy Simulated Annealing), basée sur la modification de l'algorithme de Metropolis-Hastings présentée par Ceperlay and Dewing, qui surpasse les techniques de recuit simulé analogues, délivrant des solutions numériques similaires, à coût réduit. Nous considérons les principales approches qui traitent le bruit dans le cadre du recuit simulé afin d'en extraire leurs attributs distinctifs et de produire une comparaison plus pertinente. Nous évaluons ensuite les performances numériques de l'approche sur des instances du problème du voyageur de commerce. Les résultats obtenus montrent un clair avantage pour le recuit simulé bruité, en présence de bruit.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".