Constrained Problems
제한된 문제
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Constrained Problems sentence examples within Linearly Constrained Problems
To solve for these optimality conditions in the special but important case of linearly constrained problems, we present two novel interior point trust-region algorithms and show that their worst-case computational efficiency in achieving the potentially stronger optimality conditions match the best known complexity bounds.
선형 제약 문제의 특별하지만 중요한 경우에서 이러한 최적 조건을 해결하기 위해 두 가지 새로운 내부 포인트 신뢰 영역 알고리즘을 제시하고 잠재적으로 더 강력한 최적 조건을 달성하는 최악의 경우 계산 효율성이 가장 잘 알려진 복잡성 경계와 일치함을 보여줍니다.
선형 제약 문제의 특별하지만 중요한 경우에서 이러한 최적 조건을 해결하기 위해 두 가지 새로운 내부 포인트 신뢰 영역 알고리즘을 제시하고 잠재적으로 더 강력한 최적 조건을 달성하는 최악의 경우 계산 효율성이 가장 잘 알려진 복잡성 경계와 일치함을 보여줍니다.
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ABSTRACT PSIFA – Pattern Search and Implicit Filtering Algorithm – is a derivative-free algorithm that has been designed for linearly constrained problems with noise in the objective function.
ABSTRACT PSIFA(패턴 검색 및 암시적 필터링 알고리즘)는 목적 함수의 잡음과 관련된 선형 제약 문제를 위해 설계된 미분 없는 알고리즘입니다.
ABSTRACT PSIFA(패턴 검색 및 암시적 필터링 알고리즘)는 목적 함수의 잡음과 관련된 선형 제약 문제를 위해 설계된 미분 없는 알고리즘입니다.
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Constrained Problems sentence examples within Output Constrained Problems
This paper addresses a novel finite-time adaptive neural control (FTANC) problem for nonstrict-feedback stochastic nonlinear systems (NSFSNS), in which the input delay and output constrained problems are considered simultaneously.
이 논문은 입력 지연과 출력 제한 문제가 동시에 고려되는 비엄격 피드백 확률적 비선형 시스템(NSFSNS)에 대한 새로운 유한 시간 적응 신경 제어(FTANC) 문제를 해결합니다.
이 논문은 입력 지연과 출력 제한 문제가 동시에 고려되는 비엄격 피드백 확률적 비선형 시스템(NSFSNS)에 대한 새로운 유한 시간 적응 신경 제어(FTANC) 문제를 해결합니다.
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The most prominent feature of EBLF is that it can be used in a unified scheme, which deals with full state constrained and output constrained problems of SISO/MIMO systems.
EBLF의 가장 두드러진 특징은 SISO/MIMO 시스템의 전체 상태 제한 및 출력 제한 문제를 처리하는 통합 방식에서 사용할 수 있다는 것입니다.
EBLF의 가장 두드러진 특징은 SISO/MIMO 시스템의 전체 상태 제한 및 출력 제한 문제를 처리하는 통합 방식에서 사용할 수 있다는 것입니다.
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Constrained Problems sentence examples within Equality Constrained Problems
The classic Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) is a popular framework to solve linear-equality constrained problems.
고전적인 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)은 선형 등식 제약 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 프레임워크입니다.
고전적인 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)은 선형 등식 제약 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 프레임워크입니다.
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Moreover, we show for regularized least-squares and linear equality constrained problems that the reciprocal of the convex combination parameter can be extended from the golden ratio to 2 and meanwhile a relaxation step can be taken.
더욱이, 우리는 볼록 조합 매개변수의 역수가 황금비에서 2로 확장될 수 있고 그 동안 완화 단계가 취해질 수 있음을 정규화된 최소 제곱 및 선형 등식 제약 문제에 대해 보여줍니다.
더욱이, 우리는 볼록 조합 매개변수의 역수가 황금비에서 2로 확장될 수 있고 그 동안 완화 단계가 취해질 수 있음을 정규화된 최소 제곱 및 선형 등식 제약 문제에 대해 보여줍니다.
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Constrained Problems sentence examples within Solving Constrained Problems
In order to solve the above problems, we propose a deep learning-based constrained intelligent routing method, which combines the advantages of Lagrange multiplier method for solving constrained problems and the learning ability of deep learning methods, making the routing service can not only learn complex features to adapt to network environments, but also can meet differentiated requirement of users on the performance.
