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深度数据一致性：基于快速和健壮扩散模型的逆问题求解器
通过深度学习模型，在扩散模型中使用深度数据一致性更新数据一致性步骤，以解决逆问题的研究论文。DDC 方法在线性和非线性任务中表现出卓越的性能，在仅使用 5 个推理步骤的情况下，平均 0.77 秒生成高质量解决方案，并且具有对于数据集的稳健性
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2 months ago
缩放终身多智能体路径规划到更现实的环境中：研究挑战与机遇
多智能体路径规划是将多个智能体从起点移动到目标点而无碰撞的问题，终身智能体路径规划通过不断为智能体分配新目标进一步扩展了多智能体路径规划。本文概述了三个主要的研究挑战，包括寻找在有限的规划时间内（例如，每步 1 秒）为大量智能体（例如，10
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2 months ago
Neur2BiLO: 神经双层最优化
通过使用神经网络近似技术，我们提出了一个名为 Neur2BiLO 的框架，用于解决具有整数变量的约束双层问题。Neur2BiLO 能够快速产生高质量的解决方案，适用于多种具有线性或非线性目标 / 约束和整数或混合整数变量的问题。
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5 months ago
提升带有未评估解决方案的 SAEAs 性能：昂贵优化问题中的关系模型实证分析
使用未经评估的解决方案提高代理辅助进化算法的效率，通过引入适应于选择阶段的关系模型，证明其在高质量解决方案的选择中优于回归和分类模型，从而显著提高算法的效率。
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10 months ago
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