Matemáticas - Optimización y control

Un nuevo método para derivar restricciones de interpolación mejora el análisis del rendimiento de la optimización.

Métodos para detectar y manejar simetrías en problemas de optimización.

Nuevas estrategias mejoran DBMC para llegar a acuerdos más rápido en redes.

Un nuevo método combina el aprendizaje no supervisado con la optimización combinatoria para mejorar la toma de decisiones.

Un nuevo enfoque mejora la optimización de funciones de pérdida complejas en redes neuronales.

Una mirada al papel de SCP en la optimización y sus aplicaciones.

Un nuevo enfoque para optimizar sistemas usando Lógica Temporal de Señales.

Una visión general de cómo las políticas de dividendos impactan a las empresas y a los inversores.

Este artículo explora los componentes clave y la importancia de la planificación de líneas de tránsito.

Aprende cómo las decisiones de compromiso mejoran la fiabilidad en la programación estocástica.

Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia de la optimización bi-nivel no convexa en aprendizaje automático.

Este artículo habla de un método nuevo para resolver problemas de QUBO de manera eficiente.

Una técnica de muestreo innovadora enfrenta los desafíos en distribuciones complejas para el aprendizaje automático.

Aprende cómo el modelo VS-EIAR ayuda a manejar la propagación del Covid-19.

Un método para mejorar la recolección de datos en sistemas que cambian con el tiempo.

Un nuevo marco garantiza estabilidad y seguridad en el control de sistemas no lineales.

Un nuevo método para programar la carga de autobuses eléctricos mejora la fiabilidad y reduce costos.

Una plataforma estandarizada para probar algoritmos de aprendizaje en el control de frontera de ecuaciones diferenciales parciales.

Mejorando la eficiencia en la programación lineal con técnicas de aprendizaje automático.

Este estudio presenta un uso novedoso del aprendizaje profundo en el modelado económico.

Explorando las leyes de conservación y su papel en escenarios complejos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el análisis de datos usando distancia cordal en la factorización de matrices no negativas.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones en entornos dinámicos usando aprendizaje por refuerzo en tiempo continuo.

Este estudio presenta un método novedoso para optimizar la asignación de tareas logísticas usando modelos sustitutos.

Aprende métodos para minimizar polinomios binarios y sus aplicaciones en varios campos.

Explora la importancia de la estabilidad en los métodos de Runge-Kutta para resolver ecuaciones diferenciales.

Este artículo presenta un método para certificar la viabilidad en la programación semidefinida.

Un nuevo método mejora la restauración de imágenes con redes dañadas.

Las GPUs mejoran la eficiencia al resolver problemas de programación no lineal a través de métodos innovadores.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las decisiones en la gestión de energía y sistemas complejos.

Aprende cómo los invariantes controlados mantienen la seguridad en varios sistemas de tiempo continuo.

Introduciendo métodos para tomar decisiones más seguras en entornos de aprendizaje por refuerzo.

Un modelo que conecta la previsión con la toma de decisiones en múltiples etapas para obtener mejores resultados.

Una mirada a los métodos modernos en el diseño de ingeniería para la eficiencia y el rendimiento.

Este artículo habla sobre desigualdades variacionales y su importancia en la optimización y el aprendizaje automático.

Este estudio presenta un enfoque novedoso para la reducción de dimensiones usando la distancia Gromov-Wasserstein semiliberada.

Una mirada a cómo los agentes interactúan y toman decisiones con el tiempo.

Analizando el comportamiento de los usuarios para mejorar los sistemas de transporte público urbano.

Una mirada a cómo las máquinas Ising mejoran las técnicas de optimización.

Explora cómo MPC maneja la incertidumbre y la precisión del modelo para un control efectivo.