위의 문제를 해결하기 위해 우리는 딥 러닝 기반의 제약 지능 라우팅 방법을 제안합니다. 이 방법은 제약 문제를 해결하기 위한 라그랑주 승수 방법의 장점과 딥 러닝 방법의 학습 능력을 결합하여 라우팅 서비스가 복잡하게 학습할 수 있을 뿐만 아니라 기능은 네트워크 환경에 적응할 뿐만 아니라 성능에 대한 사용자의 차별화된 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
위의 문제를 해결하기 위해 우리는 딥 러닝 기반의 제약 지능 라우팅 방법을 제안합니다. 이 방법은 제약 문제를 해결하기 위한 라그랑주 승수 방법의 장점과 딥 러닝 방법의 학습 능력을 결합하여 라우팅 서비스가 복잡하게 학습할 수 있을 뿐만 아니라 기능은 네트워크 환경에 적응할 뿐만 아니라 성능에 대한 사용자의 차별화된 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
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Generally, they perform well when applied for solving unconstrained problems; however, their performance degenerates when applied for solving constrained problems.
일반적으로 제약이 없는 문제를 해결하기 위해 적용할 때 잘 수행됩니다. 그러나 제한된 문제를 해결하기 위해 적용될 때 성능이 저하됩니다.
일반적으로 제약이 없는 문제를 해결하기 위해 적용할 때 잘 수행됩니다. 그러나 제한된 문제를 해결하기 위해 적용될 때 성능이 저하됩니다.
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Constrained Problems sentence examples within Transform Constrained Problems
The main task of this paper is to provide an analytical procedure to obtain constrained expressions in any space that can be used to transform constrained problems into unconstrained problems.
이 논문의 주요 임무는 제약된 문제를 제약이 없는 문제로 변환하는 데 사용할 수 있는 모든 공간에서 제약된 표현을 얻기 위한 분석 절차를 제공하는 것입니다.
이 논문의 주요 임무는 제약된 문제를 제약이 없는 문제로 변환하는 데 사용할 수 있는 모든 공간에서 제약된 표현을 얻기 위한 분석 절차를 제공하는 것입니다.
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This framework transforms constrained problems into unconstrained problems by introducing constraint-free variables.
이 프레임워크는 제약이 없는 변수를 도입하여 제약이 있는 문제를 제약이 없는 문제로 변환합니다.
이 프레임워크는 제약이 없는 변수를 도입하여 제약이 있는 문제를 제약이 없는 문제로 변환합니다.
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Constrained Problems sentence examples within Pde Constrained Problems
Using this new Garding inequality we provide an extension of these results to PDE constrained problems in dynamics and statics under $\mathcal{A}$-quasiconvexity assumptions.
이 새로운 Garding 부등식을 사용하여 $\mathcal{A}$-quasiconvexity 가정 하에서 역학 및 정역학의 PDE 제약 문제에 대한 이러한 결과의 확장을 제공합니다.
이 새로운 Garding 부등식을 사용하여 $\mathcal{A}$-quasiconvexity 가정 하에서 역학 및 정역학의 PDE 제약 문제에 대한 이러한 결과의 확장을 제공합니다.
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An application to a class of PDE constrained problems with a convex objective, convex constraint and random elliptic PDE constraints is shown.
nan
nan
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Constrained Problems sentence examples within Known Constrained Problems
In order to validate the performance of the new algorithm, 4 mathematical benchmark functions alongside the 3 well-known constrained problems and 2 engineering design problems are utilized.
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To verify the performance of our approach, MONABC algorithm is tested on 24 and 18 well-known constrained problems from 2006 and 2010 IEEE Congress on Evolution Computation (CEC 2006 and 2010).
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Constrained Problems sentence examples within Quadratically Constrained Problems
Piecewise relaxations are powerful techniques to compute strong dual bounds for (mixed-integer) quadratically constrained problems and provide starting points that can be used by local nonlinear solvers to generate high-quality primal solutions.
조각 완화는 (혼합 정수) 2차 제약이 있는 문제에 대한 강력한 이중 경계를 계산하고 로컬 비선형 솔버에서 고품질 기본 솔루션을 생성하는 데 사용할 수 있는 시작점을 제공하는 강력한 기술입니다.
조각 완화는 (혼합 정수) 2차 제약이 있는 문제에 대한 강력한 이중 경계를 계산하고 로컬 비선형 솔버에서 고품질 기본 솔루션을 생성하는 데 사용할 수 있는 시작점을 제공하는 강력한 기술입니다.
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Furthermore, it has also shown to have high computational efficiency as compared to the SDP approach due to the existence of mature solving technology for quadratically constrained problems.
nan
nan
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In this paper, a novel evolutionary technique called Artificial Spider Algorithm (ASA) for solving optimization tasks in unconstrained problems with high nonlinearity is proposed.
이 논문에서는 높은 비선형성을 가진 제약 조건이 없는 문제에서 최적화 작업을 해결하기 위한 ASA(Artificial Spider Algorithm)라는 새로운 진화 기술을 제안합니다.
이 논문에서는 높은 비선형성을 가진 제약 조건이 없는 문제에서 최적화 작업을 해결하기 위한 ASA(Artificial Spider Algorithm)라는 새로운 진화 기술을 제안합니다.
