Matematica - Ottimizzazione e controllo

Questo studio analizza la pianificazione efficiente dei percorsi dei droni con reti di sensori.

Presentiamo un metodo per ottimizzare funzioni con gradienti e Hessiani imprecisi.

Impara a gestire le decisioni di cambio lavoro e pensionamento per massima soddisfazione.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato riducendo i carichi di comunicazione e affrontando la deriva dei client.

Esaminando la complessità del campionamento nella programmazione stocastica con distribuzioni a code pesanti.

Uno sguardo alle complessità e ai metodi nell'ottimizzazione non convessa.

Un metodo per far sì che gli agenti concordino sulle soluzioni in ambienti complessi e distribuiti.

Uno studio su come i manager gestiscono il denaro tra rischi e incertezze.

Un metodo per controllare le equazioni di reazione-diffusione usando controllori backstepping a dimensione finita.

Un nuovo approccio all'ottimizzazione che unisce il machine learning con i metodi tradizionali.

Scopri come le reti neurali migliorano l'efficienza del controllo predittivo del modello.

Ottimizzare le tattiche di ricerca per obiettivi sfuggenti usando capacità di ricerca diverse.

Uno sguardo ai metodi di clustering e alle loro applicazioni nell'ottimizzazione delle reti elettriche.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza dello stoccaggio energetico nei sistemi ibridi.

Esplorare la regolarità lineare e il forte CHIP nell'ottimizzazione matematica.

La ricerca sugli algoritmi di proiezione migliora l'efficienza nei problemi di ottimizzazione lineare.

Il COVID-19 mette in evidenza l'importanza di una giusta distribuzione dei vaccini in tutto il mondo.

Ottimizzare il flusso di elettricità tramite lo switching adattivo della trasmissione migliora l'efficienza e riduce i costi.

Utilizzare Reti Neurali Profonde in Ensemble per la raccolta dati tempestiva in reti assistite da droni.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la flessibilità nel trasporto ottimale usando misure esponenziali temperate.

Una panoramica dei metodi di stima dello stato remoto e di quantizzazione dinamica.

Un metodo per l'ottimizzazione con più funzioni e vincoli, applicabile in diversi settori.

Esplorando le complessità del gioco dei Poliziotti e Ladri in nuovi ambienti.

La ricerca sulle LRC si concentra sul miglioramento del recupero dei dati e sulla comprensione dei limiti di prestazione.

Questo studio si concentra sul miglioramento del processo decisionale in condizioni di incertezza usando la massimizzazione submodulare.

Esplora come gli agenti interagiscono e prendono decisioni in sistemi complessi.

Esplora il ruolo dei numeri diadici nell'ottimizzazione della programmazione lineare.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza delle immagini mantenendo i dettagli nei processi di recupero.

Esplorando soluzioni per applicazioni basate sui dati nei sistemi distribuiti.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione distribuita affronta le sfide dei grandi dati.

Un nuovo metodo migliora il Controllo Predittivo del Modello per decisioni più rapide.

Questo articolo spiega come la quantizzazione morbida semplifichi dati complessi senza perdere dettagli.

Un nuovo sistema di controllo migliora la sicurezza dei robot negli ambienti umani.

Scopri i metodi per migliorare la stabilità dei sistemi di controllo non lineari.

Scopri come programmare le pompe a velocità variabile per risparmiare energia e ridurre i costi.

Introducendo RHPG: un algoritmo promettente per la stima ottimale dello stato.

Un approccio basato sui set per un monitoraggio preciso in caso di attacchi ai sensori.

Scopri nuovi algoritmi che migliorano la chiarezza delle immagini da foto sfocate.

Quest'articolo esplora un nuovo modo di confrontare soluzioni nello spazio di Wasserstein.

Usare vincoli fuzzy migliora la decisione nei problemi di ottimizzazione incerti.