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中国科学院沈阳自动化研究所专利:一种基于语义化的产线预设流程优化方法和系统
In this work, we construct a novel numerical method for solving the multimarginal optimal transport problems with Coulomb cost. This type of optimal transport problem arises in quantum physics and pla...
Advertising becomes one of the most popular ways of monetizing an online transaction platform. Usually, sponsored advertisements are posted on the most attractive positions to enhance the number of cl...
中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种三维扫描系统中的转轴的优化计算方法
In this paper, we consider optimization problems over closed embedded submanifolds of \mathbb{R}^n, which are defined by the constraints c(x)=0. We propose a class of constraint dissolving approaches ...
We introduce a twice differentiable augmented Lagrangian for nonlinear optimization with general inequality constraints and show that a strict local minimizer of the original problem is an approximate...
我们介绍华老本人的探索和我们的继续。关于前者,概述华老仙逝前的重要更新,该结果不幸沉睡了37年,直到2021年底才被唤醒。关于后续进展,有一次修正、一次再更新和五项新发展:稳定性分析的新方法;产品(产业)等级(排序);预测与调整;经济结构的优化;重排序与大矩阵主特征值(及前6个)的高效算法。 难得的是:多种变换给出了完全相同的非稳定的时间和产品。早年关于华氏经济崩溃定理的证明基于马氏链的遍历定理,...
本次报告结合报告人团队在实践中的经验,探讨现代交通管理(如地铁、航空)中维修问题的难点,建模方法和算法设计。 如在航空发动机维修的管理优化中,由于航空发动机的维修和租赁管理存在难度大、费用高、周期长、不确定性强的特点,确定性优化方案存在明显的缺陷。报告人设计了基于近似动态规划的算法框架,项目落地后每年可节省期望成本达数千万人民币。
2022年12月3日~4日,2022年数据驱动的建模、仿真与优化学术会议在沈阳召开。会议由中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会和沈阳工业大学共同主办,由沈阳工业大学人工智能学院、沈阳工业大学信息科学与工程学院、辽宁省人工智能学会以及沈阳中关村创新中心承办。本次会议旨在围绕大数据、人工智能、智能建模、仿真优化、智能优化、调度优化等方向,为我国数据驱动的建模、仿真与优化相关领域的专家、学者开展前沿...
The second-order cone (SOC) is a class of simple convex cones and optimizing over them can be done more efficiently than with semidefinite programming. It is interesting both in theory and in practice...
供应链与贸易网络的存在保障了生产资料与商品的流转,促进了社会经济的发展与繁荣。然而,近几年因地缘政治、战争、疫情等极端情形的冲击,供应链网络和国际贸易网络的正常运转受到了极大的挑战,如何衡量和应对极端冲击对两者的影响成为吸引学者关注的重点,本报告将从最优化模型构建与分析的角度出发对该问题进行探索。
非常规油气开发进入攻坚阶段,围绕致密油气储层非线性流动系统建模和生产优化等问题,介绍多重关联介质耦合流动模拟方法、不同流动空间分离建模和流动分级耦合多尺度数值模拟方法;同时,对自主研发的随机单纯形近似梯度方法(StoSAG)进行介绍,该方法可以用于考虑致密油气藏地质不确定性的生产优化
国家“双碳”战略目标的提出掀起了可再生清洁能源发展的新一轮高潮。构建以新能源为主体的新型电力系统,不仅要解决新能源间歇性、强波动性出力带来的消纳利用难题,还应充分考虑能源结构转型下的系统可靠性与韧性问题。风电、光伏等新能源发电设施的运行灵活性不足,且无法在恶劣天气条件下有效运行,故难以作为应急电源参与电网故障恢复。针对新型电力系统的新能源并网消纳和防灾减灾挑战,报告人深入探索面向电力系统规划与运行...
深度强化学习作为机器学习中的一个重要研究领域,具有离线训练、在线决策的特性,能够有效地克服传统算法难以实现在线求解的缺陷,为组合优化问题的求解提供了一种全新的思路。我们针对组合优化领域中的三个经典问题:数字化的背包问题、结构化的选址与二次指派问题,将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习相结合,提出了端到端模型。设计了符合问题性质的注意力机制,图神经指针网络等,给出了基于深度强化学习的相关...
A line search penalty-free sequential quadratic programming method is proposed for nonlinear equality-constrained optimization. Generally, feasible directions are used to minimize the measurement of t...

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