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This paper develops new extremal principles of variational analysis that are motivated by applications to constrained problems of stochastic programming and semi-infinite programming without smoothness and/or convexity assumptions.
이 논문은 평활도 및/또는 볼록성 가정이 없는 확률론적 계획법과 반무한 계획법의 제한된 문제에 대한 적용에 의해 동기가 부여된 변이 분석의 새로운 극한 원리를 개발합니다.
이 논문은 평활도 및/또는 볼록성 가정이 없는 확률론적 계획법과 반무한 계획법의 제한된 문제에 대한 적용에 의해 동기가 부여된 변이 분석의 새로운 극한 원리를 개발합니다.
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Detailed case studies analyzing the behavior of spatially and topologically resource-constrained problems and comparing them to the traditional <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N$</tex-math></inline-formula> − <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k$</tex-math></inline-formula> interdiction problem are also presented.
공간 및 토폴로지 리소스가 제한된 문제의 동작을 분석하고 기존 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N$</tex-math></inline-formula>와 비교하는 자세한 사례 연구 − <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k$</tex-math></inline-formula> 차단 문제도 제시됩니다.
공간 및 토폴로지 리소스가 제한된 문제의 동작을 분석하고 기존 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N$</tex-math></inline-formula>와 비교하는 자세한 사례 연구 − <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k$</tex-math></inline-formula> 차단 문제도 제시됩니다.
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Numerous examples of unconstrained problems of mathematical functions of CEC2005 and constrained examples of stress and displacement structural design problems have been chosen to demonstrate the reliability and capability of the presented method.
제시된 방법의 신뢰성과 능력을 입증하기 위해 CEC2005의 수학적 기능의 제약이 없는 문제의 수많은 예와 응력 및 변위 구조 설계 문제의 제약된 예가 선택되었습니다.
제시된 방법의 신뢰성과 능력을 입증하기 위해 CEC2005의 수학적 기능의 제약이 없는 문제의 수많은 예와 응력 및 변위 구조 설계 문제의 제약된 예가 선택되었습니다.
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For the performance evaluation of MOAOA, a set of 35 constrained RWMOPs and five ZDT unconstrained problems are considered.
MOAOA의 성능 평가를 위해 35개의 제약된 RWMOP와 5개의 ZDT 제약 없는 문제 세트가 고려됩니다.
MOAOA의 성능 평가를 위해 35개의 제약된 RWMOP와 5개의 ZDT 제약 없는 문제 세트가 고려됩니다.
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We address the problem of determining convergent upper bounds in continuous non-convex global minimization of box-constrained problems with equality constraints.
우리는 등식 제약이 있는 상자 제약 문제의 연속적인 비볼록 전역 최소화에서 수렴 상한을 결정하는 문제를 다룹니다.
우리는 등식 제약이 있는 상자 제약 문제의 연속적인 비볼록 전역 최소화에서 수렴 상한을 결정하는 문제를 다룹니다.
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Fortunately, these constrained problems do not depend on the usually large number of samples and can be solved efficiently by an (inertial) proximal alternating linearized minimization algorithm.
다행스럽게도 이러한 제한된 문제는 일반적으로 많은 수의 샘플에 의존하지 않으며 (관성) 근위 교대 선형화 최소화 알고리즘으로 효율적으로 해결할 수 있습니다.
다행스럽게도 이러한 제한된 문제는 일반적으로 많은 수의 샘플에 의존하지 않으며 (관성) 근위 교대 선형화 최소화 알고리즘으로 효율적으로 해결할 수 있습니다.
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This paper studies an augmented Lagrangian decomposition method for finding high-quality feasible solutions of complex optimization problems, including nonconvex chance-constrained problems.
이 논문은 볼록하지 않은 기회 제약 문제를 포함하여 복잡한 최적화 문제의 고품질 실현 가능한 솔루션을 찾기 위한 증강 라그랑주 분해 방법을 연구합니다.
이 논문은 볼록하지 않은 기회 제약 문제를 포함하여 복잡한 최적화 문제의 고품질 실현 가능한 솔루션을 찾기 위한 증강 라그랑주 분해 방법을 연구합니다.
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We study the complexity of the IMP for combinatorial ideals that arise from constrained problems over the Boolean domain.
Boolean 영역에 대한 제한된 문제에서 발생하는 조합 이상에 대한 IMP의 복잡성을 연구합니다.
Boolean 영역에 대한 제한된 문제에서 발생하는 조합 이상에 대한 IMP의 복잡성을 연구합니다.
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In the scalar case, both unconstrained problems and problems with an inclusion constraint are considered.
스칼라의 경우, 제약이 없는 문제와 포함 제약이 있는 문제가 모두 고려됩니다.
스칼라의 경우, 제약이 없는 문제와 포함 제약이 있는 문제가 모두 고려됩니다.
