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аналитика - 다목적 최적화
다중 다목적 최적화 문제에서의 협력적 파레토 집합 학습
다중 다목적 최적화 문제를 동시에 처리하기 위해 공유 및 문제별 레이어로 구성된 협력적 파레토 집합 학습 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 다양한 문제 간 관계를 효과적으로 활용하여 파레토 집합을 더 정확하게 근사할 수 있다.
선호 벡터 공유를 고려한 선형 모델을 이용한 파레토 집합 세그먼트의 근사
선호 벡터 공유 요구사항을 고려하여 선형 모델을 사용하여 파레토 집합의 국소 영역을 근사하는 방법을 제안한다.
다양한 목적 함수를 가진 최적화 문제를 해결하기 위한 대규모 언어 모델
대규모 언어 모델을 활용하여 다목적 진화 최적화 문제를 해결하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 통해 기존의 수작업으로 설계된 연산자를 대체하고 문제에 대한 전문 지식 없이도 효과적인 최적화 성능을 달성할 수 있다.
다목적 조합 최적화 문제를 위한 효과적인 실시간 알고리즘
다목적 최적화에서 의사결정자가 선택할 수 있는 다양한 효율적 해를 제공하기 위해, 실시간으로 잘 분산된 해를 생성할 수 있는 새로운 정확한 실시간 알고리즘을 제안한다.
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