Matematica - Ottimizzazione e controllo

Un metodo per derivare funzioni di costo analizzando le azioni degli esperti in ambienti complessi.

Scopri come le spiegazioni controfattuali migliorano la chiarezza nelle decisioni di ottimizzazione.

CALDERA offre una compressione del modello efficiente mantenendo le prestazioni per ambienti a risorse limitate.

Migliorare i metodi di ottimizzazione tramite UCB nelle strategie bayesiane locali.

Questo articolo esamina le complessità delle tecniche di rilevamento e recupero senza etichetta.

Nuove strategie migliorano l'ottimizzazione in ambienti incerti.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nei problemi di ottimizzazione minimax distribuiti.

Introduzione di algoritmi per bilanciare obiettivi multipli nei compiti di ottimizzazione.

Un nuovo metodo di supporto decisionale aiuta i gestori forestali a pianificare in condizioni di incertezza.

Quest'articolo esamina i metodi di controllo del feedback per una gestione efficiente dei liquidi nei serbatoi.

Esaminando come gli investimenti in autosufficienza influenzano i mercati dell'elettricità e le emissioni.

Scopri come la geometria tropicale rimodella la nostra comprensione delle forme e delle relazioni.

Un nuovo metodo migliora la stima della matrice di covarianza senza assunzioni rigorose.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni della SVM negli spazi iperbolici per dati complessi.

Un nuovo metodo per migliorare l'addestramento del machine learning con dati diversi.

Uno sguardo alle strategie per gestire grandi gruppi di agenti attraverso l'apprendimento per rinforzo.

Analizzando la convergenza di SGD con momentum attraverso metodi basati su finestre temporali.

Un approccio sistematico per controllare le malattie mentre si bilanciano gli impatti sulla salute e sull'economia.

Uno sguardo chiaro alle forme create dalle disuguaglianze quadratiche e alle loro applicazioni.

Scopri come i metodi di controllo stocastico aiutano nelle decisioni incerte.

Un approccio innovativo migliora il campionamento da distribuzioni di probabilità difficili.

Nuovo algoritmo raggiunge un basso rimpianto in ambienti di apprendimento dinamici senza conoscenze preliminari.

Esplorare approcci per ottimizzare modelli di machine learning in ambienti dinamici.

Introducendo un metodo inverso semplice per risolvere problemi di taglio bilanciato in modo efficiente.

Un nuovo metodo che combina GRASP e ottimizzazione con chiave casuale per risolvere problemi complessi.

Introducendo un metodo per i robot per navigare in sicurezza senza mappe dettagliate.

Migliorare l'adattabilità negli algoritmi di ottimizzazione appresi usando metodi tradizionali.

Questo documento presenta un nuovo design per i controllori che si adattano alle incertezze nei sistemi di controllo.

L'apprendimento per rinforzo open-loop offre un modo nuovo per gli agenti di fare scelte.

Una nuova politica migliora le scelte in situazioni di decisione incerta.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nell'ottimizzazione bilevel distribuita con compressione della comunicazione.

Presentiamo un nuovo metodo per ottimizzare i portafogli di investimento per applicazioni nel mondo reale.

Questo documento esplora algoritmi randomizzati per migliorare le prestazioni nei problemi di stretching dei contenitori online.

Presentazione di nuovi algoritmi per un’ottimizzazione bilevel efficace nel machine learning.

Uno studio su come migliorare la logistica tramite un efficace percorso dei camion e gestione dei conducenti.

Scopri come migliorare i profitti dalla raccolta dell'uva grazie a previsioni accurate e strategie flessibili.

Un nuovo metodo di controllo migliora il processo decisionale nei sistemi complessi con osservazioni rumorose.

Questo articolo esamina il Gradient Policy Naturale per decisioni efficienti in spazi statali ampi.

Scopri come i droni possono navigare in sicurezza evitando ostacoli.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni sotto incertezza usando processi decisionali di Markov robusti.