Mathématiques - Optimisation et contrôle

Une nouvelle méthode améliore la coordination des satellites pour une observation efficace de la Terre.

Optimiser les missions satellites grâce à une prise de décision décentralisée et une communication efficace.

Un aperçu de comment les modèles de circulation peuvent améliorer la gestion des routes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de fréquence dans des trains d'impulsions avec du bruit et des données manquantes.

Présentation d'une nouvelle méthode pour s'attaquer efficacement à des problèmes d'optimisation contraints difficiles.

Une nouvelle méthode améliore la planification des trajectoires des engins spatiaux vers l'orbite halo presque rectiligne.

Nouvelles méthodes pour gérer des produits de montée flexible sur les marchés de l'électricité.

Une nouvelle méthode améliore la régulation de la tension et réduit les pertes d'énergie dans les réseaux de distribution.

Explorer les états chimériques et leur importance dans la nature et la technologie.

Un aperçu des méthodes pour optimiser les problèmes de contrôle dans différents domaines.

De nouvelles méthodes en apprentissage multi-agent s'attaquent aux défis des agents divers.

Cette étude évalue comment les véhicules modulaires peuvent réduire les coûts de livraison en logistique.

Une étude sur les techniques de lissage pour un voyage spatial efficace.

Découvre comment les contraintes de probabilité gèrent l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode de guidage améliore la précision d'atterrissage sur des corps célestes comme la Lune et Mars.

Le seuillage dur itératif probabiliste améliore la précision du modèle en simplifiant la sélection des caractéristiques.

Découvre comment les agents collaborent pour une gestion efficace de l'énergie avec l'optimisation distribuée.

Avancées des microrobots pour un transport précis de fluides dans les applications médicales.

Une étude sur l'amélioration des temps de réponse de la police grâce à des stratégies combinées de patrouille et de dispatch.

Explorer des algorithmes efficaces pour l'apprentissage décentralisé tout en préservant la confidentialité des données.

Un aperçu de la divergence de Kullback-Leibler à noyau et de ses applications pratiques.

Des recherches montrent comment des opinions différentes peuvent se stabiliser avec le temps dans les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore le clustering pour les gros datasets en utilisant la Quantification Stochastique.

Cet article parle du mélange de contrôle régulier et impulsif dans les systèmes de santé.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des problèmes complexes d'allocation de ressources.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision avec plusieurs récompenses dans l'apprentissage par renforcement.

Une méthode pour trouver des solutions optimales dans des environnements incertains avec des évaluations coûteuses.

Une nouvelle bibliothèque améliore les méthodes pour gérer des problèmes complexes d'optimisation multi-objectifs.

Les exosquelettes de genoux améliorés facilitent le passage de la position assise à la position debout pendant la rééducation.

Cet article présente des méthodes pour détecter et localiser les oscillations dans les systèmes électriques.

Apprends à gérer tes dépenses énergétiques grâce à la compréhension des pics de consommation et des technologies innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la planification des trajectoires de vaisseaux spatiaux en gérant efficacement les incertitudes.

Les prosommateurs équilibrent l'offre et la demande d'énergie sur le marché difficile de l'Iran.

Cet article présente une nouvelle méthode pour résoudre des problèmes de programmation bilinéaire avec des composants linéaires et non linéaires.

Cet article examine l'optimisation basée sur le consensus et ses méthodes pour résoudre des problèmes.

Explore des méthodes pour améliorer la stabilité des systèmes de contrôle en utilisant des cadres mathématiques.

Une nouvelle variante de premier ordre de MAML améliore l'efficacité dans les tâches de méta-apprentissage.

Apprends à optimiser tes décisions d'investissement en intégrant des conseils d'experts dans ta stratégie.

Explore comment les graphes acycliques dirigés révèlent les relations dans des réseaux complexes.

Un nouveau cadre combine des techniques basées sur les données avec un design multi-fidélité pour une meilleure optimisation.