AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-20

منفصل بہینگی کے لیے تقسیمی لفٹنگ

اصل عنوان: Distributional Lifting for Discrete Optimization

یہ مقالہ ایک فریم ورک پیش کرتا ہے جو مجرد اصلاح (discrete optimization) کو پیرامیٹرائز شدہ احتمالی تقسیموں پر مسلسل اصلاح میں بدل دیتا ہے۔ یہ دکھاتا ہے کہ کئی الگ الگ تیار کیے گئے طریقے، بشمول کراس اینٹروپی میتھڈ اور کوانٹم اپروکسیمیٹ آپٹیمائزیشن الگورتھم، اسی تقسیمی ساخت میں شریک ہیں۔ بیچڈ سیمپلنگ اور اسٹاکسٹک گریڈیئنٹ اپ ڈیٹس پر مبنی ایک متحد الگورتھم پیش کیا گیا ہے، اور اسے تین کیس اسٹڈیز پر لاگو کیا گیا ہے: کثیر جہتی نیپ سیک، سہ جہتی تفویض، اور ایک اسٹاکسٹک مخلوط-عددی مقام-تخصیص مسئلہ۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →