Mathématiques - Optimisation et contrôle

Une nouvelle méthode de contrôle améliore la prise de décision dans des systèmes complexes avec des observations bruyantes.

Cet article examine le Gradient de Politique Naturelle pour une prise de décision efficace dans de grands espaces d'états.

Apprends comment les drones peuvent naviguer en toute sécurité tout en évitant les obstacles.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant des processus de décision de Markov robustes.

Un simulateur pour améliorer l'efficacité des centrales CSP en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Cet article parle des algorithmes de contrôle inspirés de la nature et de leurs applications.

Une méthode pour convertir des données continues en une forme plus simple et discrète.

Un aperçu de la capacité d'accueil et des enveloppes opérationnelles dynamiques dans les énergies renouvelables.

Apprends comment les méthodes d'optimisation existantes peuvent gérer des données approximatives de manière efficace.

Un aperçu de l'algorithme intérieur à recherche d'arc et de ses applications.

Cet article parle de l'optimisation dans l'espace de Wasserstein en se concentrant sur des mesures de probabilité complexes.

Deux nouvelles méthodes pour des solutions efficaces dans les équations et inclusions en utilisant la réduction de variance.

Examiner les techniques de quantification pour améliorer l'apprentissage distribué sur différentes structures de réseau.

Cette recherche explore des méthodes innovantes pour gérer l'incertitude dans les systèmes de contrôle.

La recherche dévoile des méthodes pour s'attaquer efficacement aux défis de l'optimisation quadratique sparse.

Une nouvelle méthode pour gérer les changements de population en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore les algorithmes B&B pour les problèmes de régularisation L0.

Une nouvelle approche pour résoudre efficacement des problèmes de programmation linéaire à grande échelle.

Cet article parle des méthodes pour stabiliser l'équation de Burgers pour une meilleure modélisation.

Un coup d'œil pour minimiser le regret face aux algorithmes changeants dans l'apprentissage en ligne.

Une nouvelle approche pour que les agents minimisent ensemble des fonctions non lisses difficiles.

Un regard sur la minimisation de l'énergie dans des espaces définis et ses implications.

Explorer la relation entre deux concepts mathématiques clés en optimisation.

Une méthode rapide pour éviter les collisions par satellites est proposée pour améliorer la sécurité dans l'espace.

Une nouvelle approche pour améliorer les décisions en cas d'incertitude avec des changements de covariables.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour analyser les méthodes d'optimisation dans des scénarios complexes.

Un nouvel algorithme propose des solutions efficaces pour les tâches de prise de décision basées sur la récompense moyenne.

Examiner des stratégies pour des opérations de satellite en toute sécurité avec l'augmentation du trafic orbital.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité dans la logistique du charbon et la gestion de la production.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans la résolution de problèmes de recherche de racines.

Un aperçu des nouvelles méthodes qui améliorent l'efficacité de la planification des circuits électroniques.

Une méthode pour améliorer le routage des taxis en prenant en compte à la fois les chauffeurs et les passagers.

Examiner des méthodes pour une distribution juste d'articles périssables dans des environnements avec peu de ressources.

Apprends comment les régulateurs PI améliorent l'optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.

Apprends à connaître les méthodes d'identification des modèles dans les systèmes de contrôle et leur importance.

Apprends comment la taille du pas influence la descente de gradient dans la régression logistique.

Apprends comment les agences de soins à domicile peuvent optimiser les affectations des soignants et améliorer les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles dans des environnements de données fluctuants.

ALPS simplifie la conception des surfaces photoniques en utilisant l'apprentissage automatique.

Stratégies pour optimiser l'utilisation des ressources dans des réseaux MIMO sans fil centrés sur l'utilisateur.