Учись однажды о целесообразности, оптимизируй все цели: беспроигрышные модели диффузии для программирования с учётом шансов
arXiv: 2610,03071v 1 Annuate Type: новый резюме: программы, ограниченные возможностями (ППС), оптимизируют решения в условиях неуверенности путем ограничения вероятности нарушения ограничений. Несмотря на успехи в применении традиционных и основанных на обучении подходов, оптимизация несложных или беспроблемных целей и адаптация к различным целям при фиксированном ограничении шансов по-прежнему сопряжена с трудностями. В этом документе мы предлагаем неарифметическую систему, основанную на textbf {D}iflution, в которой *textsbf'd's grouping modeling from standentive оптимизация, называемую lextb f {D$3 долл. США Opt}. Однажды мы узнаем о реально возможной структуре, независимо от какой-либо конкретной цели, путем подготовки модели распространения с учетом факторов риска исключительно на основе решений, принимаемых в рамках ограничений, и ее замораживания как еще одного средства для повторного использования до достижения целей, определенных после их указания. На момент вывода мы предлагаем внести поправку на основе частиц Feynman-Kac в процессе замороженного обратного рассеивания для оптимизации послеуказанных целей с использованием только оценок функций. Т
