2287 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نهجاً هجيناً للتعلم التعزيزي يدمج التخطيط في فضاء الهدف مع خوارزمية التدرج السياساتي الحتمي العميق لتعزيز كفاءة العينات وتلبية قيود النهاية طويلة المدى في جدولة الاستجابة للطلب القائمة على البيانات للعمليات الكيميائية المكهربة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل يعتمد على البيانات السلوكية بناءً على لِمّة ويليمز (Willems' fundamental lemma) لتوليد مسارات حركة دورانية (slewing) مثالية وذات حلقة مفتوحة للرافعات الدوارة، والتي تعمل بفعالية على كبح تذبذب الحمل وتقليل وقت التشغيل واستهلاك الطاقة دون الحاجة إلى نمذجة صريحة للنظام أو مجموعات بيانات واسعة.
تقترح هذه الورقة استراتيجية تحكم متينة بالتغذية الراجعة للمخرجات للمروحيات الرباعية تستخدم نهجاً هندسياً لتحويل نموذج النظام وطريقة المراقب الممتد لتوليف قانون التحكم.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم المشترك يجمع بين الخلايا الآلية العصبية والأنماط الأولية المعتمدة على الإحداثيات المتعلمة لإثبات أن تفريغ المعلومات النمائية في الظروف الأولية يعزز من متانة وقدرة الترميز وقدرات كسر التماثل للأنظمة ذاتية التنظيم مقارنة بالبدائل ذاتية التنظيم البحتة.
تقدم هذه الورقة دراسة قائمة على المحاكاة لتحسين باريتو متعدد المعايير تقارن بين الهياكل الخارجية أحادية المفصل وثنائية المفصل، كاشفةً أنه في حين أن التصميمات ثنائية المفصل أقل حساسية للحمل فيما يتعلق باستهلاك الطاقة، فإن التكوينات أحادية المفصل تقلل بشكل أفضل من ذروة قوى رد فعل المفاصل، مع وجود تأثير ضئيل لقصور الهيكل الذاتي على التكلفة الأيضية للحلول ثنائية المفصل.
تقدم هذه الورقة إطاراً موحداً منظماً بتباعد كولباك-ليبلر (KL) للتحكم الأمثل، يعمم الأهداف الكلاسيكية والحساسة للمخاطر من خلال بدائل السياسة الناعمة، والتي يمكن تكرارها لاستعادة الأهداف الأصلية، وفي حالة التزامن، تؤدي إلى مؤثرات بلمان خطية وحلول تكامل المسار.
تبحث هذه الورقة في السلوك الفوضوي لمذبذبات كلاب، وتقترح نهج تصميم لبناء مذبذبات كلاب فوضوية مناسبة لتطبيقات الرادار الفوضوي ويمكن التحقق منها عبر تقنية الميكروستريب.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "تشيبيتشيفف السلس التكيفي" (Adaptive Smooth Tchebycheff) الذي يعمل على تعديل سلاسة التحسين ديناميكيًا بناءً على تداخل التدرج في الوقت الفعلي، مما يتيح الاكتشاف القوي للسياسات المثلى في باريتو (Pareto-optimal policies) ضمن المناطق غير المحدبة للمهام الروبوتية متعددة الأهداف حيث تفشل الطرق غير الخطية الثابتة وتكون طرق التسكير الخطي (linear scalarizations) محدودة نظريًا.
توسع هذه الورقة نطاق الشبكات العصبية ذات نظام بورت-هاميلتون (Port-Hamiltonian Neural Networks) لتشمل المعادلات التفاضلية الجزئية بهدف تحديد ومحاكاة ديناميكيات الأوتار غير الخطية من البيانات بنجاح، مما يظهر دقة وقابلية تفسير فائقتين مقارنة بالأسالط غير المستندة إلى الفيزياء.
تقترح هذه الورقة إطاراً لترشيح السلامة المتينة توزيعياً يضمن السلامة الاحتمالية للأنظمة غير الخطية في ظل حالات عدم اليقين التوزيعي التعسفي، وذلك عبر اختزال اعتماد السلامة إلى بحث في زمن التبديل أحادي البعد واستخدام إجراء قائم على أخذ العينات مع ضمانات العينات المحدودة.