We prove the equivalence of two-symbol supersaturated designs (SSDs) with $N$ (even) rows, $m$ columns, $s_{\rm max} = 4t +i$, where $i\in\{0,2\}$, $t \in \mathbb{Z}^{\geq 0}$ and resolvable incomplete block designs (RIBDs) whose any two blocks intersect in at most $(N+4t+i)/4$ points. Using this equivalence, we formulate the search for two-symbol E($s^2$)-optimal and minimax-optimal SSDs with $s_{\max} \in \{2,4,6\}$ as a search for RIBDs whose blocks intersect accordingly. This allows developing a bit-parallel tabu search (TS) algorithm. The TS algorithm found E($s^2$)-optimal and minimax-optimal SSDs achieving the sharpest known E($s^2$) lower bound with $s_{\max} \in \{2,4,6\}$ of sizes $(N,m)=(16,25), (16,26), (16,27), (18,23),(18,24),(18,25),(18,26),(18,27),(18, 28),$ $(18,29),(20,21),(22,22),(22,23),(24,24)$, and $(24,25)$. In each of these cases no such SSD could previously be found.


翻译:我们证明了具有$N$(偶数)行、$m$列、$s_{\rm max}=4t+i$(其中$i\in\{0,2\}$,$t\in\mathbb{Z}^{\geq 0}$)的双符号超饱和设计与任意两个区组相交点数不超过$(N+4t+i)/4$的可分解不完全区组设计之间的等价性。利用这一等价性,我们将$s_{\max}\in\{2,4,6\}$的双符号E($s^2$)-最优和极小极大最优超饱和设计的搜索问题转化为寻找相应相交条件的可分解不完全区组设计问题。由此开发了一种比特并行禁忌搜索算法。该算法找到了针对$s_{\max}\in\{2,4,6\}$且尺寸为$(N,m)=(16,25),(16,26),(16,27),(18,23),(18,24),(18,25),(18,26),(18,27),(18,28),(18,29),(20,21),(22,22),(22,23),(24,24),(24,25)$的E($s^2$)-最优和极小极大最优超饱和设计,这些设计达到了已知最紧的E($s^2$)下界。在所有这些情形下,此前均未能找到此类超饱和设计。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月19日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员