Mathématiques - Optimisation et contrôle

Un nouveau cadre améliore la modélisation autorégressive pour analyser des données temporelles incertaines.

Améliorer des modèles simplifiés avec des données en temps réel pour plus de précision.

Une plongée approfondie dans le problème de l'arbre de Steiner et les arbres auto-similaires.

Techniques pour prendre de meilleures décisions dans des conditions imprévisibles dans différents domaines.

Apprends à protéger les systèmes de contrôle contre les vulnérabilités du réseau et les menaces cyber.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle de la sécurité dans les véhicules autonomes et les robots.

Explore les problèmes clés de planification pour les véhicules connectés et autonomes.

Une nouvelle approche pour résoudre les défis complexes de flux d'énergie de manière sécurisée et efficace.

Une nouvelle approche s'attaque à l'incertitude dans la distribution des bénéfices entre les coalitions.

De nouvelles méthodes améliorent la navigation et la cartographie des robots dans des environnements complexes.

Cet article se concentre sur le mélange efficace de l'hydrogène dans les réseaux de gaz naturel.

Explorer comment les joueurs ajustent leurs stratégies face à l'incertitude dans la prise de décision.

Une nouvelle méthode de contrôle améliore les performances dans des environnements incertains sans connaissance préalable des perturbations.

Un guide pratique sur les techniques d'optimisation de forme pour améliorer la performance structurelle.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'agencement des modules VLSI.

Explorer les avantages d'une bonne coordination des VE et de l'accumulation de valeur.

La charge V2V propose un moyen astucieux de partager de l'énergie entre les véhicules électriques.

Cet article passe en revue une méthode pour gérer des problèmes de contrôle complexes avec des contraintes.

Un aperçu de comment les directeurs peuvent gérer les agents efficacement.

Analyse de la performance et de la stabilité des quadricoptères et des véhicules dans des conditions de bruit.

Cet article examine le comportement des courbes dans les groupes de Carnot.

Une nouvelle méthode pour estimer les paramètres de Markov dans des environnements bruyants pour améliorer les performances du système.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité pour trouver les minimums entiers de fonctions convexes.

Une nouvelle méthode en ligne stabilise les systèmes linéaires à temps variable inconnus en temps réel.

Apprends comment fonctionnent les réseaux de neurones et leurs applications dans différents domaines.

De nouvelles méthodes de covoiturage peuvent améliorer l'efficacité du transport urbain.

Une approche en deux étapes pour un design de système et son fonctionnement efficaces.

Utiliser des agents autonomes pour un suivi environnemental efficace.

Techniques innovantes pour aborder des problèmes d'optimisation complexes dans des systèmes critiques.

Présentation d'un design d'observateur flexible pour une meilleure estimation d'état dans des systèmes non linéaires.

Méthodes essentielles pour protéger les infrastructures vitales contre les attaques.

Un guide sur des méthodes efficaces pour les défis d'optimisation non lisse et non convexe.

Une étude sur la mesure des niveaux d'alcool à travers la peau apporte de nouvelles idées.

Une étude compare les tests de souffle et de sueur pour mesurer l'alcool avec précision.

Une nouvelle méthode simplifie la prise de décision complexe entre plusieurs agents pour diverses applications.

Découvre comment l'Optimisation Robuste Adaptative améliore la précision et la stabilité des prévisions de séries temporelles.

Découvre comment l'optimisation stochastique gère l'incertitude dans la prise de décision dans différents domaines.

ILC aide les machines à apprendre des tâches passées pour mieux performer à l'avenir.

Un aperçu du rôle de l'MPC adaptatif dans la gestion des incertitudes dans les systèmes de contrôle.

Une méthode qui combine optimisation et apprentissage pour de meilleures décisions.