Human-in-the-loop Energy and Thermal Management for Electric Racing Cars through Optimization-based Control
本論文は、電気レーシングカーのエネルギーと熱制約をリアルタイムで満たすために、最適化に基づく制御と人間をループに組み込んだスロットル調整（特に coasting 開始点の閾値チューニング）を提案し、オフライン最適化とほぼ同等の性能で実車への搭載可能性を実証したものである。
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342 件の論文
A Linear Parameter-Varying Framework for the Analysis of Time-Varying Optimization Algorithms
本論文は、時間変化する凸最適化問題に対する反復型一次元最適化アルゴリズムを、積分二次制約（IQC）と線形パラメータ可変（LPV）システムの枠組みを用いて解析し、時間変動の度合いに依存する追跡誤差の定量的な上界を導出する新しい手法を提案しています。
Geometry of Sparsity-Inducing Norms
本論文は、与えられたソースノルムから導かれる一般化された-サポート双対ノルムが、指定されたスパース性予算を満たす解を促進する条件を、-スパースベクトルが生成する閉凸集合の露出面の幾何学的解析を通じて明らかにし、特にノルムをソースとする場合の単位球の各真の面が超単体（hypersimplex）となるという構造的性質を証明するものである。
Bilevel gradient methods and the Morse parametric qualification condition
本論文では、バイレベル最適化問題に対して「モーセ・パラメトリック適合条件」を導入し、その下位レベルがモーセ・パラメトリックな場合に、下位レベルへの多段階ステップと上位レベルへの単一ステップを組み合わせる手法と、メタ学習に着想を得た微分可能プログラミング手法という 2 つの勾配法戦略を比較検討しています。
Fix-and-Propagate Heuristics Using Low-Precision First-Order LP Solutions for Large-Scale Mixed-Integer Linear Optimization
本論文は、大規模な混合整数線形計画問題に対し、GPU 加速された低精度の第一-order 法による LP 緩和解をフィックス＆プロパゲート手法に活用することで、商用ソルバーが 2 日以内には解けないような大規模問題でも 4 時間以内に高品質な解を得ることを実証したものである。
Branch-and-Cut for Mixed-Integer Nash Equilibrium Problems
この論文は、混合整数変数を含む標準および一般化ナッシュ均衡問題に対し、ニカイダ・イソダ関数を用いた二階層最適化定式化と分枝切断法を組み合わせることで、純粋ナッシュ均衡の計算または非存在の判定を有限時間で可能にするアルゴリズムを提案し、その収束条件を導出するとともに数値実験で有効性を示したものである。
Federated ADMM from Bayesian Duality
この論文は、変分ベイズの双対性構造に基づいてフェデレーテッド ADMM を一般化する新たなベイズ的アプローチを提案し、等方性ガウス族からニュートン型や Adam 型のような新しい更新則を導出することで、特に深層学習の非均質なケースにおいて精度向上を実現することを示しています。
Fast Equivariant Imaging: Acceleration for Unsupervised Learning via Augmented Lagrangian and Auxiliary PnP Denoisers
この論文は、ラグランジュ乗数法と補助的な PnP 去噪器を活用して、教師なし学習における深層イメージングネットワークの訓練を大幅に加速し、性能も向上させる「Fast Equivariant Imaging（FEI）」という新しいフレームワークを提案しています。
Integral action for bilinear systems with application to counter current heat exchanger
本論文は、実機実験を通じて実証された、カスケード均質体積の空間離散化に基づく双線形システムモデルを用い、出力フィードバック制御と積分制御の 2 手法により対向流熱交換器の出口温度を流量操作で制御するロバスト制御戦略を提案するものである。
Constrained Stabilization on the n-Sphere with Conic and Star-shaped Constraints
本論文は、n 次元球面上の星型制約条件下において、連続時不変フィードバック制御則を用いて安全領域を回避しつつ状態をほぼ大域的に目標点へ安定化する制御戦略を提案し、その有効性を理論的に証明するとともにシミュレーションで実証したものである。
