主要内容 该模型主要用于风电功率和光伏功率场景生成与缩减,利用多元高斯分布构建时间相关性,并采用蒙特卡洛方法进行仿真,风电功率采用Weibull分布,光伏功率采用Beta分布,程序充分考虑了单一风/光出力在相邻…
采用Meanshift分割方法分割输入图像,并对分割后的图像块实施融合,标记图像区域,获取对应的深度图,融合上述深度图获得虚拟测试场景的深度图。采用透射率估计方法融合虚拟测试场景的深度图,通过梯度融合方法融合归一化处理低照度图像,将支持向量机学习方法引入场景生成过程中,控制场景生成过程。采用蒙特卡洛模拟方法消除场景中...
该算法通过选择、自我完善、自我评估和反向传播的迭代过程构建蒙特卡洛搜索树,利用改进的上置信界(UCB)公式来优化探索-利用平衡。大量实验表明MCTSr在解决奥林匹克级数学问题方面的有效性,显著提高了多个数据集的成功率,包括GSM8K、GSM Hard、MATH以及包括Math Odyssey、AIME和OlympiadBench在内的奥林匹克级基准。这项研究...
RAG-Star结合了检索增强生成(RAG)和树形搜索算法,比如蒙特卡洛树搜索(MCTS),来指导模型进行多步骤推理。它通过检索增强验证,利用查询和答案感知的奖励建模来优化模型的内部推理。实验显示,RAG-Star在多个数据集上显著优于传统RAG和推理方法。RAG-Star的关键创新在于整合内部和外部知识,并使用奖励模型来验证和纠正推理过程...