AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-20
असतत अनुकूलन के लिए वितरणात्मक लिफ्टिंग
मूल शीर्षक: Distributional Lifting for Discrete Optimization
यह शोधपत्र एक ऐसा ढाँचा प्रस्तावित करता है जो असतत अनुकूलन को पैरामीटरयुक्त प्रायिकता वितरणों पर सतत अनुकूलन में बदल देता है। यह दिखाता है कि क्रॉस-एन्ट्रॉपी विधि और क्वांटम अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिद्म सहित कई अलग-अलग विकसित विधियाँ इसी वितरणात्मक संरचना को साझा करती हैं। बैच्ड सैंपलिंग और स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट अद्यतनों पर आधारित एक एकीकृत एल्गोरिद्म प्रस्तुत किया गया है, और इसे तीन केस स्टडी पर लागू किया गया है: बहुआयामी नैपसैक, त्रि-आयामी असाइनमेंट, और एक स्टोकेस्टिक मिश्रित-पूर्णांक स्थान-आवंटन समस्या।