2091 पेपर
यह शोध पत्र माइक्रोग्रिड विभाजन, मोबाइल ऊर्जा भंडारण अनुकूलन और एक बहु-आयामी, डेटा-संचालित जोखिम मूल्यांकन उपकरण को एकीकृत करके चरम व्यवधानों के दौरान विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित करने हेतु शहरी बिजली और गैस नेटवर्क की लचीलापन बढ़ाने के लिए एक समुदाय-केंद्रित ढांचे का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र ऑप्टिमिस्टिक वर्ल्ड मॉडल्स (OWMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो एक ऑप्टिमिस्टिक डायनेमिक्स लॉस को शामिल करके मॉडल-आधारित सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) को बढ़ाता है, जो कल्पित ट्रांज़िशन को उच्च-पुरस्कार परिणामों की ओर पक्षपाती बनाता है, जिससे स्पार्स-रिवॉर्ड (sparse-reward) वातावरण में अन्वेषण दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र उन प्रणालियों को मॉडल करने के लिए "स्विच्ड मैक्स-प्लस लीनियर-डुअल इनइक्वालिटीज़" (SLDIs) प्रस्तुत करता है जो विभिन्न परिचालन मोडों के बीच स्विच करती हैं और सिंगल-रोबोट मल्टी-प्रोडक्ट प्रोसेसिंग नेटवर्क जैसे अनुप्रयोगों के लिए चक्र समय (cycle times) और पूर्ण प्रक्षेपवक्र (trajectories) की गणना करने के लिए कुशल एल्गोरिदम प्रदान करता है।
यह दस्तावेज़ "द क्वांटम एडवांटेज इन बाइनरी टीम्स एंड द कोऑर्डिनेशन डिलेमा" नामक शोध पत्र के लिए सहायक डेटा और विवरण प्रदान करने वाली पूरक सामग्री के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र स्टाइन की विधि (Stein's method) और पॉइसन के समीकरण (Poisson's equation) का उपयोग करके वेक्टर-मानed मार्टिंगेल अंतरों (vector-valued martingale differences) और मार्कोव श्रृंखलाओं (Markov chains) के लिए गैर-अनंतकालीन केंद्रीय सीमा प्रमेय (non-asymptotic central limit theorems) स्थापित करता है, और तत्पश्चात इन परिणामों को औसत के साथ टेम्पोरल डिफरेंस (TD) लर्निंग के अभिसरण दरों (convergence rates) प्रदान करने के लिए लागू करता है।
यह शोध पत्र सक्सेसिव बायेसियन रिकंस्ट्रक्टर (S-BAR) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रायोर-अडेड एस्टीमेशन विधि है जो मौजूदा मॉडल-आधारित एस्टिमेटर्स की तुलना में उच्च सटीकता और मॉडल मिसमैच के विरुद्ध बेहतर मजबूती प्राप्त करने के लिए फ्लूइड एंटेना सिस्टम (FAS) चैनलों को एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है।
यह अध्ययन फ्लोरिडा में एक परिचालन शटल प्रणाली के वास्तविक दुनिया के प्रक्षेपवक्र डेटा (trajectory data) के साथ कैलिब्रेटेड सूक्ष्म यातायात सिमुलेशन (microscopic traffic simulation) का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि शटल की आवृत्ति बढ़ाने से सड़क की क्षमता और गति कम हो जाती है, जबकि शटल की गति को समायोजित करना मिश्रित-स्वायत्तता वाले शहरी वातावरणों में यातायात प्रवाह को अनुकूलित कर सकता है।
यह शोध पत्र मल्टीप्लिकेटिव पैरामीट्रिक अनिश्चितता वाले अनिश्चित नॉनलीन सिस्टम के लिए सर्टेन्टी-इक्विवेलेंस मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (CE-MPC) की स्थिरता और प्रदर्शन की जांच करता है, जो वैल्यू फंक्शन का एक नवीन परटर्बेशन विश्लेषण प्रदान करता है और पूर्ण मॉडल ज्ञान वाले एक इष्टतम नियंत्रक की तुलना में CE-MPC की उप-इष्टतमता (suboptimality) को परिमाणित करता है।
यह शोध पत्र रोबस्ट कंस्ट्रेंड मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (RCMDPs) के लिए एक नवीन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो बाइनरी सर्च की आवश्यकता को समाप्त करता है और इटरेशन्स में -सबऑप्टिमैलिटी और फिएसिबिलिटी प्राप्त करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल स्पीडअप प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि अनुकूलन (optimization) के माध्यम से गैररेखीय अवस्था स्थान मॉडल (nonlinear state space models) को समानांतर करने की दक्षता प्रणाली की पूर्वानुमेयता (predictability) द्वारा निर्धारित होती है, जो यह सिद्ध करता है कि पूर्वानुमेय प्रणालियाँ (निम्न लयापुनोव घातांक/low Lyapunov exponents) सुव्यवस्थित समस्याओं को जन्म देती हैं जिन्हें पॉलीलॉगरिदमिक समय (polylogarithmic time) में हल किया जा सकता है, जबकि अराजक प्रणालियाँ खराब स्थिति (poor conditioning) से ग्रस्त होती हैं जो प्रभावी समांतरीकरण को रोकती है।