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Three-term conjugate gradient methods have attracted much attention for large-scale unconstrained problems in recent years, since they have attractive practical factors such as simple computation, low memory requirement, better descent property and strong global convergence property.
3항 켤레 기울기 방법은 간단한 계산, 낮은 메모리 요구 사항, 더 나은 하강 속성 및 강력한 전역 수렴 속성과 같은 매력적인 실용적인 요소를 가지고 있기 때문에 최근 몇 년 동안 대규모 비제약 문제에 대해 많은 관심을 받았습니다.
3항 켤레 기울기 방법은 간단한 계산, 낮은 메모리 요구 사항, 더 나은 하강 속성 및 강력한 전역 수렴 속성과 같은 매력적인 실용적인 요소를 가지고 있기 때문에 최근 몇 년 동안 대규모 비제약 문제에 대해 많은 관심을 받았습니다.
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, the efficiencies can be selected in (0, 1]), the problems of reducing the energy consumption and improving the energy efficiency have been investigated for some production systems, the machine-efficiency-constrained problems, which are more practical and challenging, have not been examined yet.
, 효율성은 (0, 1])에서 선택할 수 있으며 일부 생산 시스템에 대해 에너지 소비를 줄이고 에너지 효율성을 개선하는 문제가 조사되었으며 더 실용적이고 도전적인 기계 효율성이 제한된 문제는 아직 검토되지 않았습니다.
, 효율성은 (0, 1])에서 선택할 수 있으며 일부 생산 시스템에 대해 에너지 소비를 줄이고 에너지 효율성을 개선하는 문제가 조사되었으며 더 실용적이고 도전적인 기계 효율성이 제한된 문제는 아직 검토되지 않았습니다.
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Such problems are usually tackled in two ways: using a constrained optimization procedure or using some parameterization to transform them into unconstrained problems.
이러한 문제는 일반적으로 두 가지 방법으로 해결됩니다. 즉, 제약이 있는 최적화 절차를 사용하거나 일부 매개변수화를 사용하여 제약이 없는 문제로 변환하는 것입니다.
이러한 문제는 일반적으로 두 가지 방법으로 해결됩니다. 즉, 제약이 있는 최적화 절차를 사용하거나 일부 매개변수화를 사용하여 제약이 없는 문제로 변환하는 것입니다.
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Some of the results obtained in this context are then exploited for formulating necessary optimality conditions for constrained problems, whose feasible region is defined by a set-valued inclusion.
이 맥락에서 얻은 결과 중 일부는 실행 가능한 영역이 설정 값 포함으로 정의되는 제한된 문제에 필요한 최적 조건을 공식화하는 데 활용됩니다.
이 맥락에서 얻은 결과 중 일부는 실행 가능한 영역이 설정 값 포함으로 정의되는 제한된 문제에 필요한 최적 조건을 공식화하는 데 활용됩니다.
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This sparse work has largely considered well-constrained problems using fairly simple performance assessment methods without detailed action sequence analyses.
이 희소한 작업은 상세한 작업 순서 분석 없이 상당히 간단한 성능 평가 방법을 사용하여 잘 제한된 문제를 주로 고려했습니다.
이 희소한 작업은 상세한 작업 순서 분석 없이 상당히 간단한 성능 평가 방법을 사용하여 잘 제한된 문제를 주로 고려했습니다.
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Constrained multi-objective optimization problems are common in practical engineering and are more difficult to handle than unconstrained problems.
제약이 있는 다중 목표 최적화 문제는 실제 엔지니어링에서 일반적이며 제약이 없는 문제보다 처리하기가 더 어렵습니다.
제약이 있는 다중 목표 최적화 문제는 실제 엔지니어링에서 일반적이며 제약이 없는 문제보다 처리하기가 더 어렵습니다.
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These functionals allow to transform a large class of constrained optimization problems into unconstrained problems.
이러한 기능을 사용하면 많은 종류의 제약이 있는 최적화 문제를 제약이 없는 문제로 변환할 수 있습니다.
이러한 기능을 사용하면 많은 종류의 제약이 있는 최적화 문제를 제약이 없는 문제로 변환할 수 있습니다.
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In this article, a maximum principle for finite horizon state-constrained problems is analyzed via parametric examples.
이 기사에서는 유한 수평선 상태 제약 문제에 대한 최대 원리를 매개변수 예제를 통해 분석합니다.
이 기사에서는 유한 수평선 상태 제약 문제에 대한 최대 원리를 매개변수 예제를 통해 분석합니다.
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The constrained optimization problems are transformed into unconstrained problems by the Lagrange multiplier rule.
제약이 있는 최적화 문제는 라그랑주 승수 규칙에 의해 제약이 없는 문제로 변환됩니다.
