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Frequency Security-Aware Production Scheduling of Utility-Scale Off-Grid Renewable P2H Systems Coordinating Heterogeneous Electrolyzers

Este trabajo presenta un marco de co-optimización unificado para la programación de producción de sistemas de hidrógeno renovable fuera de la red que coordina electrolizadores heterogéneos, garantizando la seguridad de frecuencia mediante restricciones de respuesta transitoria y maximizando la producción de hidrógeno mientras reduce la dependencia de reservas convencionales.

Jie Zhu, Yiwei Qiu, Yangjun Zeng + 4 more2026-03-05🔢 math

Internet malware propagation: Dynamics and control through SEIRV epidemic model with relapse and intervention

Este trabajo propone un modelo SEIRV con recaídas e intervenciones para analizar la dinámica y el control de malware, identificando estrategias óptimas mediante optimización híbrida y demostrando que el retraso en la intervención reduce exponencialmente los casos evitados.

Samiran Ghosh, V Anil Kumar2026-03-05🔢 math

Learning Approximate Nash Equilibria in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Mean-Field Subsampling

Este artículo propone un marco de aprendizaje alterno para juegos cooperativos de múltiples agentes bajo restricciones de comunicación, demostrando que converge a un equilibrio de Nash aproximado con una complejidad muestral reducida al subsamplear el estado de los agentes mediante un enfoque de campo medio.

Emile Anand, Ishani Karmarkar2026-03-05🤖 cs.AI

Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators

Este trabajo presenta un marco de co-optimización conjunta de hardware y carga de trabajo basado en un algoritmo evolutivo mejorado para diseñar arquitecturas de aceleradores de computación en memoria (IMC) generalizadas que reducen significativamente la brecha de rendimiento frente a diseños específicos de carga de trabajo, logrando disminuciones de hasta un 95,5% en el producto energía-retardo-área (EDAP) al optimizar para múltiples modelos neuronales.

Olga Krestinskaya, Mohammed E. Fouda, Ahmed Eltawil + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control

Este estudio demuestra que, en entornos de telecomunicaciones estocásticos, el Aprendizaje por Refuerzo Offline basado en Bellman (CQL) ofrece políticas más robustas que los métodos basados en secuencias, proporcionando así orientación práctica para la selección de algoritmos en la gestión de redes impulsada por IA.

Nicolas Helson, Pegah Alizadeh, Anastasios Giovanidis2026-03-05🤖 cs.AI

Identification of Nonlinear Acyclic Networks in Continuous Time from Nonzero Initial Conditions and Full Excitations

Este artículo propone un método para identificar redes acíclicas no lineales en tiempo continuo excitando todos los nodos y midiendo los sumideros, demostrando que es necesario y suficiente para reconstruir la topología y las funciones dinámicas de los bordes, incluso partiendo de condiciones iniciales no nulas.

Ramachandran Anantharaman, Renato Vizuete, Julien M. Hendrickx + 1 more2026-03-05🔢 math

Lyapunov characterization of boundedness of reachability sets for infinite-dimensional systems

Este artículo demuestra un teorema de Lyapunov inverso para la acotación de los conjuntos de alcanzabilidad en sistemas de dimensión infinita con flujo Lipschitziano, aplicable a muchas ecuaciones de evolución semilineales y que, para ecuaciones diferenciales ordinarias, garantiza la completitud hacia adelante sin restricciones previas sobre la magnitud de las entradas.

Patrick Bachmann, Andrii Mironchenko2026-03-05🔢 math

Security-Constrained Substation Reconfiguration Considering Busbar and Coupler Contingencies

Este artículo presenta una formulación MILP y un enfoque heurístico con múltiples problemas maestros (HMMP) para la reconfiguración de subestaciones con restricciones de seguridad, optimizando la topología considerando contingencias N-1 en líneas, acopladores y barras, lo que garantiza la seguridad operativa y reduce la complejidad computacional en sistemas de gran escala.

Ali Rajaei, Jochen L. Cremer2026-03-05💻 cs

Alleviating CoD in Renewable Energy Profile Clustering Using an Optical Quantum Computer

Este artículo propone un método de agrupamiento cuántico basado en kernels que, al codificar el problema de optimización combinatoria de los perfiles de energía renovable en un modelo de Ising resoluble mediante una Máquina de Ising Coherente (CIM) óptica, demuestra su capacidad para mitigar la maldición de la dimensionalidad y superar a los ordenadores clásicos en la resolución de este problema NP-duro.

Chengjun Liu, Yijun Xu, Wei Gu + 4 more2026-03-04⚛️ quant-ph

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