Mathématiques - Optimisation et contrôle

Présentation d'une nouvelle méthode pour des calculs de fonctions d'énergie plus rapides dans des systèmes non linéaires.

Analyser comment le comportement des acheteurs influence les stratégies de prix des vendeurs.

Un nouveau protocole de routage améliore la communication sous-marine pour le monitoring et la recherche.

La continuité R aide l'algorithme du point proximal à trouver des solutions efficaces.

Stratégies pour une gestion efficace des satellites de rechange dans les constellations mondiales.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et le contrôle de la rotation des satellites.

Améliorer la capture d'images pour un meilleur suivi et une meilleure collecte de données.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie médicale grâce à de meilleures techniques d'enregistrement d'images.

HOBO propose une méthode efficace pour trouver des triplets pythagoriciens.

La méthode KSOS améliore l'analyse et la prédiction dans les systèmes dynamiques en utilisant des techniques de noyau.

Cet article explore les défis de la prise de décision et les stratégies dans des situations incertaines.

Une méthode pour l'optimisation neutre au risque dans des environnements incertains.

Un aperçu de la stabilité entrée-état dans des systèmes de contrôle complexes.

Un aperçu de l'algorithme D-PGPD pour la prise de décision dans des espaces continus.

Cette méthode aide à gérer l'intégration des VE dans le réseau électrique de manière efficace.

Cet article explique la planéité et la planéité avant dans le contrôle des systèmes en utilisant des tests géométriques.

Examiner comment les dynamiques moyennes et le hasard améliorent les modèles d'apprentissage.

Les jeux de champ moyen analysent les interactions entre plein de joueurs pour trouver les stratégies optimales.

Apprends à optimiser efficacement en utilisant des sources d'infos biaisées.

Une nouvelle approche pour améliorer les services de transport à Munich en utilisant des véhicules autonomes partagés.

Deux algos améliorent l'estimation des paramètres dans des systèmes en évolution en utilisant des données en temps réel.

Une méthode distribuée pour l'optimisation dans des systèmes en réseau avec des contraintes infinies.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans le transport des ressources à moindre coût.

Un aperçu du contrôle basé sur la planéité et son impact sur les systèmes complexes.

Introduction d'algorithmes heuristiques pour améliorer l'efficacité de la planification des jobs dans les problèmes de flowshop.

Une approche structurée pour gérer la planification des opérations et les urgences en soins pédiatriques.

Une nouvelle méthode propose des solutions efficaces pour optimiser la sélection d'articles dans des contraintes budgétaires.

Explorer l'impact et le traitement des infections à Giardia lamblia.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour résoudre des défis d'optimisation complexes en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des systèmes de contrôle face à l'incertitude et aux conditions changeantes.

Présentation d'une méthode efficace pour créer des bandes de confiance plus précises dans les simulations.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la précision dans les tâches de traduction.

Examiner comment la régularisation de l'entropie améliore la prise de décision dans des environnements incertains.

Une nouvelle approche pour améliorer la stabilité dans les problèmes d'optimisation bilatérale.

Une nouvelle méthode combine des approches de niveau-set et polytopiques pour l'optimisation de formes.

Une nouvelle méthode améliore les ajustements de taille de pas dans les tâches d'optimisation.

Une nouvelle méthode améliore la résolution de défis d'optimisation complexes avec des variables discrètes et continues.

Une méthode pour simplifier la sélection de modèles de régression en période d'incertitude.

Un aperçu des polygones convexes et de leurs propriétés liées à la surface et au périmètre.

Cet article parle des méthodes automatisées pour transformer des modèles d'optimisation non linéaires complexes en formes linéaires.