الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معدل التقارب
-
التكافؤ الإحصائي المؤجل الخشن من الدرجة α في الاحتمالات وتطبيقاته في نظرية التقريب Rough asymptotically deferred weighted statistical equivalence of order α in probability and its applications to approximation theory
2026 | المؤلف: Mehmet Gürdal وآخرون | المجلة: Open Journal of Mathematical Sciences | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا جديدًا يعالج قيود التقارب الكلاسيكي في نظرية التقريب والسلوك الأسّي للمتغيرات العشوائية، خاصة في وجود أخطاء القياس وخشونة النظام. يقترح المؤلفون مفهوم المعادلة الإحصائية المؤجلة ذات الوزن الخشن من الدرجة $\alpha$ في الاحتمالية، والذي يتضمن درجة خشونة $r$ لتعميم المعادلة الأسّيّة الكلاسيكية. يعرفون الحد الأدنى من درجة الخشونة ويستكشفون الخصائص…
-
التحكم في حجم الدفعة الأمثل لتعلم فدرالي منخفض الكمون مع تباين الأجهزة Optimal Batch-Size Control for Low-Latency Federated Learning With Device Heterogeneity
2026 | المؤلف: Huiling Yang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة أهمية التعلم الفيدرالي (FL) في الشبكات من الجيل السادس (6G)، مع التأكيد على ميزاته التي تحافظ على الخصوصية والتي تعتبر حاسمة لمجموعة متنوعة من تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) مثل القيادة الذاتية، والواقع المعزز، والرعاية الصحية. تنشأ التحديات الكامنة في تنفيذات FL ذات الكمون المنخفض من الحمل الحسابي ونقل التحديثات عالية الأبعاد للنماذج…
-
قواعد التكامل العشوائي لحل المعادلات التفاضلية الجزئية باستخدام الشبكات العصبية Stochastic quadrature rules for solving PDEs using neural networks
2026 | المؤلف: Jamie M. Taylor وآخرون | المجلة: Computers & Mathematics with Applications | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تستكشف هذه القسم التحديات المتعلقة بالتكامل العددي في سياق استخدام الشبكات العصبية لحل المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs)، مع التركيز على طريقة ريتز العميقة (DRM). تكشف الدراسة أن كل من طرق التكامل الحتمية القياسية وطرق التكامل العشوائي المنحاز يمكن أن تؤدي إلى حلول غير صحيحة. بالمقابل، فإن تنفيذ قواعد التكامل العشوائي غير المنحاز من الرتبة العالية…
-
النماذج اللغوية الكبيرة للتحسين التوافقي لمصفوفة هيكل التصميم Large language models for combinatorial optimization of design structure matrix
2026 | المؤلف: Shuo Jiang وآخرون | المجلة: Proceedings of the Design Society | المجال: إدارة التكنولوجيا والابتكار (Management of Technology and Innovation)تناقش هذه القسم أهمية تحسين التوليف (CO) في تعزيز الكفاءة والأداء في التطبيقات الهندسية. يبرز القيود المفروضة على الخوارزميات التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في أخذ الفروق السياقية في مهام التحسين بعين الاعتبار. يقدم البحث إطارًا جديدًا يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لمعالجة مشاكل تحسين التوليف الهندسي من خلال استغلال قدراتها على التفكير والفهم السياقي.…
-
نظرية روبينز-سيغماند الكمية A quantitative Robbins-Siegmund theorem
2026 | المؤلف: Morenikeji Neri وآخرون | المجلة: The Annals of Applied Probability | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)نظرية روبينز-سيغموند هي نتيجة محورية في التحسين العشوائي، وخاصة في إثبات تقارب الخوارزميات العشوائية. تقدم هذه الورقة تحسينًا كميًا للنظرية، حيث تقدم حدًا على الملاحظات اللازمة لتحديد منطقة مستقرة، كما عرّفها تاو. يتضمن إثبات المؤلفين نسخة مستقرة من نظرية دوب قابلة للتطبيق على \(L^1\)-سوبرمارتينغالات، مدعومة بعدة ليمات تقنية توضح انتشار المعلومات الكمية من خلال المجموعات…