Scalable Second-order Riemannian Optimization for -means Clustering
本論文は、-means 問題を多様体上の滑らかな最適化問題として定式化し、積多様体への分解により線形時間で解ける 2 次キュービック正則化 Riemannian 牛顿法を提案することで、最先端の 1 次法よりも高速に収束しつつ同等の統計的精度を達成するスケーラブルな手法を確立したものである。
Implicit Bias of Per-sample Adam on Separable Data: Departure from the Full-batch Regime
本論文は、線形分離可能なデータに対するログistic回帰において、サンプルごとの Adam（インクリメンタル Adam）の暗黙的バイアスがバッチサイズやデータセットに依存して 最大マージン解などへ変化する一方、Signum はバッチサイズに関わらず 最大マージン解に収束することを示し、Adam のバイアスがバッチ処理方式とデータに強く依存することを明らかにしている。
Multiple Scale Methods For Optimization Of Discretized Continuous Functions
この論文は、リプシッツ連続関数空間における最適化問題に対し、粗いグリッドから段階的に細かいグリッドへ解を伝搬するマルチスケール手法を提案し、単一スケール手法よりも高い精度と低い計算コストで収束を保証し、確率密度推定などの数値実験で大幅な高速化を実証するものである。
A stochastic optimization algorithm for revenue maximization in a service system with balking customers
本論文は、混雑時に顧客が離脱（バッキング）する単一サーバー待ち行列システムにおいて、離脱した顧客の行動のみを観測データとして用いる新しい微小摂動解析（IPA）法に基づき、収束性が保証された確率的勾配降下法を開発し、時間あたりの期待収益を最大化する動的価格設定アルゴリズムを提案している。
Fast Relax-and-Round Unit Commitment with Sub-hourly Mechanical and Ramp Constraints
本論文は、線形近似を必要とせず既存の連続最適化ソルバーを用いて単位起動計画問題を数桁高速に解く新たなヒューリスティック手法を提案し、データセンターなどの大規模変動負荷や分散型電源の増加に対応する次世代電力システムの実現に貢献するものである。
Concentration for random Euclidean combinatorial optimization
この論文は、 次元におけるランダムなユークリッド組合せ最適化問題（二部マッチングや巡回セールスマン問題など）に対して、-コストの自然なエネルギー尺度 における集中不等式を証明し、その手法としてポアンカレ不等式と最適解の辺に対する一様評価を組み合わせたアプローチを提示するとともに、より広い の範囲への拡張を可能にする仮説的な転送原理を提唱しています。
Stochastic Optimization for Resource Adequacy in Capacity Markets with Storage and Renewables
この論文は、蓄電池や再生可能エネルギーの導入に伴う時間的依存性を考慮し、マルコフ連鎖やモンテカルロ法を用いた二段階確率計画モデルを構築することで、大規模電力システムにおける容量市場の資源充足性を効率的に最適化し、統計的に制御された信頼性評価を可能にする手法を提案しています。
Distributed Parallel Structure-Aware Presolving for Arrowhead Linear Programs
この論文は、大規模並列計算環境向けに設計され、従来のシリアルな手法や PaPILO、Gurobi のプリソルを大幅に上回る性能とスケーラビリティを示す、分散並列アーキッド型線形計画問題（AHLP）専用の構造認識型プリソルフレームワークを PIPS-IPM++ に統合して提案するものである。
Q-Measure-Learning for Continuous State RL: Efficient Implementation and Convergence
本論文は、連続状態空間における強化学習問題に対し、訪問された状態・行動対に基づく符号付き経験測度を学習し、カーネル積分を通じて行動価値関数を再構成する「Q-Measure-Learning」を提案し、その効率的な実装とほぼ確実な収束性を理論的に保証するとともに、在庫管理シミュレーションを通じてその性能を検証するものである。
Empirical Evaluation of No Free Lunch Violations in Permutation-Based Optimization
この論文は、置換に基づく最適化において、目的関数の代数的再構成がサンプリング順序の影響を通じて「無料の午餐」定理の直観からの構造的な逸脱を生み出し、アルゴリズム選択やベンチマーク設計に問題クラスと目的関数の表現の両方を考慮する必要性を明らかにしたものである。