Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Ein flexibles Framework zur Optimierung komplexer Probleme ohne Ableitungsinformationen.

Diese Studie untersucht effiziente Drohnen-Routenplanung mit Sensornetzwerken.

Eine Methode zur Optimierung von Funktionen mit ungenauen Gradienten und Hessianen vorstellen.

Lerne, wie du Jobwechsel und Rentenentscheidungen für maximale Zufriedenheit angehst.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Kommunikationslast verringert und das Client-Drift-Problem angeht.

Untersuchung der Stichprobenkomplexität in der stochastischen Programmierung mit schwerfälligen Verteilungen.

Ein Blick auf die Komplexitäten und Methoden in der nicht-konvexen Optimierung.

Eine Methode für Agenten, um in komplexen, verteilten Umgebungen eine Lösung zu finden.

Eine Studie, wie Manager mit Cash in Zeiten von Risiko und Ungewissheit umgehen.

Eine Methode zur Steuerung von Reaktions-Diffusionsgleichungen mit endlich-dimensionalen Backstepping-Reglern.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung, der maschinelles Lernen mit traditionellen Methoden kombiniert.

Entdecke, wie neuronale Netzwerke die Effizienz von modellprädiktiver Steuerung verbessern.

Suchstrategien für schwer fassbare Ziele optimieren, indem verschiedene Suchfähigkeiten genutzt werden.

Ein Blick auf Clustering-Methoden und deren Anwendungen zur Optimierung elektrischer Netze.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Energiespeicherung in hybriden Systemen.

Untersuchung von linearer Regelmässigkeit und starkem CHIP in der mathematischen Optimierung.

Die Forschung zu Projektionsalgorithmen steigert die Effizienz bei linearen Optimierungsproblemen.

COVID-19 zeigt, wie wichtig gerechte Impfstoffverteilung weltweit ist.

Die Optimierung des Stromflusses durch adaptive Übertragungsschaltungen verbessert die Effizienz und senkt die Kosten.

Einsatz von Ensemble-Deep-Neural-Networks für die zeitnahe Datensammlung in drohnenunterstützten Netzwerken.

Neue Methoden verbessern Effizienz und Flexibilität im optimalen Transport mit temperierten Exponentialmassen.

Eine Übersicht über Methoden zur Fernzustandsschätzung und dynamischer Quantisierung.

Eine Methode zur Optimierung mit mehreren Funktionen und Einschränkungen, die in verschiedenen Bereichen breit anwendbar ist.

Die Komplexität des Spiels Cops and Robber in neuen Umgebungen erkunden.

Forschung zu LRCs konzentriert sich darauf, die Datenwiederherstellung zu verbessern und die Leistungsgrenzen zu verstehen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit durch submodulare Maximierung zu verbessern.

Erkunde, wie Agenten in komplexen Systemen interagieren und Entscheidungen treffen.

Untersuche die Rolle von dyadischen Zahlen in der linearen Programmierungsoptimierung.

Eine neue Methode verbessert die Bildklarheit und erhält dabei die Details in den Wiederherstellungsprozessen.

Lösungen für datengetriebene Anwendungen in verteilten Systemen erkunden.

Ein Blick darauf, wie verteilte Optimierung grosse Datenherausforderungen angeht.

Eine neue Methode verbessert die modellprädiktive Steuerung für schnellere Entscheidungen.

Dieser Artikel erklärt, wie sanfte Quantisierung komplexe Daten vereinfacht, ohne Details zu verlieren.

Innovatives Kontrollsystem verbessert die Sicherheits von Robotern in menschlichen Umgebungen.

Entdecke Methoden zur Verbesserung der Stabilität von nichtlinearen Regelungssystemen.

Lern, wie man die variablen Drehzahlpumpen einplant, um Energie zu sparen und Kosten zu senken.

Einführung von RHPG: ein vielversprechender Algorithmus zur optimalen Zustandsabschätzung.

Ein set-basierter Ansatz für genaue Überwachung während Sensorangriffen.

Entdecke neue Algorithmen, die die Bildschärfe von verschwommenen Fotos verbessern.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Weg, um Lösungen im Wasserstein-Raum zu vergleichen.