Quali problemi di ottimizzazione vuoi di aver risolto?

Question

Mi piace lavorare su AI software di ottimizzazione (algoritmi genetici, Particle Swarm, Ant Colony, ...). Purtroppo ho esaurito le interessanti problemi da risolvere. Che problema ti piacerebbe aver risolto?

Answer 1

elenco di problemi NP completi dovrebbe tenervi impegnati per un po '...

Answer 2

Come circa il Premio Hutter ?

su Wikipedia:

  

Il Premio Hutter è un premio in denaro   finanziato da Marcus Hutter che premia   miglioramenti di compressione di dati su una   specifica di 100 MB di file di testo inglese.   [...]

     

L'obiettivo del Premio è quello di Hutter   incoraggiare la ricerca in artificiale   intelligence (AI). gli organizzatori   credere che la compressione del testo e AI   sono problemi equivalenti.

In sostanza l'idea è che al fine di rendere un compressore che è in grado di comprimere i dati in modo più efficiente, il compressore deve essere, nelle parole di Marcus Hutter, "più intelligente". Per ulteriori informazioni sul rapporto tra intelligenza artificiale e la compressione, vedere la La motivazione e FAQ sezioni del sito del Premio Hutter

Answer 3

La Premio Netflix conta?

Answer 4

Vorrei che mio conto in banca ottimizzato in modo che ci sia quanto più denaro possibile a sinistra alla fine del mese, anziché il contrario.

Answer 5

E il Go gioco ?

Answer 6

Ecco un interessante problema pratico mi è venuta mentre armeggiare con la quantizzazione del colore e la compressione delle immagini.

L'idea di base è che vorrei un programma a cui io do una foto e si riduce la quantità di colori è il più possibile senza di me se ne accorga. Dal momento che ogni persona ha una diversa sensibilità dell'occhio (e gli occhi hanno diversa sensibilità di / verde intensità di rosso / blu), dovrebbe essere possibile specificare questa soglia di sensibilità in qualche modo.

In altre parole, in un quadro TrueColor, sostituire il colore di ogni pixel con un altro colore in modo che:

• Il conteggio totale di diversi colori in un quadro sarebbe il più piccolo possibile; e
• Ogni nuovo pixel ha voluto che il suo colore non più lontano dalla colore originale di alcuni specificato dall'utente valore D.

Il D può essere definito in vari modi, scegli il tuo preferito. Ad esempio:

• componenti rosso, verde e blu separati per specificare la deviazione massima possibile per ciascuno di essi (per ogni pixel si ottiene un parallelepipedo rettangolare di valori sostitutivi validi);
• Un numero reale che rappresenterebbe la distanza massima consentita nel cubo RGB (per ogni pixel si ottiene una sfera di valori di sostituzione validi);
• Qualcosa inbetween o completamente diverso.

Answer 7

soluzione più efficace per un dato insieme di puzzle di Sudoku. (Metodi di esclusione di forza bruta)