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Ergebnisse für “Lokale Optima”

Neues Verfahren entdeckt Anti‑Aging‑Themen mit konvexem Clustering

Die rasante Zunahme biomedizinischer Publikationen erschwert die systematische Organisation von Wissen und die Erkennung neuer Trends. Trad…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Neues Framework TACO verbessert unüberwachtes kombinatorisches Optimieren

Unüberwachtes neuronales kombinatorisches Optimieren (NCO) ermöglicht es, leistungsstarke Solver zu trainieren, ohne dass echte Lösungen al…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

CogMCTS: Kognitive MCTS-Strategie verbessert Heuristik-Entwicklung mit LLMs

Ein neues Forschungsframework namens CogMCTS kombiniert die kognitive Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) mit der Monte‑Carlo‑Tr…

arXiv – cs.AI 10.12.2025 05:00

Neuer Algorithmus GPOMDP optimiert POMDP-Strategien direkt

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz zur direkten Optimierung von Politikleistungen in kontrolli…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

Minimal‑lange Konfidenzintervalle für Ordinalklassifikation

In hochriskanten Bereichen wie der medizinischen Bildgebung ist eine präzise Unsicherheitsabschätzung entscheidend. Conformal Prediction (C…

arXiv – cs.LG 24.11.2025 05:00

Team Twente sichert 3. Platz bei der Healthcare Timetabling Competition 2024

Team Twente hat bei der Integrated Healthcare Timetabling Competition 2024 den dritten Platz belegt. Mit einer hybriden Lösung, die Mixed-I…

arXiv – cs.AI 10.11.2025 05:00

<p>Neuer Ansatz: Sampling-Enhanced LNS überwindet lokale Optima bei Integer Linear Programs</p> <p>Large Neighborhood Search (LNS) ist eine bewährte Heuristik in der kombinatorischen Optimierung, die systematisch große Nachbarschaften der aktuellen Lösung durchsucht, um bessere Lösungen zu finden. In den letzten Jahren haben neuronale Netzwerke LNS erweitert, indem sie die nächste Nachbarschaft voraussagen und so schnell lokale Optima erreichen. Dieses gierige Vorgehen birgt jedoch zwei zentrale Probleme: E

arXiv – cs.LG 25.08.2025 05:00

Lokale Pareto-Optimierung liefert skalierbare Erklärungen für Black-Box-Modelle

Die Herausforderung, für Black‑Box‑Modelle verständliche Interpretationen zu erzeugen, besteht darin, die oft widersprüchlichen Ziele von G…

arXiv – cs.LG 22.08.2025 05:00