제약이 있는 최적화 문제는 라그랑주 승수 규칙에 의해 제약이 없는 문제로 변환됩니다.
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On the one hand, it can solve some constrained problems, on the other hand, it can also optimize some unconstrained problems.
한편으로는 일부 제약이 있는 문제를 해결할 수 있으며 다른 한편으로는 제약이 없는 문제를 최적화할 수도 있습니다.
한편으로는 일부 제약이 있는 문제를 해결할 수 있으며 다른 한편으로는 제약이 없는 문제를 최적화할 수도 있습니다.
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To move the optimization community one step ahead toward more focus on performance rather than change of metaphor, a general-purpose population-based optimization technique called Hunger Games Search (HGS) is proposed in this research with a simple structure, special stability features and very competitive performance to realize the solutions of both constrained and unconstrained problems more effectively.
최적화 커뮤니티를 은유의 변화보다 성능에 더 중점을 두는 방향으로 한 걸음 더 나아가기 위해 본 연구에서는 단순한 구조, 특별한 안정성 기능 및 매우 우수한 HGS(Hunger Games Search)라는 범용 인구 기반 최적화 기술을 제안합니다. 제약이 있는 문제와 제약이 없는 문제의 솔루션을 보다 효과적으로 실현하기 위해 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
최적화 커뮤니티를 은유의 변화보다 성능에 더 중점을 두는 방향으로 한 걸음 더 나아가기 위해 본 연구에서는 단순한 구조, 특별한 안정성 기능 및 매우 우수한 HGS(Hunger Games Search)라는 범용 인구 기반 최적화 기술을 제안합니다. 제약이 있는 문제와 제약이 없는 문제의 솔루션을 보다 효과적으로 실현하기 위해 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
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The resulting rank-constrained problems for the considered scenario are not convex and difficult to sort out.
고려된 시나리오에 대한 결과 순위 제한 문제는 볼록하지 않고 정렬하기 어렵습니다.
고려된 시나리오에 대한 결과 순위 제한 문제는 볼록하지 않고 정렬하기 어렵습니다.
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'' We build this result into a powerful and versatile algorithmic tool which, similarly to classic probabilistic tree embeddings, reduces hop-constrained problems in general graphs to hop-unconstrained problems on trees.
'' 우리는 이 결과를 고전적인 확률적 트리 임베딩과 유사하게 일반 그래프에서 홉 제약이 있는 문제를 트리의 홉 제약이 없는 문제로 줄이는 강력하고 다재다능한 알고리즘 도구로 구축합니다.
'' 우리는 이 결과를 고전적인 확률적 트리 임베딩과 유사하게 일반 그래프에서 홉 제약이 있는 문제를 트리의 홉 제약이 없는 문제로 줄이는 강력하고 다재다능한 알고리즘 도구로 구축합니다.
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Such a relationship has been already investigated for state-constrained problems under some controllability assumptions to guarantee Lipschitz regularity property of the value function.
이러한 관계는 값 함수의 Lipschitz 규칙 속성을 보장하기 위해 일부 제어 가능성 가정 하에서 상태 제약 문제에 대해 이미 조사되었습니다.
이러한 관계는 값 함수의 Lipschitz 규칙 속성을 보장하기 위해 일부 제어 가능성 가정 하에서 상태 제약 문제에 대해 이미 조사되었습니다.
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The formulation of ISD-constrained problems in the presence of discrete random variables is discussed in detail and applied to a portfolio selection problem.
이산 확률 변수가 존재할 때 ISD 제약 문제의 공식화에 대해 자세히 논의하고 포트폴리오 선택 문제에 적용합니다.
이산 확률 변수가 존재할 때 ISD 제약 문제의 공식화에 대해 자세히 논의하고 포트폴리오 선택 문제에 적용합니다.
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In addition to individual analysis, the two methods are merged into a new methodology, called constrained SVMs (CSVM), by incorporating the LS-SVM method into the TFC framework to solve unconstrained problems.
개별 분석 외에도 두 가지 방법은 제약 없는 문제를 해결하기 위해 TFC 프레임워크에 LS-SVM 방법을 통합하여 CSVM(Constrained SVM)이라는 새로운 방법론으로 병합됩니다.
개별 분석 외에도 두 가지 방법은 제약 없는 문제를 해결하기 위해 TFC 프레임워크에 LS-SVM 방법을 통합하여 CSVM(Constrained SVM)이라는 새로운 방법론으로 병합됩니다.
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Optimization is the process of producing appropriate solutions for the purposes of unconstrained or constrained problems.
최적화는 제약이 없거나 제약이 있는 문제의 목적을 위해 적절한 솔루션을 생성하는 프로세스입니다.
최적화는 제약이 없거나 제약이 있는 문제의 목적을 위해 적절한 솔루션을 생성하는 프로세스입니다.
