الأبحاث في مجلة: Journal of Optimization Theory and Applications
-
خوارزمية قائمة على التوافق للألعاب متعددة اللاعبين غير المحدبة A Consensus-based Algorithm for Non-convex Multiplayer Games
2026 | المؤلف: Enis Chenchene وآخرون | المجلة: Journal of Optimization Theory and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة خوارزمية قائمة على الإجماع من الدرجة صفر مصممة خصيصًا للألعاب متعددة اللاعبين غير المقعرة، باستخدام نهج ميتاheuristic مستند إلى ذكاء السرب لتحديد توازن ناش العالمي بفعالية. تستخدم الطريقة مجموعة من الجسيمات المتفاعلة التي تتقارب إلى نقطة إجماع، مما يؤدي إلى الاستراتيجية المثلى. يثبت المؤلفون ضمانات التقارب من خلال الانتقال إلى حد المجال…
-
شرط جديد من نوع الرتبة الثابتة مرتبط بـ MFCQ وحدود الخطأ المحلي
2026 | المؤلف: Roberto Andreani وآخرون | المجلة: Journal of Optimization Theory and Applications | المجال: التحليل العددي (Numerical Analysis)يتناول القسم أهمية مؤهلات القيود (CQs) في البرمجة غير الخطية، وخاصة دورها في فهم هندسة المجموعات الممكنة وضمان شروط الأمثلية. يقترح المؤلفون منظورًا جديدًا من خلال اعتبار وجود التخفيضات – تعديلات على المجموعات الممكنة التي تلغي القيود الزائدة – بمثابة CQ في حد ذاته. يقدمون نوعًا جديدًا يعرف باسم الرتبة الثابتة لمكون الفضاء الفرعي (CRSC)،…
-
تحسين هندسي-إنتروبي: دمج النقل الأمثل مع طرق التدرج ريمان لتدريب الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Massimiliano Ferrara | المجلة: Journal of Optimization Theory and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تحسين هندسي-إنتروبي (GEO)، وهو خوارزمية جديدة مصممة لتدريب الشبكات العصبية تجمع بين طرق التدرج الريماني مع النقل الأمثل المنظم بالإنتروبيا. يعمل GEO على مجموعة معلمات باستخدام مقياس فيشر-واسرشتاين ويستخدم إسقاطات من نوع سينكهورن للحفاظ على القيود التوزيعية على تنشيطات الطبقات. يقدم المؤلفون ضمانات التقارب، موضحين أن GEO يحقق معدل \(…