Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений

Российские ученые из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных. Им удалось построить более эффективные алгоритмы, чем традиционные, и открыть обсуждение использования концепции порядковых оракулов в вычислении. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024. В свежей статье, представленная на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они создали оптимизационный алгоритм, который использует порядковый оракул, и предложили способ ускорения этого алгоритма. Исследователи подтвердили теоретическую состоятельность предложенных методов через численные эксперименты, которые продемонстрировали их высокую производительность.

https://habr.com/ru/articles/944404/

#Методы_оптимизации #Порядковый_оракул #ускорение_Нестерова #стохастическая_оптимизация #Проблема_черного_ящика

Простые эвристики для TSP

В прошлой заметке я поднял тему ванильно-радужных перспектив использования искусственного интеллекта для решения оптимизационных задач, в частности, для решения хорошо изученной задачи коммивояжера, она же TSP (Travelling Salesman Problem). Там же был дан старт разбору некоторых классических алгоритмов для решения этой задачи в рамках чего я представил подход, основанный на MIP (Mixed Integer Programming). Считаю важным завершить такой разбор для лучшего понимания отличий в работе нейронных сетей.

https://habr.com/ru/articles/866202/

#задача_коммивояжера #TSP #стохастическая_оптимизация #эвристики #имитация_отжига #2opt #concorde