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Pareto efficiency
Pareto efficiency
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新方法使用盒子分解计算连续积分R2指标
研究人员开发了一种计算连续积分R2指标的新方法，这是用于多目标优化和数据库天际线选择的经典R2指标的改进。该方法通过透视映射将计算转化为在锚定轴对齐盒子并集上的积分。这使得现有的超体积算法能够适应积分R2计算，提供与输出相关的计算复杂度。
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新的自适应学习率增强了Follow-the-Perturbed-Leader算法
研究人员为在线学习中的Follow-the-Perturbed-Leader (FTPL)算法开发了一种新的自适应学习率方法。该方法引入了代理概率函数，能够在无需精确计算概率的情况下实现依赖于概率的自适应。该方法将Best-of-Both-Worlds保证扩展到具有Pareto扰动和专家建议设置的FTPL，并保持了FTPL的计算效率。
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研究人员探索使用 ASP(Q) 查询不一致的优先级数据
研究人员开发了一种使用带量词的答案集编程 (ASP(Q)) 来管理不一致的优先级数据的新方法。该方法定义了三种类型的最优修复——帕累托最优、全局最优和完成最优——以根据其优先级处理冲突事实。该论文介绍了基于全局最优修复语义的首次实现以及一种称为接地语义的可处理的近似方法，实验结果证明了它们的可行性和影响。