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Cet article revisite le problème de rendez-vous optimal à deux impulsions entre orbites elliptiques en révélant que les solutions apparemment isolées forment en réalité des familles continues interconnectées, dont l'analyse globale via la continuation numérique et la théorie du vecteur directeur éclaire la robustesse et identifie des transferts quasi-optimaux alternatifs.
Cet article propose une méthode basée sur les zonotopes hybrides pour calculer de manière exacte ou relaxée les ensembles de réachabilité avant et arrière des réseaux de neurones récurrents en boucle fermée, permettant ainsi de certifier leur sécurité tout en offrant un compromis ajustable entre complexité computationnelle et précision.
Cet article propose une classe de méthodes numériques structurellement préservantes basées sur des intégrateurs de Cayley sans commutateurs pour les algorithmes de type Krotov en contrôle quantique optimal, offrant une alternative efficace et stable aux schémas exponentiels classiques tout en garantissant l'unitarité et la conservation de la norme.
Cet article présente une implémentation optimisée en C++ de l'algorithme QPALM-OCP pour le contrôle optimal, qui exploite la parallélisation et la vectorisation des étapes indépendantes du problème pour améliorer les performances par rapport à la méthode QPALM originale.
Cet article propose une approche eikonale garantissant la trajectoire de vol libre globalement optimale pour minimiser les émissions et la consommation de carburant, en utilisant une région de confiance autour des lieux de coupe pour éviter les solutions localement optimales induites par les erreurs de discrétisation numérique.
Cet article propose une généralisation constructive du lemme de Farkas pour des cônes convexes non nécessairement fermés, en utilisant la dualité de Fenchel-Rockafellar pour établir des conditions nécessaires et suffisantes ainsi que des caractérisations constructives de solutions approchées.
Cette étude propose un modèle MPEC pour évaluer la conception de tarifs de recharge dédiés aux véhicules électriques, démontrant que la sous-comptabilisation couplée à une tarification volumétrique pure permet de réduire les coûts annuels de 64 à 110 dollars tout en optimisant la récupération des coûts réseau et en évitant le renforcement coûteux des infrastructures.
Cet article démontre que la méthode ADMM converge, avec un taux de convergence linéaire sous certaines conditions, pour une classe de problèmes d'optimisation non convexes à contraintes quadratiques multi-affines, en validant ces résultats théoriques par des applications en locomotion robotique.
Cet article propose un algorithme d'identification récursive asymptotiquement efficace pour les systèmes autorégressifs sous communications à un bit, qui atteint la borne de Cramér-Rao des données originales en intégrant des sorties et entrées historiques dans une nouvelle méthode de quantification, surpassant ainsi les approches existantes d'au moins 36 % en erreur quadratique moyenne.
Cet article établit une nouvelle analyse de stabilité moyenne pour la descente de gradient stochastique préconditionnée multipass, reliant la capacité de généralisation à la dimension effective et démontrant qu'un préconditionneur mal choisi peut entraîner une dépendance sous-optimale dans les bornes d'erreur d'excès.
Cet article propose de nouveaux algorithmes déterministes pour la maximisation de fonctions sous-modulaires non monotones sous contraintes de matroïde et de sac à dos, atteignant des ratios d'approximation de et respectivement, surpassant ainsi les meilleurs résultats antérieurs.
Cet article examine les discrétisations robustes aux gradients pour la simulation et le contrôle optimal des équations de Navier-Stokes stationnaires non linéaires, en analysant l'influence des différentes formulations du problème sur les équations adjointes nécessaires au calcul du gradient.
Cet article établit des conditions explicites garantissant le bon positionnement d'une classe de systèmes à commande frontière et applique ces résultats à la stabilité entrée-état exponentielle d'équations de la chaleur couplées avec des perturbations et des retards à la frontière.
Cet article propose une extension du recuit simulé contrôlé aux dynamiques de gradient en essaim, démontrant que l'ajout d'un champ de vitesse approprié permet de suivre exactement une courbe d'annealing prescrite et d'atteindre les minima globaux d'un potentiel non convexe avec des taux de convergence arbitrairement rapides.
Ce papier présente une approche unifiée basée sur des fonctions récursives pour modéliser six extensions du problème d'ordonnancement en flow shop, en décrivant leur structure, leurs propriétés et leur application à l'optimisation par branchement et bornage.
Cet article propose un cadre de marche aléatoire à entropie maximale sur des hypergraphes dirigés, intégrant les mécanismes d'émission et de fusion pour inférer un noyau de transition via une projection de divergence de Kullback-Leibler et des itérations de type Sinkhorn-Schrödinger, tout en analysant l'ergodicité et en validant l'approche sur des données synthétiques et réelles.
Cet article établit la convergence asymptotique de l'algorithme de Frank-Wolfe pour les inégalités variationnelles monotones en utilisant une interpolation temps continu et des outils de la théorie des systèmes dynamiques, prouvant ainsi la conjecture de Hammond sur la convergence du jeu fictif généralisé.
Cet article étend l'algorithme de réduction de dimension DRCR aux symétries de réflexion et aux variables continues des programmes linéaires en nombres mixtes, démontrant par des expériences que cette approche améliore significativement les temps de résolution dans le solveur SCIP.
Cet article propose la première caractérisation exacte de l'équilibre dans des jeux LQG continus à joueurs finis avec signaux endogènes, en réduisant la hiérarchie infinie de croyances à un point fixe déterministe via un processus de Volterra qui quantifie la valeur marginale de la manipulation stratégique des anticipations adverses.
Cet article propose une méthode de décomposition pour résoudre l'équation de Hamilton-Jacobi du second ordre en combinant une étape de diffusion thermique avec un algorithme d'itération de politique basé sur le gradient et l'apprentissage automatique, tout en établissant des taux de convergence rigoureux pour les erreurs et ainsi qu'une convergence exponentielle pour l'étape du premier ordre.