الأبحاث ضمن الموضوع : أبحاث خوارزميات اللصوص المتقدمة
-
تحسين بايزي للمتغيرات الفئوية والمختلطة باستخدام نموذج لوجيت متعدد الحدود Bayesian Optimization for Categorical and Mixed Variables Using a Multinomial Logit Surrogate
2026 | المؤلف: Muhammad Amir Saeed وآخرون | المجلة: Algorithms | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم البحث MNL-BO، وهي طريقة تحسين بايزي تعتمد على التفضيلات مصممة لمعالجة قيود النماذج البديلة القياسية المعتمدة على العمليات الغاوسية في التعامل مع المساحات البحثية الفئوية والمختلطة. من خلال استخدام نموذج بديل لوجستي متعدد الحدود تم تدريبه من خلال المقارنات الزوجية، يقدم MNL-BO تقديرات منفعة قابلة للتفسير للبدائل الفئوية ويجمع بفعالية بين المتغيرات المستمرة، والمتقطعة،…
-
اختيار وظيفة اكتساب مناسبة لتحسين بايزي بالدفعات: مقارنة بين الأساليب التسلسلية ومونت كارلو Choosing a suitable acquisition function for batch Bayesian optimization: comparison of serial and Monte Carlo approaches
2026 | المؤلف: Imon Mia وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث ورقة البحث في تحسين بايزي الجماعي، مع التركيز بشكل خاص على اختيار دوال الاستحواذ الجماعي لتحسين العمليات التجريبية المكلفة. تقارن الدراسة أداء حد الثقة العليا التسلسلي مع العقوبة المحلية (UCB/LP) مقابل الأساليب المعتمدة على مونت كارلو، وبالتحديد تحسين متوقع q-log (qlogEI) وحد الثقة العليا q (qUCB)، باستخدام دالتين رياضيتين – دالة أكلية ودالة هارتمان…
-
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…
-
تحسين بايزي مجمع من خلال تعظيم احتمال تضمين الأمثل Batched Bayesian Optimization by Maximizing the Probability of Including the Optimum
2026 | المؤلف: Jenna C. Fromer وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في هذا القسم، يقدم المؤلفون استراتيجية جديدة للاكتساب لتحسين بايزي (BO) تهدف إلى تعزيز تصميم الجزيئات من خلال اختيار المركبات عالية الأداء بكفاءة من مكتبات كيميائية واسعة. الطريقة المقترحة، التي تُسمى qPO (احتمالية الأمثل المتعددة النقاط)، تركز على زيادة احتمال احتواء الدفعة المختارة على الأمثل الحقيقي. هذه الطريقة تبسط عملية التحسين من خلال التعبير عن…
-
تحسين بايزي قوي عبر التنبؤ المتوافق المحلي عبر الإنترنت Robust Bayesian Optimization via Localized Online Conformal Prediction
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Signal Processing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يقدم هذا القسم خوارزمية جديدة للتحسين البايزي (BO) تُسمى التحسين البايزي القائم على التنبؤ المتوافق عبر الإنترنت المحلي (LOCBO)، والتي تعالج التحديات التي تطرحها عدم تحديد النموذج في العمليات الغاوسية (GPs). يستخدم LOCBO التنبؤ المتوافق عبر الإنترنت (CP) لمعايرة دالة الاحتمال الخاصة بـ GP، مما يعزز دقة التقديرات الاحتمالية التي توجه الاستفسارات المستقبلية. يتم تحقيق…
-
التعلم الآلي المعزز للفرع والحدود لبرمجة الخطية المختلطة
2024 | المؤلف: Lara Scavuzzo وآخرون | المجلة: Mathematical Programming | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دمج تقنيات التعلم الآلي (ML) في حلول البرمجة الخطية الصحيحة المختلطة (MILP)، مع تسليط الضوء على التقدم في خوارزمية الفرع والحد. ويؤكد على الدور الكبير الذي بدأ يلعبه التعلم الآلي في تحسين مختلف مكونات الخوارزمية، مثل الاستدلال الأولي، والتفرع، واختيار العقد. يستعرض المقال المنهجيات الحالية، والمعايير، وأدوات البرمجيات التي…
-
تخصيص الموارد وفق نظرية الألعاب وآلية التسعير الديناميكي في الحوسبة السحابية
2024 | المؤلف: Anjan Bandopadhyay وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه الفقرة النهج المبتكر القائم على نظرية الألعاب المعروف باسم GTRADPMFC (آلية تخصيص الموارد وتحديد الأسعار الديناميكية في الحوسبة الضبابية)، والذي يهدف إلى تحسين تخصيص الموارد وتحديد الأسعار الديناميكية في بيئات الحوسبة الضبابية التي تتميز بالموارد المحدودة. يتضمن النموذج تنافسًا غير تعاوني بين عقد الضباب واستراتيجيات تحديد الأسعار الديناميكية لتعزيز استخدام الموارد. تشير التحليلات…