Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Couvre la logistique générale, la justification des cours, les conditions préalables, l'organisation, les crédits, la charge de travail, le classement et le contenu des cours, y compris les renseignements sur les essaims, les stratégies de recherche de nourriture et les phénomènes collectifs.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore Feedback Equilibrium Rechercher un contrôle robuste dans les systèmes cyberphysiques, en mettant l'accent sur la fiabilité, l'évolutivité et la performance.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.
Explore l'optimisation combinatoire à l'aide d'un recuit simulé pour trouver les états du sol dans les systèmes frustrés et relever les défis de satisfaire toutes les interactions simultanément.