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Genetic algorithm is a method for solving both constrained and unconstrained problems based on a natural selection process that mimics biological evolution.
유전 알고리즘은 생물학적 진화를 모방하는 자연 선택 과정을 기반으로 제약 및 비 제약 문제를 해결하는 방법입니다.
유전 알고리즘은 생물학적 진화를 모방하는 자연 선택 과정을 기반으로 제약 및 비 제약 문제를 해결하는 방법입니다.
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For cases of equality constraint, we firstly compare the Penalty Function Method (PFM) and the Augmented Lagrangian Method (ALM), which can transform the constrained problems into unconstrained ones, to show the advantages of ALM.
등식 제약의 경우, 먼저 ALM의 장점을 보여주기 위해 제약이 있는 문제를 제약이 없는 문제로 변환할 수 있는 Penalty Function Method(PFM)와 Augmented Lagrangian Method(ALM)를 비교합니다.
등식 제약의 경우, 먼저 ALM의 장점을 보여주기 위해 제약이 있는 문제를 제약이 없는 문제로 변환할 수 있는 Penalty Function Method(PFM)와 Augmented Lagrangian Method(ALM)를 비교합니다.
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In this paper, an adaptive three-term conjugate gradient method is proposed for solving unconstrained problems, which generates sufficient descent directions at each iteration.
이 논문에서는 각 반복에서 충분한 하강 방향을 생성하는 비제약 문제를 해결하기 위해 적응형 3항 켤레 기울기 방법을 제안합니다.
이 논문에서는 각 반복에서 충분한 하강 방향을 생성하는 비제약 문제를 해결하기 위해 적응형 3항 켤레 기울기 방법을 제안합니다.
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This paper develops new extremal principles of variational analysis that are motivated by applications to constrained problems of stochastic programming and semi-infinite programming without smoothness and/or convexity assumptions.
이 논문은 평활도 및/또는 볼록성 가정이 없는 확률적 계획법 및 반무한 계획법의 제약 문제에 대한 적용에 의해 동기가 부여된 변이 분석의 새로운 극한 원리를 개발합니다.
이 논문은 평활도 및/또는 볼록성 가정이 없는 확률적 계획법 및 반무한 계획법의 제약 문제에 대한 적용에 의해 동기가 부여된 변이 분석의 새로운 극한 원리를 개발합니다.
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The results show that the hybrid approach increases the performance of the proposed algorithms across all the problems except for MOEA/D on unconstrained problems.
결과는 하이브리드 접근 방식이 제한되지 않은 문제에 대한 MOEA/D를 제외한 모든 문제에서 제안된 알고리즘의 성능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
결과는 하이브리드 접근 방식이 제한되지 않은 문제에 대한 MOEA/D를 제외한 모든 문제에서 제안된 알고리즘의 성능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
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However, It is easy to fall into the local optimal solution when solving some constrained problems.
그러나 일부 제약이 있는 문제를 풀 때 국소 최적해에 빠지기 쉽습니다.
그러나 일부 제약이 있는 문제를 풀 때 국소 최적해에 빠지기 쉽습니다.
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Two decomposition methods are tested: the improved version of the Variable Interdependence Identification for Constrained problems and Differential Grouping version 2.
두 가지 분해 방법이 테스트됩니다. 즉, 제한된 문제에 대한 변수 상호 의존성 식별의 개선된 버전과 차등 그룹화 버전 2입니다.
두 가지 분해 방법이 테스트됩니다. 즉, 제한된 문제에 대한 변수 상호 의존성 식별의 개선된 버전과 차등 그룹화 버전 2입니다.
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Alternating direction method of multipliers (ADMM) is a popular optimization tool for the composite and constrained problems in machine learning.
ADMM(Alternating direction method of multipliers)은 기계 학습의 복합 및 제약 문제에 대해 널리 사용되는 최적화 도구입니다.
ADMM(Alternating direction method of multipliers)은 기계 학습의 복합 및 제약 문제에 대해 널리 사용되는 최적화 도구입니다.
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The resulting problem includes nonconvex constraints, and so conventional solution approaches for chance-constrained problems do not work.
결과 문제에는 비볼록 제약 조건이 포함되므로 우연 제약 조건 문제에 대한 기존 솔루션 접근 방식은 작동하지 않습니다.
결과 문제에는 비볼록 제약 조건이 포함되므로 우연 제약 조건 문제에 대한 기존 솔루션 접근 방식은 작동하지 않습니다.
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The main goal of this paper is to propose an advanced dynamic membrane algorithm (ADMA-PSO/GA) based on the particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) for solving the constrained problems in engineering design.
본 논문의 주요 목표는 엔지니어링 설계에서 제약이 있는 문제를 해결하기 위해 PSO(Particle Swarm Optimization) 및 GA(genetic algorithm)를 기반으로 하는 고급 동적 멤브레인 알고리즘(ADMA-PSO/GA)을 제안하는 것입니다.
