Matemática - Otimização e Controlo

A CALDERA oferece uma compressão de modelo eficiente, mantendo o desempenho em ambientes com recursos limitados.

Melhorando métodos de otimização através de UCB em estratégias bayesianas locais.

Esse artigo analisa as complexidades das técnicas de sensoriamento e recuperação sem rótulo.

Novas estratégias melhoram a otimização em ambientes incertos.

Novo método melhora a eficiência em problemas de otimização minimax distribuídos.

Apresentando algoritmos pra equilibrar múltiplos objetivos em tarefas de otimização.

Um novo método de apoio à decisão ajuda os gerentes florestais a planejar em condições incertas.

Este artigo analisa métodos de controle de feedback para uma gestão eficiente de líquidos em tanques.

Analisando como os investimentos em autossuficiência impactam os mercados de eletricidade e as emissões.

Descubra como a geometria tropical muda nossa forma de entender formas e relacionamentos.

Um novo método melhora a estimativa da matriz de covariância sem suposições rígidas.

Novos métodos melhoram o desempenho do SVM em espaços hiperbólicos para dados complexos.

Um novo método pra melhorar o treinamento de machine learning com dados diversos.

Uma olhada em estratégias para gerenciar grandes grupos de agentes usando aprendizado por reforço.

Analisando a convergência do SGD com momentum através de métodos baseados em janela de tempo.

Uma abordagem sistemática para controlar doenças enquanto equilibra os impactos na saúde e na economia.

Uma olhada clara nas formas formadas por desigualdades quadráticas e suas aplicações.

Aprenda como os métodos de controle estocástico ajudam na tomada de decisões incertas.

Uma nova abordagem melhora a amostragem de distribuições de probabilidade difíceis.

Novo algoritmo consegue baixa frustração em ambientes de aprendizado dinâmicos sem conhecimento prévio.

Explorando jeitos de otimizar modelos de aprendizado de máquina em ambientes dinâmicos.

Apresentando um método simples de potência inversa pra resolver problemas de corte balanceado de forma eficiente.

Um novo método que combina GRASP e otimização por chave aleatória pra resolver problemas complexos.

Apresentando um método pra robôs se locomoverem com segurança sem mapas detalhados.

Melhorando a adaptabilidade em algoritmos de otimização aprendidos usando métodos tradicionais.

Esse artigo apresenta um novo design para controladores que se adaptam a incertezas em sistemas de controle.

O aprendizado por reforço em loop aberto oferece uma nova maneira para os agentes tomarem decisões.

Uma nova política melhora as escolhas em situações de tomada de decisão incertas.

Novos algoritmos melhoram a eficiência na otimização bilevel distribuída com compressão de comunicação.

Apresentando um novo método pra otimizar portfólios de investimento pra aplicações do dia a dia.

Este artigo investiga algoritmos randomizados para melhorar o desempenho em problemas de alongamento de bin online.

Apresentando novos algoritmos para otimização bilevel eficiente em aprendizado de máquina.

Um estudo sobre como melhorar a logística através de roteirização eficaz de caminhões e gestão de motoristas.

Aprenda como melhorar os lucros da colheita de uvas com previsões precisas e estratégias flexíveis.

Um novo método de controle melhora a tomada de decisão em sistemas complexos com observações ruidosas.

Este artigo analisa o Gradiente Natural de Política para uma tomada de decisão eficiente em grandes espaços de estado.

Aprenda como os drones podem navegar com segurança enquanto evitam obstáculos.

Um novo método melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando Processos de Decisão de Markov robustos.

Um simulador pra melhorar a eficiência das plantas CSP usando métodos avançados de otimização.

Esse artigo fala sobre algoritmos de controle inspirados na natureza e suas aplicações.