-
تحسين المتوسط اللوغاريتمي: خوارزمية ميتاهيرستية لتحسين الطاقة العالمية والحالة المحددة Logarithmic mean optimization a metaheuristic algorithm for global and case specific energy optimization
2026 | المؤلف: Idriss Dagal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث تحسين قائم على المتوسط اللوغاريتمي (LMO)، وهو خوارزمية ميتاheuristic جديدة تهدف إلى تحسين سرعة التقارب والحد الأقصى العالمي في مهام تحسين الطاقة المعقدة. من خلال استخدام عمليات المتوسط اللوغاريتمي، يوازن LMO بشكل فعال بين الاستكشاف والاستغلال، مما يؤدي إلى أداء متفوق مقارنة بست خوارزميات معروفة: الخوارزمية الجينية (GA)، تحسين سرب الجسيمات (PSO)،…
-
تحسين بايزي متعدد الدقة لضبط المعلمات الفائقة لخوارزميات التعلم العميق المعزز Multifidelity Bayesian optimization for hyperparameter tuning of deep reinforcement learning algorithms
2026 | المؤلف: Eduardo C. Garrido‐Merchán وآخرون | المجلة: Computing and artificial intelligence. | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث هذه الدراسة في فعالية تحسين بايزي متعدد الدقة مقارنةً بتحسين بايزي القياسي في ضبط المعلمات الفائقة لخوارزميات التعلم المعزز، تحديدًا في بيئات OpenAI LunarLander وCartPole. تهدف الدراسة إلى تحديد ما إذا كانت الأساليب متعددة الدقة تحقق تحسينات كبيرة في جودة الحل. لتقييم ذلك، نفذ المؤلفون عدة تجارب تعتمد على بايثون، حيث تم قياس الأداء…
-
خوارزمية تحسين الماعز: ميتاهيرستيك جديدة مستوحاة من الطبيعة للتحسين العالمي Goat Optimization Algorithm: A Novel Bio-Inspired Metaheuristic for Global Optimization
2026 | المؤلف: Hamed Nozari وآخرون | المجلة: Applied Innovations in Industrial Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تم تقديم خوارزمية تحسين الماعز (GOA) كطريقة جديدة مستوحاة من الطبيعة تستفيد من سلوكيات الماعز التكيفية، وخاصة استراتيجيات البحث عن الطعام، وأنماط الحركة، وتقنيات الهروب من الطفيليات. تقوم GOA بالتوازن بشكل فعال بين الاستكشاف والاستغلال من خلال ثلاثة آليات رئيسية: استراتيجية بحث عن الطعام التكيفية للبحث العالمي، نهج حركة موجهة للتنقيح المحلي، وآلية قفز للهروب…
-
التحكم الأمثل لإشارات المرور الحضرية المعتمد على التعلم العميق الفيدرالي Federated deep reinforcement learning-based urban traffic signal optimal control
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة جديدة للتحكم في إشارات المرور الذكية عبر المجالات باستخدام تحسين السياسة القريب الفيدرالي (PPO) لتعزيز التدريب المشترك الموزع للوكلاء عبر بيئات المرور المختلفة. تتناول الطريقة التحديات مثل بطء سرعات التعلم وعدم كفاية تعميم النموذج في تطبيقات التعلم المعزز العميق (RL) لتحسين إشارات المرور متعددة التقاطعات. من خلال ضمان خصوصية البيانات…
-
مُحسّن جديد للباروت لتحسين معلمات PEMFC بشكل قوي وقابل للتوسع A novel Parrot Optimizer for robust and scalable PEMFC parameter optimization
2026 | المؤلف: Mohammad Aljaidi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تبحث الدراسة في مُحسّن الببغاء (PO)، وهو خوارزمية ميتاheuristic جديدة مستوحاة من سلوكيات الببغاوات من نوع Pyrrhura Molinae، تهدف إلى تحسين خلايا الوقود ذات غشاء تبادل البروتون (PEMFCs). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تواجهها طرق التحسين الحالية مثل تحسين سرب الجسيمات (PSO)، التطور التفاضلي (DE)، وخوارزمية تحسين الحيتان (WOA)، بما في ذلك معدلات التقارب…