Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Ein neuer Vorbereiter verbessert iterative Methoden bei Trajektorienoptimierungsaufgaben.

iDDGT bietet eine flexible Lösung für dezentrale Optimierungsherausforderungen.

ELRA passt die Lernraten an, um die Effizienz des maschinellen Lernens zu steigern.

Neue Techniken verbessern die Optimierung in Wissenschaft und Ingenieurwesen mit impliziten Einschränkungen.

In diesem Artikel geht's um die Vorteile von Zeitmultiplexverfahren in vernetzten Fahrzeugen.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Reaktion von Regelungssystemen auf Störungen zu verbessern und gleichzeitig die Sicherheit zu gewährleisten.

Dieser Artikel untersucht, wie der iP-Controller die Stabilität in linearen Regelungssystemen managed.

Die Komplexität der Messung von Verbindungen in nichtlinearen Systemen untersuchen.

QAL-BP integriert Quantencomputing, um die Effizienz beim Bin Packing zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie Agenten den Zugang zu Informationen steuern, während sie die Kosten in Mean-Field-Spielen verwalten.

Diese Studie verbessert Optimierungsaufgaben mit anpassbaren ungenauen Orakeln für bessere Leistung.

Dieses Modell verändert die Anlagestrategien in den Strommärkten und verwandten Bereichen.

MACCHIatO verbessert die Konsenssegmentierung in der medizinischen Bildgebung, indem es die Unterschiede zwischen den Bewertern angeht.

Eine neuartige Methode zur Reduzierung der Modellkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der wesentlichen Merkmale.

Ein neues Framework lernt effektive Ausgangspunkte für schnellere Optimierung von Fixpunkten.

Neue Techniken verbessern die Parameteridentifikation in komplexen Systemen mithilfe adaptiver Methoden.

Ein Modell für eine faire und effiziente Planung der Ladeinfrastruktur für Elektrobusse.

Neue Methoden verbessern die Präzision beim Materiewellen-Splitten von Bose-Einstein-Kondensaten.

Forscher zeigen bessere Methoden, um Wahrscheinlichkeitsmasse mit Punkten darzustellen.

Lern, wie optimaler Transport die Datenbewegung und Analyse in verschiedenen Bereichen verbessert.

Effektive Techniken für komplexe Optimierungsprobleme erkunden.

Neue Strategien im föderierten Lernen verbessern die Privatsphäre und Effizienz im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmassen.

Neue Methoden finden, um das Dominationsproblem in komplexen Graphen effizient anzugehen.

Preismodelle anpassen, um die Herausforderungen der Integration erneuerbarer Energien zu meistern.

Erkunde, wie Offline-Verstärkungslernen die Entscheidungsfindung durch die Analyse von vergangenen Erfahrungen verbessert.

Dieser Artikel behandelt Kontrollstrategien in Führer-Follower-Spielen mit privater Information.

Erforschen von semidefiniten Optimierungstechniken im Rahmen von -Algebren.

Eine neue Methode identifiziert Motorausfälle bei Quadrokoptern für mehr Sicherheit.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Steuerungsstrategien für nichtlineare Systeme mithilfe von Daten zu verbessern.

Neue Algorithmen verbessern die Problemlösungs-effizienz bei komplexen Optimierungsaufgaben.

Erkunde neue Methoden zur Optimierung von Investmentportfolios mit minimierten Risiken.

Online stochastische Optimierung hilft, Unsicherheiten bei Entscheidungen zu navigieren.

Ein neuer Ansatz, der traditionelle Modelle mit maschinellem Lernen kombiniert, verbessert die Vorhersagen für Infektionen.

Untersuchung von Kontrollmethoden für Agenten, die Formationen halten, während sie einem Pfad folgen.

Eine neuartige Methode sagt das Verhalten von kontroll-affinen nichtlinearen Systemen effektiv voraus.

Lerne, wie du unbekannte Systeme effektiv mit agnostischen Kontrollstrategien managen kannst.

Lern Strategien, um Systeme trotz unbekannter Variablen zu steuern.

Eine Methode konzentriert sich darauf, die Kontrolle bei periodischen Betriebssystemen zu verbessern.

Eine neue Methode vereinfacht die Berechnung von quantenmässigen Raten-Verzerrungsfunktionen für mehr Effizienz.