Mathématiques - Optimisation et contrôle

Cette recherche évalue des stratégies pour gérer des systèmes complexes en période d'incertitude.

Cet article présente une méthode basée sur des particules pour les défis de contrôle de champ moyen.

Examine l'équilibre concurrentiel et le bien-être de Nash dans la distribution équitable des ressources.

Une nouvelle méthode permet aux drones de suivre efficacement des cibles en mouvement inconnues.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Un guide sur les stratégies d'allocation des ressources pour freiner les activités illégales.

Découvrir des formes qui minimisent les valeurs propres dans des limites de volume.

Cette étude examine comment les retards affectent l'approximation stochastique dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle façon de comprendre et de contrôler la propagation de la dengue.

Cet article examine l'optimisation minimax en utilisant des équations différentielles stochastiques pour mieux comprendre.

Comment les stratégies de trading et les contraintes influencent le comportement du marché et les décisions des joueurs.

Des recherches montrent des méthodes améliorées pour la quantification dans des espaces géométriques complexes.

Apprends à analyser et gérer les risques en finance et en affaires.

Une nouvelle méthode mélange modélisation locale et non locale pour améliorer la précision et réduire les coûts.

Un nouveau regard sur le problème de routage des véhicules en prenant en compte des contraintes de chargement complexes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement pour les RNN en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots avec des insights sur le comportement humain.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des clients et à l'efficacité.

Un aperçu de la méthode du faisceau convexe riemannien pour les problèmes d'optimisation complexes.

Présentation d'une méthode qui améliore les résultats d'optimisation en utilisant des approximations d'ordre supérieur.

Découvre la méthode d'Approximation de Boule Mobile Stochastique pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Un aperçu de comment les méthodes compactes améliorent l'ajustement des données pour de grands ensembles de données.

Ce travail examine des stratégies d'optimisation sparse efficaces dans les espaces de Sobolev fractionnaires.

Cet article met en avant de nouvelles méthodes pour calculer des dérivées dans des fonctions non lisses qui sont pertinentes pour l'apprentissage automatique.

Une méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes avec des contraintes d'égalité non linéaires.

Deux techniques innovantes améliorent le contrôle des dynamiques de groupe dans différents contextes.

Présentation d'une approche efficace pour s'attaquer aux équations de Hamilton-Jacobi-Bellman afin d'améliorer la précision.

Techniques révolutionnaires pour un traitement d'image efficace en utilisant le transport optimal.

RLLC améliore les optimisateurs traditionnels en utilisant des unités de mémoire pour de meilleures performances.

Une méthode qui favorise l'équité entre les agents qui rivalisent pour des ressources limitées.

Explorer le transport optimal avec des contraintes pour un mouvement de ressources efficace.

Un nouvel outil d'IA simplifie la prise de décision en transformant les problèmes d'entreprise en modèles d'optimisation.

Stratégies pour un contrôle efficace des systèmes multi-robots dans des environnements incertains.

Découvre comment les communautés énergétiques favorisent la production et le partage local.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements contraints.

Apprends les concepts essentiels pour contrôler et stabiliser les vagues dans différents domaines.

Découvrez les nouvelles fonctionnalités de SCIP 9.0 pour une optimisation efficace.

Une nouvelle approche de l'optimisation inverse qui intègre des données contextuelles pour de meilleures prédictions.

Explorer l'impact de la propriété des voies rapides sur la résolution numérique des jeux de champ moyen.

Une nouvelle méthode pour s'attaquer aux problèmes d'optimisation non lisses avec des contraintes.