2286 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي القائم على الانتشار العكسي المستمر، والذي يُمكّن وكلاء السباق ذاتي القيادة من تعلم سياسة عامة من بيانات العالم الحقيقي والتكيف بسرعة مع المسارات الجديدة في غضون 15 دقيقة، متفوقاً بذلك على المتحكمات الكلاسيكية مع معالجة التحديات غير المستكشفة للتعلم المستمر في الروبوتات الفيزيائية.
تُثبت هذه الدراسة أن جداول شحن المركبات الكهربائية المُحسّنة مركزياً تظل فعالة عند تنفيذها على مستوى التوزيع المحلي، حيث تنجح كل من نهجي التفكيك من الأعلى إلى الأسفل وإشارات الأسعار من الأسفل إلى الأعلى في مواءمة التخطيط على مستوى النظام مع قيود الشبكة المحلية والاحتياجات الفردية للقيادة.
تقدم هذه الورقة البحثية BR-Async-Q، وهو خوارزمية تعلم Q متينة تعتمد على الحقبات (epoch-based) وتتعامل بفعالية مع الفساد العدائي لكل من المكافآت والحالات من خلال تجميع البيانات وبناء تقديرات متينة لمؤثر بلمان (Bellman operator)، محققةً حدود خطأ ذات احتمالية عالية تماثل تعلم Q التقليدي باستثناء حد يتناسب مع كسر الفساد.
تقدم هذه الورقة إطار تحكم غير مرتبط بهدف للمعادلات التفاضلية الجزئية باستخدام بنية تنبؤية ذات تضمين مشترك مجمدة، مبرهنةً على أن تطبيق أهداف التحكم على مراقبات فيزيائية صريحة (مثل الطاقة الحركية) بدلاً من المسافات الكامنة الخام يحسن بشكل كبير من أداء مطابقة المسار، وتتبع الهدف، والاستقرار.
تقدم هذه الورقة نموذج Monotone FedNAM، وهو نموذج إضافي اتحادي مقيد فيزيائياً يضمن تنبؤات بمخاطر اتفاقية مستوى الخدمة (SLA) قابلة للتدقيق وصحيحة فيزيائياً لشبكات O-RAN متعددة المستأجرين من خلال فرض الرتابة على مؤشرات الأداء الرئيسية أثناء التدريب الاتحادي، مما يقضي على التنبؤات المتناقضة مع تقليل حركة مرور البيانات الصاعدة بشكل كبير مع حد أدنى من فقدان الدقة.
تقترح هذه الورقة واجهة للتحكم في إشارات المرور قائمة على الرسوم البيانية تعمل على فصل درجات الحركة المتعلمة عن تعريفات الطور الخاصة بالتقاطعات باستخدام شبكة عصبية رسومية مشتركة ومصفوفات حوادث حتمية، مما يثبت جدوى النقل عبر الشبكات الطرقية غير المتجانسة مع تسليط الضوء على الحساسية تجاه تحولات توزيع تغطية الإشارات.
تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية VRDQ، وهي خوارزمية تعلم كيو (Q-learning) موزعة قائمة على الحقبة للأنظمة متعددة الوكلاء عبر شبكات ثابتة ومتغيرة زمنياً، تحقق تسارعاً خطياً في تعقيد العينات مع تكلفة اتصال ثابتة فقط لكل حقبة.
تقدم هذه الورقة التحكم الأمثل العشوائي المنظم بالمسار (TRSOC)، وهو إطار عمل يدمج جزاء تباعد كولباك - ليبلر بين توزيعات المسارات المتحكم بها والمرجعية لتعديل التكلفة الجارية مع الحفاظ على بنية البرمجة الديناميكية، مما يؤدي إلى حلول ذات صيغة مغلقة في الإعدادات الخطية التربيعية ويسمح بموازنة قابلة للضبط بين الأداء والالتزام بالمسار المرجعي.
تقترح هذه الورقة طريقةً غير مرتبطة بنوع المخطط تستفيد من التنبؤ المطابق لتضييق قيود التخطيط بناءً على الانحرافات بين المسار الاسمي والمسار الحقيقي، مما يوفر ضمانات احتمالية لإتمام المهام للروبوتات ذاتية القيادة التي تعمل في ظل ديناميكيات غير معروفة.
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج StateFormer، وهو نموذج Transformer متعدد المتغيرات ومبتكر يوحد بين الديناميكيات الحرارية والكهروكيميائية قصيرة المدى وآليات التقادم طويلة المدى للتنبؤ بدقة بحالات البطارية (حالة الشحن SOC، وحالة الصحة SOH، ودرجة الحرارة) عبر مجموعات بيانات متنوعة اصطناعية وواقعية، مما يسد بفعالية الفجوة بين المحاكاة المختبرية والعمليات الميدانية لتحسين الصيانة واتخاذ القرار.