机译:数据驱动的随机鲁棒优化:利用大数据时代不确定性进行机器学习优化的通用计算框架和算法
Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University;
Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University;
Big data; Optimization under uncertainty; Bayesian model; Machine learning; Process design and operations;
机译:带有最小最大后悔准则的自适应鲁棒优化:不确定性下计划和调度的多目标优化框架和计算算法
机译:多尺度不确定性下的最优供应链设计与运营:嵌套随机鲁棒优化建模框架与求解算法
机译:使用数据驱动自适应鲁棒优化的不确定度下工业蒸汽系统的操作优化
机译:利用大数据分析的力量,使用随机稳健优化方法在不确定性下进行处理调度
机译:数据驱动优化在大数据和深度学习时代的不确定性下:一般框架,算法和应用程序
机译:机器学习和遗传优化算法应用其组分特征模拟和优化大豆产量的应用
机译:数据驱动的随机鲁棒优化:一般计算 大数据不确定性优化框架与算法 时代