Mathématiques - Optimisation et contrôle

Les managers peuvent augmenter les bénéfices en ajustant les taux de production selon l'état des machines.

Apprends à faire circuler les ressources efficacement dans les réseaux.

Cette étude explore comment le post-traitement améliore l'efficacité de l'optimisation bayésienne dans des problèmes complexes.

Explorer des méthodes efficaces pour gérer des capteurs pour le suivi de cibles en période d'incertitude.

Cet article parle de l'optimisation distribuée auto-régénérative pour une résilience réseau efficace.

Un aperçu de la monotonie cyclique et son impact sur les problèmes de transport.

Une plongée dans les MDP continus et leurs applications dans la prise de décision et l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche pour simplifier les solutions dans les processus de balayage en utilisant des calculs approximatifs.

Découvrez les avantages de l'algorithme E-RSAV dans les tâches d'optimisation.

Classer efficacement des éléments en prenant en compte des comparaisons par paires bruyantes en utilisant des méthodes spectrales.

Un nouvel algorithme améliore le consensus entre les agents dans des environnements complexes.

Une méthode pour améliorer la rapidité de prise de décision dans les systèmes de contrôle prédictif par modèle.

Explore comment les taux d'intérêt influencent la dynamique et les prix du marché des matières premières.

De nouvelles méthodes de contrôle améliorent l'adaptabilité des robots aux changements d'environnement.

Des approches innovantes basées sur les données améliorent le contrôle en ligne de systèmes avec des dynamiques inconnues.

Un aperçu des techniques de lissage pour optimiser des fonctions difficiles et non lisses.

Apprends à améliorer la gestion des files d'attente pour offrir de meilleures expériences aux clients.

Une nouvelle méthode utilise des données de tension pour détecter les pannes de ligne plus rapidement.

DFedADMM et DFedADMM-SAM améliorent l'entraînement des modèles tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode d'échantillonnage améliore la prévision des événements climatiques ENSO.

Apprends à résoudre des problèmes MIP connexes plus rapidement en utilisant des solutions passées.

Les minima forts garantissent la stabilité et l'unicité des solutions d'optimisation dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore le placement des hubs logistiques pour des livraisons efficaces à Lahore.

Explorer la signification et les propriétés des polynômes hyperboliques symétriques.

Une analyse du Thompson Sampling et de sa variante pour améliorer la prise de décision.

La recherche vise à améliorer la conception des pompes à sang en réduisant les dommages aux globules rouges.

Explorer comment le couplage raté facilite la synchronisation dans divers systèmes.

DNCF propose une nouvelle façon d'améliorer la qualité des photos efficacement.

Cet article examine comment la volatilité des coûts de l'alimentation influence les décisions de récolte du saumon.

Apprends comment les MDP robustes gèrent l'incertitude dans les cadres de prise de décision.

Un aperçu des systèmes linéaires commutés et de leur importance dans la conception de contrôle.

Une étude sur l'utilisation des réseaux de neurones pour améliorer l'optimisation paramétrique dans la prise de décision.

Cette étude examine comment les bactéries se déplacent en fonction des facteurs environnementaux en utilisant des données expérimentales.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des arbres de décision pour les gros ensembles de données.

Nouveau modèle améliore l'analyse des données graphiques en préservant les caractéristiques topologiques.

Une approche innovante pour optimiser les efforts de conservation dans les zones protégées.

Un aperçu pour améliorer les réseaux neuronaux grâce à des techniques d'optimisation et d'entraînement.

Examiner l'efficacité de la planification avec des temps de traitement des tâches incertains.

Découvrez comment le FMPC améliore le contrôle des systèmes non linéaires.

Un aperçu de l'optimisation multi-objectifs dans l'apprentissage profond pour un meilleur entraînement des modèles.