Mathématiques - Optimisation et contrôle

Explorer des solutions pour des applis basées sur les données dans des systèmes distribués.

Un aperçu de comment l'optimisation distribuée s'attaque aux gros défis de données.

Une nouvelle méthode améliore le Contrôle Prédictif de Modèle pour des décisions plus rapides.

Cet article explique comment la quantification douce simplifie des données complexes sans perdre de détail.

Un cadre de contrôle innovant améliore la sécurité des robots dans les environnements humains.

Découvrez des méthodes pour améliorer la stabilité des systèmes de contrôle non linéaires.

Apprends à programmer des pompes à vitesse variable pour économiser de l'énergie et réduire les coûts.

Présentation de RHPG : un algorithme prometteur pour une estimation optimale de l'état.

Une approche basée sur des ensembles pour un suivi précis en cas d'attaques de capteurs.

Découvre de nouveaux algos qui améliorent la clarté des images à partir de photos floues.

Cet article explore une nouvelle façon de comparer des solutions dans l'espace de Wasserstein.

L'utilisation de contraintes floues améliore la prise de décision dans les problèmes d'optimisation incertains.

Simba améliore l'efficacité de l'optimisation, en s'attaquant efficacement aux points de selle et aux zones plates.

Explorer comment un design optimal améliore les techniques d'estimation des paramètres bayésiens.

Explorer les mesures de sécurité dans le contrôle adaptatif en utilisant des fonctions de barrière de contrôle.

Ce papier parle d'améliorer l'optimisation stochastique grâce à l'échantillonnage de données récurrent et des méthodes de régularisation.

Nouvelles stratégies pour optimiser la charge des véhicules électriques et soutenir la stabilité du réseau.

Un nouveau préconditionneur améliore les méthodes itératives dans les tâches d'optimisation de trajectoire.

iDDGT propose une solution flexible pour les défis d'optimisation décentralisée.

ELRA ajuste les taux d'apprentissage pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent l'optimisation en science et en ingénierie avec des contraintes implicites.

Cet article parle des avantages du multiplexage par répartition dans le temps dans les véhicules connectés.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la réponse des systèmes de contrôle face aux perturbations tout en garantissant la sécurité.

Cet article étudie comment le contrôleur iP gère la stabilité dans les systèmes de contrôle linéaires.

Examiner les complexités de la mesure des connexions dans des systèmes non linéaires.

QAL-BP intègre l'informatique quantique pour améliorer l'efficacité du conditionnement des bacs.

Cet article examine comment les agents contrôlent l'accès à l'information tout en gérant les coûts dans des jeux de champ moyen.

Cette étude améliore les tâches d'optimisation en utilisant des oracles inexactes ajustables pour de meilleures performances.

Ce modèle redéfinit les stratégies d'investissement dans les marchés de l'électricité et les secteurs associés.

MACCHIatO améliore la segmentation consensuelle pour l'imagerie médicale en s'attaquant à la variabilité entre les évaluateurs.

Une nouvelle méthode pour réduire la complexité du modèle tout en gardant les caractéristiques essentielles.

Un nouveau cadre apprend des points de départ efficaces pour une optimisation des points fixes plus rapide.

De nouvelles techniques améliorent l'identification des paramètres dans des systèmes complexes en utilisant des méthodes adaptatives.

Un modèle pour une planification équitable et efficace de l'infrastructure de recharge des bus électriques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la séparation des ondes de matière des condensats de Bose-Einstein.

Des chercheurs révèlent de meilleures méthodes pour représenter des mesures de probabilité avec des points.

Découvrez comment le transport optimal améliore le mouvement et l'analyse des données dans différents domaines.

Explorer des techniques efficaces pour des problèmes d'optimisation complexes.

De nouvelles stratégies en apprentissage fédéré améliorent la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant des mesures de probabilité.