315 papers
Dit paper introduceert ALMTON, een nieuw globally convergent algoritme voor niet-convexe optimalisatie dat een adaptieve Levenberg-Marquardt-regularisatie toepast om een derde-orde Newton-methode te realiseren via tractabele semidefiniete programmeringsproblemen, wat leidt tot een robuustere convergentie en een betere prestatie dan bestaande derde-orde methoden.
Dit paper presenteert een modelvrije versterkingsleer-algoritme dat, gebaseerd op een CVaR-specifieke Bellman-vergelijking, bijna zeker convergeert naar een optimale beleid voor langlopende Conditional Value-at-Risk-problemen met een convergentiesnelheid van O(1/n).
Dit artikel vergelijkt de dynamiek en optimale oogststrategieën voor leeftijdsgestructureerde populaties door de wiskundige en bio-economische verschillen te analyseren tussen een additieve 'rate-control' aanpak en een multiplicatieve 'effort-control' aanpak, waarbij laatstgenoemde een niet-lokale koppeling in het optimaliteitssysteem introduceert die alle leeftijden via de totale populatiegrootte verbindt.
Dit artikel onderzoekt de goedgesteldheid, bestuurbare eigenschappen en stabilisatie van cascade-gekoppelde systemen, met name een 1-d warmte-golfkoppeling, door gebruik te maken van de cascade-structuur om simultane exacte en benaderende besturing en polynomiale stabilisatie via een Sylvester-vergelijking te bewijzen binnen een abstract LTI-raamwerk.
Dit artikel onderzoekt optimalisatieproblemen voor functionals die de eerste eigenwaarde en de torsiestijfheid combineren, waarbij gevarieerd wordt over een geschikte klasse van seminormen die anisotrope energieën definiëren.
Dit paper introduceert een op het velocity Verlet-algoritme gebaseerde optimalisatiemethode voor variational quantum eigensolvers (VQE) die door het invoeren van een traagheids-term efficiënter complexe energie-landschappen verkent en superieure resultaten behaalt ten opzichte van standaardoptimalisatoren voor moleculen zoals H₂ en LiH.
Dit artikel introduceert een methode om via een gespecialiseerd projectie-SDP problematische lineaire ongelijkheden te identificeren die de positief-semidefiniete kegel op een schaarse manier benaderen, waardoor een LP-relaxatie wordt verkregen die even sterke ondergrenzen biedt als een SDP-relaxatie en branch-and-bound-algoritmen voor niet-convexe optimalisatie versnelt.
Dit paper introduceert OptEMA, een adaptieve variant van de Exponential Moving Average voor stochastische optimalisatie die zonder kennis van Lipschitz-constanten werkt en in het ruisvrije regime een bijna optimale convergentiesnelheid bereikt zonder handmatige herschikking van hyperparameters.
Dit paper introduceert een nieuwe familie van gemiddeld genormaliseerde operatornormen en de MOGA-optimizer om breedte-onafhankelijke stabiliteit en effectieve hyperparameter-overdracht te garanderen voor neurale netwerken, waarbij het de stabiliteit van Muon verbetert en snellere prestaties bereikt in grote-token en laag-verlies regimes.
Dit artikel introduceert een generiek tweeledig optimalisatiemodel en vijf efficiënte heuristische algoritmen voor het ontwerpen van grootschalige transitsystemen die latent vraag meenemen, waarbij case-studies aantonen dat deze methoden snelle, hoogwaardige oplossingen bieden die de gewenste adoptie-eigenschappen van reizigers waarborgen.
Deze paper biedt voor het eerst wiskundige garanties voor een kostgedreven aanpak die een latente staterepresentatie leert door kosten te voorspellen in plaats van observaties, waardoor een bijna-optimale regelaar kan worden gevonden voor eindhorizontale Lineair-Kwadratisch-Gaussische (LQG) controleproblemen.
Dit artikel introduceert een minimale port-Hamiltoniaanse formulering voor interactieve deeltjessystemen die behouden blijft in de mean-field limiet, en corrigeert een eerdere fout door aan te tonen dat relatieve compactheid van trajecten een extra aantrekkingsvoorwaarde vereist, terwijl convergentie van de Hamiltoniaanse gradiënt via Barbalat's lemma wordt bewezen.
Dit artikel presenteert een modelvoorspellende besturingsstrategie voor thuisbatterijen die, ondanks het gebruik van eenvoudige voorspellingen, de elektriciteitskosten onder een tariefsysteem met piekvermogenstarieven binnen 1,7% van de theoretische ondergrens minimaliseert.
Dit artikel onderzoekt de distributionele stabiliteit van schattingen voor de inverse covariantiematrix onder datacontaminatie door expliciete lokale Lipschitz-grenzen af te leiden voor de afstand tussen verdelingen, gemeten met de Kantorovich-metriek.
Dit paper introduceert OTAD, een robuust model dat optimale transporttheorie combineert met convex integratie om Deep Neural Networks zowel nauwkeurig te laten trainen als gegarandeerd lokaal Lipschitz-continu te houden, waardoor ze beter bestand zijn tegen agnostische adversarial attacks dan bestaande methoden.
Dit artikel introduceert nieuwe heuristieken en een roll-outbenadering voor het optimaliseren van ambulanceverdelingen en -herindelingen onder onzekerheid, die op basis van data van een grote stad betere responstijden leveren dan bestaande methoden en binnen enkele seconden real-time toepasbaar zijn.
Dit artikel bewijst dat beleidsgradiëntmethoden, ondanks de niet-convexe aard van de optimalisatie, met een niet-asymptotische snelheid convergeren naar een globaal optimaal beleid voor eind-horizon MDP's met algemene toestanden en acties door gebruik te maken van de Polyak-Łojasiewicz-Kurdyka (PLK)-voorwaarde, wat leidt tot nieuwe sample-complexiteit garanties voor diverse operationele modellen zoals voorraad- en kasbalanssystemen.
Dit artikel onderzoekt de robuustheid van discrete stochastische optimale besturing onder benadering van het model met de Wasserstein-maatstaf, waarbij het prestatieverlies wordt gekwantificeerd in relatie tot de afstand tussen de overgangskernen en de resultaten worden toegepast op probleemstellingen zoals disturbance estimation en empirisch modelleerproblemen.
Dit artikel biedt een nieuw variatieanalyse-perspectief op -deels gladde functies door hun relatie met strikte tweevoudige epi-afleidbaarheid te onderzoeken, de tweede subafgeleide te berekenen en toepassingen te geven in stabiliteits- en asymptotische analyse.
Dit artikel presenteert expliciete oplossingen voor een minimax lineaire regelaar voor positieve lineaire tijd-invariante systemen met meerdere verstoringen, waarbij dynamisch programmeren en een vastpuntmethode worden gebruikt om stabilisatie en de minimale L1-versterking te analyseren voor zowel eindige als oneindige tijdhorizonten.