본 논문의 주요 목표는 엔지니어링 설계에서 제약이 있는 문제를 해결하기 위해 PSO(Particle Swarm Optimization) 및 GA(genetic algorithm)를 기반으로 하는 고급 동적 멤브레인 알고리즘(ADMA-PSO/GA)을 제안하는 것입니다.
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While exploratory knowledge sources tend to dominate search in unconstrained problems, exploitative knowledge sources are able to exploit search space patterns and symmetries in constrained problems.
탐색적 지식 소스는 제약이 없는 문제에서 탐색을 지배하는 경향이 있는 반면, 탐색적 지식 소스는 제한된 문제에서 탐색 공간 패턴과 대칭을 이용할 수 있습니다.
탐색적 지식 소스는 제약이 없는 문제에서 탐색을 지배하는 경향이 있는 반면, 탐색적 지식 소스는 제한된 문제에서 탐색 공간 패턴과 대칭을 이용할 수 있습니다.
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It illustrated additional flexibility to the standard techniques for resource-constrained problems.
리소스가 제한된 문제에 대한 표준 기술에 대한 추가적인 유연성을 보여줍니다.
리소스가 제한된 문제에 대한 표준 기술에 대한 추가적인 유연성을 보여줍니다.
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More specifically, the Nelder–Mead algorithm, modified for constrained problems, is utilized to compute an optimum matrix gain that minimizes time in an objective function related to consensus time.
보다 구체적으로, Constrained 문제에 대해 수정된 Nelder-Mead 알고리즘은 합의 시간과 관련된 목적 함수에서 시간을 최소화하는 최적 행렬 이득을 계산하는 데 활용됩니다.
보다 구체적으로, Constrained 문제에 대해 수정된 Nelder-Mead 알고리즘은 합의 시간과 관련된 목적 함수에서 시간을 최소화하는 최적 행렬 이득을 계산하는 데 활용됩니다.
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The results show that the cited methods show different performance depending on the type of the optimization problem but overally BOA and TLBO outperform the other algorithms on non-constrained and constrained problems, respectively.
결과는 인용된 방법이 최적화 문제의 유형에 따라 다른 성능을 나타내지만 전반적으로 BOA 및 TLBO가 비제약 및 제약 문제에서 각각 다른 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여줍니다.
결과는 인용된 방법이 최적화 문제의 유형에 따라 다른 성능을 나타내지만 전반적으로 BOA 및 TLBO가 비제약 및 제약 문제에서 각각 다른 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여줍니다.
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Considering recent evolutionary operators in the literature, we propose adaptations to Gray Box evolutionary reproduction operators and local search algorithms to deal with constrained problems, a field still little explored in gray box evolutionary optimization.
문헌의 최근 진화 연산자를 고려하여, 우리는 그레이 박스 진화 최적화에서 아직 거의 탐구되지 않은 분야인 제한된 문제를 다루기 위해 그레이 박스 진화 재생산 연산자 및 로컬 검색 알고리즘에 대한 적응을 제안합니다.
문헌의 최근 진화 연산자를 고려하여, 우리는 그레이 박스 진화 최적화에서 아직 거의 탐구되지 않은 분야인 제한된 문제를 다루기 위해 그레이 박스 진화 재생산 연산자 및 로컬 검색 알고리즘에 대한 적응을 제안합니다.
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We improve the Hessian conditioning by way of a block-circulant scaling operator and we propose a strategy to handle nondiagonal scaling in the context of projected-directions methods for bound-constrained problems.
블록 순환 스케일링 연산자를 통해 Hessian 조건화를 개선하고 경계 제약 문제에 대한 투영 방향 방법의 맥락에서 비대각선 스케일링을 처리하는 전략을 제안합니다.
블록 순환 스케일링 연산자를 통해 Hessian 조건화를 개선하고 경계 제약 문제에 대한 투영 방향 방법의 맥락에서 비대각선 스케일링을 처리하는 전략을 제안합니다.
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A thorough theoretical analysis of evolution strategies with constraint handling is important for the understanding of the inner workings of evolution strategies applied to constrained problems.
제약 처리가 있는 진화 전략의 철저한 이론적 분석은 제약 문제에 적용된 진화 전략의 내부 작동을 이해하는 데 중요합니다.
제약 처리가 있는 진화 전략의 철저한 이론적 분석은 제약 문제에 적용된 진화 전략의 내부 작동을 이해하는 데 중요합니다.
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We propose an algorithm based on infeasible irreducible subsystems to solve binary linear chance-constrained problems with random technology matrix.
우리는 랜덤 기술 행렬을 사용하여 이진 선형 확률 제약 문제를 해결하기 위해 실행 불가능한 기약 서브시스템을 기반으로 하는 알고리즘을 제안합니다.
