2287 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد لاتخاذ القرارات الوقائية-التصحيحية العشوائية يدمج المعلومات المسبقة ليوم كامل مع معلومات الوقت الفعلي لتعزيز مرونة الجدوى الاقتصادية للشبكات الكهربائية الغنية بالطاقة المتجددة ضد مخاطر حرائق الغابات الديناميكية.
تقترح هذه الورقة إطاراً للتعلم عبر الإنترنت لألعاب تربيعية خطية ذات لاعبين وصفرية المجموع مع ديناميكيات غير معروفة، يدمج بين تقدير النموذج المنظم، ومجموعات الثقة، واختيار النموذج البديل القائم على الانكماش لضمان الحلول المستقرة وتحقيق حدود ندم مثبتة.
تقدم هذه الورقة طريقة عبر الإنترنت تستنتج قيود السلامة من خلال مراقبة الأفعال المفلترة للسلامة للوكلاء الآخرين، مما يتيح تنسيقاً متعدد الوكلاء لا مركزياً دون تواصل صريح مع ضمان التقارب والسلامة من خلال التخطيط المقترن.
تقترح هذه الورقة خوارزمية تعلم كيو (Q-learning) موزعة ومبتكرة تحقق تقارباً شبه مؤكد نحو دالات القيم المثلى في التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء تحت هجمات الحافة البيزنطية، وذلك عبر استخدام آلية ترشيح قائمة على التكرار تستفيد من معلومات الجيران بمسافة قفزتين وشرط طوبولوجي قابل للتحقق في وقت حدودي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتخطيط الحركة قائم على التعلم باستخدام معادلات تفاضلية عادية عصبية مشروطة بالهدف، يتم بناؤها عبر تباين ثنائي ليبشيتز (bi-Lipschitz diffeomorphisms) لضمان الاستقرار الأسي العالمي، والسلامة، وحدود أداء صريحة لمهام الملاحة بين جميع الأزواج.
تُبين هذه الورقة أن الصيغة التباينية القياسية للترشيح غير الخطي تفشل عندما تكون ضوضاء الإشارة والترصد مرتبطة بسبب التفرد المتبادل للمقاييس، وتقترح مبدأً تباينياً شرطياً معماً يحافظ على ارتباطات الضوضاء لاستعادة الصيغة الأصلية في حالة الضوضاء المستقلة، مع توفير توصيف جديد للطاقة الحرة في حالة الضوضاء الخطية المرتبطة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل تقريبي لـ "كوبمان" (Koopman) ذا أبعاد منتهية وصارم للمعادلات التفاضلية التأخيرية غير الخطية باستخدام تقطيع التاريخ والتحليل الديناميكي للأنماط الموسعة القائم على النواة، مما يوفر حدود خطأ حتمية صريحة ويثبت التقارب من أجل التنبؤ والتحكم الموثوقين.
تقترح هذه الورقة بنية "التوأم الرقمي للمخبر" (Snitch Digital Twin) الموزعة والمبتكرة التي تستفيد من النماذج المحلية عالية الدقة ودرجات الثقة المنسقة لتحقيق دقة وسرعة ومتانة فائقة في اكتشاف الهجمات السيبرانية على أنظمة طاقة الرياح المدعومة بمحولات الجهد المصدرية الذكية مقارنة بالطرق القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وتعلم التعزيز العميق (DRL).
تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة بنية تحكم خطي لنظام تخميد تدحرج الزعانف عند السرعة الصفرية لـ Navis JSC، مما يثبت فعاليتها في إدارة قوى السحب غير الخطية وقيود المشغل من خلال عمليات محاكاة عالية الدقة.
تقترح هذه الورقة طريقة تعزيز لتعلم غاوس-نيوتن فعالة حاسوبياً للتحكم التنبئي بالنماذج تحقق تقارباً فائق الخطية من خلال تقريب هسيان السياسة الحتمية دون الحاجة إلى مشتقات من الدرجة الثانية، مع توظيف المتوسط المعتمد على الزخم ونطاقات الثقة التكيفية لضمان المتانة.