Key points are not available for this paper at this time.
نقترح صياغة تتبع الأهداف المتعددة كحد أدنى لدالة طاقة مستمرة. بخلاف عدد من الأساليب الحديثة، نركز على تصميم دالة طاقة تمثل المشكلة بأكبر قدر ممكن من الأمانة، بدلاً من واحدة قابلة للتحسين الأنيق. ثم نذهب لبناء خطة تحسين مناسبة للعثور على الحد الأدنى القوي المحلى للطاقة المقترحة. يتم توسيع هذه الخطة باستخدام طريقة التدرج المرافق مع قفزات دورية عبر الأبعاد. تسمح هذه الحركات للبحث بالهروب من الحد الأدنى الضعيف واستكشاف جزء أكبر بكثير من فضاء البحث ذي الأبعاد المتغيرة، مع الاستمرار في تقليل الطاقة. لإثبات صحة هذا النهج، نقدم تقييماً كميًّا شاملاً لكل من البيانات الاصطناعية وستة تسلسلات فيديو حقيقية مختلفة. في كلا الحالتين، نحقق تحسناً كبيراً في الأداء مقارنة بأساس مرشح كالمان الموسع بالإضافة إلى متتبع متطور قائم على ILP.
درس أندريينكو وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.