Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsqualität im Energiemanagement und in komplexen Systemen.

Lerne, wie kontrollierte Invarianten die Sicherheit in verschiedenen kontinuierlichen Zeitsystemen gewährleisten.

Methoden für sicherere Entscheidungsfindung in Reinforcement-Learning-Umgebungen einführen.

Ein Modell, das Forecasting mit mehrstufiger Entscheidungsfindung verknüpft, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ein Blick auf moderne Methoden im Ingenieurdesign für Effizienz und Leistung.

Dieser Artikel behandelt Variationsungleichungen und ihre Bedeutung in der Optimierung und im maschinellen Lernen.

Diese Studie stellt einen neuen Ansatz zur Dimensionsreduktion vor, der die semi-relaxierte Gromov-Wasserstein-Distanz nutzt.

Ein Blick darauf, wie Agenten interagieren und im Laufe der Zeit Entscheidungen treffen.

Analyse des Nutzerverhaltens, um die öffentlichen Verkehrssysteme in der Stadt zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Ising-Maschinen Optimierungstechniken verbessern.

Erforschen, wie MPC Unsicherheit und Modellgenauigkeit für effektive Kontrolle managt.

Eine Methode, um die Systemeffizienz zu steigern, ohne genaues Wissen zu haben.

Eine Methode, um Kostenfunktionen abzuleiten, indem man die Aktionen von Experten in komplexen Umgebungen analysiert.

Lerne, wie kontrafaktische Erklärungen die Klarheit bei Optimierungsentscheidungen verbessern.

CALDERA bietet effiziente Modellkompression und behält dabei die Leistung für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen bei.

Verbesserung von Optimierungsmethoden durch UCB in lokalen Bayes'schen Strategien.

Dieser Artikel behandelt die Komplexität von unbeschrifteten Sensorik- und Wiederherstellungstechniken.

Neue Strategien verbessern die Optimierung in unsicheren Umgebungen.

Neue Methode verbessert die Effizienz bei verteilten Minimax-Optimierungsproblemen.

Einführung von Algorithmen zur Balance mehrerer Ziele in Optimierungsaufgaben.

Eine neue Entscheidungsunterstützungsmethode hilft Waldmanagern bei der Planung unter unsicheren Bedingungen.

Dieser Artikel betrachtet Feedback-Control-Methoden für ein effizientes Management von Flüssigkeiten in Tanks.

Untersuchen, wie Investitionen in Selbstversorgung die Elektrizitätsmärkte und Emissionen beeinflussen.

Entdecke, wie tropische Geometrie unser Verständnis von Formen und Beziehungen neu gestaltet.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung der Kovarianzmatrix ohne strikte Annahmen.

Neue Methoden verbessern die SVM-Leistung in hyperbolischen Räumen für komplexe Daten.

Eine neue Methode, um das Training von Machine Learning mit vielfältigen Daten zu verbessern.

Ein Blick auf Strategien zur Verwaltung grosser Gruppen von Agenten durch verstärkendes Lernen.

Analyse der Konvergenz von SGD mit Momentum durch zeitfensterbasierte Methoden.

Ein systematischer Ansatz zur Kontrolle von Krankheiten, während man Gesundheits- und wirtschaftliche Auswirkungen ausbalanciert.

Ein klarer Blick auf Formen, die durch quadratische Ungleichungen gebildet werden, und ihre Anwendungen.

Lerne, wie stochastische Steuerungsmethoden bei unsicheren Entscheidungen helfen.

Ein neuer Ansatz verbessert das Sampling aus schwierigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Neuer Algorithmus erzielt geringes Bedauern in dynamischen Lernumgebungen ohne Vorwissen.

Ansätze zur Optimierung von Machine-Learning-Modellen in dynamischen Umgebungen erkunden.

Einfaches inverses Potenzverfahren zur effizienten Lösung von ausgewogenen Schnittproblemen.

Eine neue Methode, die GRASP und Random-Key-Optimierung kombiniert, um komplexe Probleme zu lösen.

Ein neues Verfahren für Roboter, um sicher zu navigieren, ohne detaillierte Karten.

Die Anpassungsfähigkeit in gelernten Optimierungsalgorithmen mit traditionellen Methoden verbessern.

Dieses Papier stellt ein neues Design für Controller vor, die sich an Unsicherheiten in Regelungssystemen anpassen.