Matematica - Ottimizzazione e controllo

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.

Un simulatore per migliorare l'efficienza degli impianti CSP usando metodi di ottimizzazione avanzati.

Questo articolo parla di algoritmi di controllo ispirati dalla natura e delle loro applicazioni.

Un metodo per convertire dati continui in una forma più semplice e discreta.

Uno sguardo alla capacità di hosting e alle buste operative dinamiche nelle energie rinnovabili.

Scopri come i metodi di ottimizzazione esistenti possono gestire i dati approssimativi in modo efficace.

Uno sguardo all'algoritmo interior-point per la ricerca ad arco e le sue applicazioni.

Questo articolo parla di ottimizzazione nello spazio di Wasserstein con un'attenzione particolare sulle misure di probabilità complesse.

Due nuovi metodi per soluzioni efficienti in equazioni e inclusioni usando la riduzione della varianza.

Esaminando tecniche di quantizzazione per una migliore apprendimento distribuito su diverse strutture di rete.

Questa ricerca esplora metodi innovativi per gestire l'incertezza nei sistemi di controllo.

La ricerca svela metodi per affrontare efficacemente le sfide dell'ottimizzazione quadratica sparsa.

Un metodo nuovo per gestire i cambiamenti della popolazione in tempo reale.

Un nuovo metodo migliora gli algoritmi B&B per problemi di regolarizzazione L0.

Un nuovo metodo per risolvere in modo efficiente problemi di programmazione lineare su larga scala.

Questo articolo parla di metodi per stabilizzare l'equazione di Burgers per un modeling migliore.

Uno sguardo su come ridurre il rimpianto tra algoritmi che cambiano nell'apprendimento online.

Un nuovo modo per gli agenti di minimizzare insieme funzioni difficili e non lisce.

Uno sguardo alla minimizzazione dell'energia in spazi definiti e le sue implicazioni.

Esplorando la relazione tra due concetti matematici chiave nell'ottimizzazione.

Si propone un metodo veloce per evitare collisioni tra satelliti e migliorare la sicurezza nello spazio.

Un nuovo approccio per migliorare le decisioni in situazioni di incertezza con cambiamenti nei covariati.

Questo articolo parla di un nuovo framework per analizzare i metodi di ottimizzazione in scenari complessi.

Un nuovo algoritmo offre soluzioni efficaci per compiti di decisione con ricompense medie.