Mathématiques - Optimisation et contrôle

Une nouvelle façon de gérer l'admission des jobs dans des systèmes complexes avec peu d'infos.

Un nouvel outil de modélisation améliore l'analyse des systèmes de puissance à base d'onduleurs.

Un aperçu de l'évolution de la descente miroir et de ses applications en optimisation.

Méthodes clés pour optimiser la découpe des matériaux dans la fabrication et la logistique.

Une nouvelle approche améliore les algorithmes de point proximal pour de meilleures solutions d'optimisation.

Un aperçu des méthodes pour récupérer des matrices de faible rang à partir de données incomplètes.

Apprends comment un bon design LRU peut réduire les coûts et les temps d'arrêt.

Cette étude examine la complexité d'échantillonnage dans l'apprentissage des DDAG et leurs connexions au fil du temps.

Un aperçu des méthodes de descente de gradient et de leur importance en apprentissage automatique.

Une étude sur comment les chevauchements de clients impactent l'efficacité et la sécurité du service.

Découvre comment la méthode branch-and-bound s'attaque aux défis complexes de la programmation entière avec des techniques innovantes.

Une nouvelle méthode utilisant la théorie de l'information pour identifier des communautés dans des hypergraphes.

Améliorer l'efficacité et le rendement des produits grâce à un contrôle optimal dans les réacteurs chimiques.

Cet article parle de l'algorithme de Nesterov avec régularisation de Tikhonov pour une optimisation efficace.

Apprends comment le contrôle latéral influence le comportement des vagues aux limites du système.

Un aperçu détaillé de comment les coachs choisissent les jeux de quatrième essai.

Une étude qui passe en revue différentes formulations pour découper des formes efficacement.

Le filtre de score d'ensemble propose une nouvelle approche pour des problèmes de filtrage complexes.

Ce document parle de l'équilibre entre l'offre et la demande sur les marchés de l'électricité.

Un aperçu de la théorie KAM faible discrète et de ses insights sur les systèmes dynamiques.

Présentation de la méthode de descente stochastique pour une meilleure optimisation dans des espaces complexes.

Un aperçu des défis dans l'apprentissage fédéré face aux attaques de reconstruction de données.

Explorer des techniques modernes pour une distribution efficace des matériaux dans la conception technique.

Découvrez comment des techniques de mesure améliorées boostent la perception et la performance des robots.

Cette recherche propose un nouvel algorithme pour estimer des paramètres dans des systèmes hybrides.

Les managers peuvent augmenter les bénéfices en ajustant les taux de production selon l'état des machines.

Apprends à faire circuler les ressources efficacement dans les réseaux.

Cette étude explore comment le post-traitement améliore l'efficacité de l'optimisation bayésienne dans des problèmes complexes.

Explorer des méthodes efficaces pour gérer des capteurs pour le suivi de cibles en période d'incertitude.

Cet article parle de l'optimisation distribuée auto-régénérative pour une résilience réseau efficace.

Un aperçu de la monotonie cyclique et son impact sur les problèmes de transport.

Une plongée dans les MDP continus et leurs applications dans la prise de décision et l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche pour simplifier les solutions dans les processus de balayage en utilisant des calculs approximatifs.

Découvrez les avantages de l'algorithme E-RSAV dans les tâches d'optimisation.

Classer efficacement des éléments en prenant en compte des comparaisons par paires bruyantes en utilisant des méthodes spectrales.

Un nouvel algorithme améliore le consensus entre les agents dans des environnements complexes.

Une méthode pour améliorer la rapidité de prise de décision dans les systèmes de contrôle prédictif par modèle.

Explore comment les taux d'intérêt influencent la dynamique et les prix du marché des matières premières.

De nouvelles méthodes de contrôle améliorent l'adaptabilité des robots aux changements d'environnement.

Des approches innovantes basées sur les données améliorent le contrôle en ligne de systèmes avec des dynamiques inconnues.