Bilevel Optimization and Heuristic Algorithms for Integrating Latent Demand into the Design of Large-Scale Transit Systems

Questo articolo propone un modello di ottimizzazione bilevel e cinque algoritmi euristici per progettare reti di trasporto su larga scala che integrano la domanda latente, dimostrando attraverso studi di caso reali come tali metodi trovino soluzioni di alta qualità in tempi ridotti rispetto agli approcci esatti, garantendo al contempo l'adozione del servizio da parte degli utenti.

Hongzhao Guan, Beste Basciftci, Pascal Van Hentenryck2026-03-10🔢 math

Nuisance Function Tuning and Sample Splitting for Optimally Estimating a Doubly Robust Functional

Questo studio dimostra come la combinazione strategica di tecniche di divisione del campione e di sintonizzazione degli stimatori delle funzioni di disturbo permetta di ottenere tassi di convergenza minimassimali ottimali per funzionali doppiamente robusti, superando le limitazioni delle stime plug-in e di correzione del bias di primo ordine in condizioni di regolarità ridotta.

Sean McGrath, Rajarshi Mukherjee2026-03-10🔢 math

Erratum and original of Port-Hamiltonian structure of interacting particle systems and its mean-field limit

Questo lavoro presenta un'errata corrige e la versione originale di uno studio che deriva una formulazione port-Hamiltoniana minimale per sistemi di particelle interagenti, ne dimostra la preservazione nel limite di campo medio, corregge un errore riguardante la compattezza relativa delle traiettorie nello spazio di Wasserstein e offre nuove prospettive sulla stabilità uniforme e sul accoppiamento di specie diverse.

Jannik Daun, Daniel Jannik Happ, Birgit Jacob, Claudia Totzeck2026-03-10🔢 math

Home Energy Management under Tiered Peak Power Charges

Il documento propone una strategia di controllo predittivo basato su modelli (MPC) per la gestione dell'energia domestica con batterie, che, utilizzando previsioni semplici di carichi e prezzi, riduce i costi energetici (inclusi quelli per i picchi di potenza a scaglioni) fino a un margine dell'1,7% rispetto al limite teorico ottimo ottenuto con la conoscenza perfetta del futuro.

David Pérez-Piñeiro, Sigurd Skogestad, Stephen Boyd2026-03-10🔢 math

The Martingale Sinkhorn Algorithm

Il paper introduce un algoritmo iterativo di tipo Sinkhorn per il problema di trasporto ottimo di Benamou-Brenier martingala in dimensioni arbitrarie, dimostrando che esso genera un potenziale di Bass anche quando le distribuzioni marginali possiedono solo momenti di ordine p>1p > 1, superando così le precedenti limitazioni legate all'assunzione di momenti secondi finiti.

Manuel Hasenbichler, Benjamin Joseph, Gregoire Loeper, Jan Obloj, Gudmund Pammer2026-03-10🔢 math