우리는 랜덤 기술 행렬을 사용하여 이진 선형 확률 제약 문제를 해결하기 위해 실행 불가능한 기약 서브시스템을 기반으로 하는 알고리즘을 제안합니다.
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The multimodal radial-based importance sampling (MRBIS) method is integrated into the multi-objective RBDO to solve the system reliability for multiply-constrained problems, while the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) is used for solving deterministic optimization.
Multimodal Radial-Based Important Sampling(MRBIS) 방법은 multi-objective RBDO에 통합되어 다중 제약 문제에 대한 시스템 신뢰성을 해결하고 결정론적 최적화를 해결하기 위해 NSGA-II(non-dominated sorting 유전 알고리즘 II)가 사용됩니다. .
Multimodal Radial-Based Important Sampling(MRBIS) 방법은 multi-objective RBDO에 통합되어 다중 제약 문제에 대한 시스템 신뢰성을 해결하고 결정론적 최적화를 해결하기 위해 NSGA-II(non-dominated sorting 유전 알고리즘 II)가 사용됩니다. .
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To verify the validity of the approach, a large experimentation has been performed on both nonnegatively constrained and unconstrained problems.
접근 방식의 유효성을 확인하기 위해 음이 아닌 제약 조건과 제약 조건이 없는 문제 모두에 대해 대규모 실험이 수행되었습니다.
접근 방식의 유효성을 확인하기 위해 음이 아닌 제약 조건과 제약 조건이 없는 문제 모두에 대해 대규모 실험이 수행되었습니다.
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The result show that still lots of work is required mathematically and live implementation in order to enable ABC algorithm to be applied to constrained problems for effective solutions.
결과는 효과적인 솔루션을 위해 제한된 문제에 ABC 알고리즘을 적용할 수 있도록 하기 위해 여전히 많은 작업과 수학적으로 실제 구현이 필요함을 보여줍니다.
결과는 효과적인 솔루션을 위해 제한된 문제에 ABC 알고리즘을 적용할 수 있도록 하기 위해 여전히 많은 작업과 수학적으로 실제 구현이 필요함을 보여줍니다.
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Title of dissertation: Alternating Optimization: Constrained Problems, Adversarial Networks, and Robust Models Zheng Xu Doctor of Philosophy, 2019 Dissertation directed by: Professor Tom Goldstein Department of Computer Science Data-driven machine learning methods have achieved impressive performance for many industrial applications and academic tasks.
논문 제목: 대안 최적화: 제한된 문제, 적대적 네트워크 및 강력한 모델 Zheng Xu Doctor of Philosophy, 2019 논문 지도: Tom Goldstein 컴퓨터 과학부 교수 데이터 기반 머신 러닝 방법은 많은 산업 응용 프로그램 및 학계에서 인상적인 성능을 달성했습니다. 작업.
논문 제목: 대안 최적화: 제한된 문제, 적대적 네트워크 및 강력한 모델 Zheng Xu Doctor of Philosophy, 2019 논문 지도: Tom Goldstein 컴퓨터 과학부 교수 데이터 기반 머신 러닝 방법은 많은 산업 응용 프로그램 및 학계에서 인상적인 성능을 달성했습니다. 작업.
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This paper compares SSS algorithm against 27 and 17 different search algorithms on unconstrained and constrained problems, respectively.
이 논문은 제약이 없는 문제와 제약이 있는 문제에 대해 SSS 알고리즘을 각각 27개 및 17개의 서로 다른 검색 알고리즘과 비교합니다.
이 논문은 제약이 없는 문제와 제약이 있는 문제에 대해 SSS 알고리즘을 각각 27개 및 17개의 서로 다른 검색 알고리즘과 비교합니다.
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The performance of the approach is benchmarked extensively on a set of unconstrained and constrained problems with regular and irregular PFs.
접근 방식의 성능은 규칙적이고 불규칙한 PF로 제한되지 않고 제한된 문제 세트에 대해 광범위하게 벤치마킹됩니다.
접근 방식의 성능은 규칙적이고 불규칙한 PF로 제한되지 않고 제한된 문제 세트에 대해 광범위하게 벤치마킹됩니다.
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We compare two classes of metaheuristics for constrained problems: Differential Evolution (DE) and swarm-based (PSO), using the CEC-2017 constrained optimization competition benchmark.
CEC-2017 제약 최적화 경쟁 벤치마크를 사용하여 제약 문제에 대한 메타휴리스틱의 두 가지 클래스인 미분 진화(DE) 및 군집 기반(PSO)을 비교합니다.
CEC-2017 제약 최적화 경쟁 벤치마크를 사용하여 제약 문제에 대한 메타휴리스틱의 두 가지 클래스인 미분 진화(DE) 및 군집 기반(PSO)을 비교합니다.