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Este artigo resolve a questão não trivial da existência de arcos mais longos para certas estruturas sub-Lorentzianas de contato tridimensionais invariantes à esquerda, propondo condições suficientes para sua existência em grupos de Lie solúveis e no recobrimento universal do grupo SL(2, R).
Este artigo apresenta o MARIGOLD, um novo framework unificado que resolve problemas de aprendizado multi-tarefa de forma eficiente ao modelar o equilíbrio de gradientes como um problema de otimização bi-nível e aplicando métodos de ordem zero para superar as limitações computacionais de abordagens anteriores.
Este artigo propõe e analisa um algoritmo de rastreamento preditivo baseado no lema fundamental de Willems para sistemas não lineares com embutimento linear de Koopman, demonstrando que o arrependimento dinâmico decai exponencialmente com o horizonte de previsão e que os custos acumulados coincidem com os do sistema linear elevado.
Este artigo investiga a solvabilidade em malha aberta de um jogo diferencial estocástico linear-quadrático de soma zero com restrições em cone para sistemas com comutação de regime, coeficientes aleatórios e saltos, caracterizando o ponto de sela por meio de equações diferenciais estocásticas forward-backward e derivando uma representação em malha fechada baseada em novas equações de Riccati estocásticas estendidas indefinidas com saltos.
Este artigo apresenta garantias de amostragem finita para o aprendizado de representações de estado orientado a custos no controle Linear Quadrático Gaussiano (LQG) de horizonte infinito, explorando duas abordagens distintas — uma com dinâmica latente explícita e outra implícita, semelhante ao MuZero — e estabelecendo uma contribuição técnica fundamental sobre a persistência de excitação em um novo processo estocástico.
Este artigo propõe uma abordagem de controle de realimentação de saída baseada em restrições quadráticas integrais (IQC) para sistemas LPV com atrasos de entrada variantes no tempo, derivando condições de síntese convexas e dependentes do atraso que permitem a reconstrução explícita do controlador e oferecem melhor desempenho e menor conservadorismo em comparação com métodos tradicionais.
Este artigo propõe uma abordagem baseada em modelos para isolar e rastrear especificamente os efeitos de consumo decorrentes de algoritmos de controle inteligente em edifícios aquecidos por distrito, superando as limitações dos métodos tradicionais ao decompor esses efeitos em subcomponentes utilizando dados reais de longo prazo.
Este artigo estabelece a existência, unicidade e o comportamento assintótico preciso de soluções grandes para equações elípticas semilineares com termos dependentes do gradiente e pesos singulares, demonstrando a convexidade estrita das soluções e identificando-as como funções de valor de um problema de controle estocástico ótimo.
O artigo propõe o FedCEF, um novo algoritmo de aprendizado federado que combina atualização proximal desacoplada, mecanismo de feedback de erro e variáveis de controle para alcançar convergência robusta e eficiente em comunicação em cenários de otimização não convexa com dados heterogêneos e compressão agressiva.
Este artigo propõe o HSM-ADMM, um novo algoritmo de otimização distribuída não convexa que utiliza uma estratégia de passo adaptativo específica por nó e um estimador de momento recursivo para alcançar complexidade ótima de com um único loop e tamanho de lote mínimo, eliminando a dependência de parâmetros globais da rede e reduzindo significativamente a largura de banda de comunicação.
Este trabalho avalia a capacidade de diferentes modelos de linguagem, como a série Llama-3 e o ChatGPT, na resolução de problemas de otimização discreta em larga escala, demonstrando que modelos mais robustos tendem a ter melhor desempenho e que técnicas como o raciocínio passo a passo (CoT) nem sempre são eficazes, oferecendo assim diretrizes e benchmarks para pesquisas futuras e aplicações automáticas.
Este artigo apresenta um controlador de realimentação de saída que estabiliza sistemas de controle monotônicos, de dimensão finita ou infinita, sujeitos a restrições de entrada, demonstrando que, se o sistema for estabilizável sem restrições e o controle de equilíbrio estiver no interior do conjunto de restrições, uma versão saturada do controlador também garante a estabilização.
Este trabalho investiga a escalabilidade fraca do método de Schwarz paralelo no tempo para problemas de controle ótimo parabólico, apresentando novas ferramentas teóricas para análise espectral e demonstrando, através de experimentos numéricos, a eficácia do método em simulações de grande escala em arquiteturas de computação de alto desempenho.
O artigo demonstra a existência e unicidade de uma solução de viscosidade para a equação de Hamilton-Jacobi-Bellman em modelos de agentes heterogêneos com utilidade recursiva e preferência por resolução tardia da incerteza, investigando também a existência de soluções para o sistema de jogos de campo médio e suas características qualitativas.
Este artigo aborda a regulação robusta de saída cooperativa em sistemas multiagentes heterogêneos e discretos, estabelecendo condições suficientes globais e locais baseadas em desigualdades de Lyapunov estruturadas e formulações de desigualdades matriciais lineares (LMIs) para o projeto de ganhos de controle que garantem a estabilidade do sistema em malha fechada.
Este artigo propõe uma generalização do Problema de Zoneamento de Micro-Transporte (MZP) com um orçamento global e apresenta um framework de Geração de Colunas com heurísticas de precificação para resolver o problema de forma mais eficiente e escalável do que as abordagens existentes, conforme demonstrado por experimentos em grandes cidades dos EUA.
Este artigo apresenta uma nova estrutura de aprendizado por transferência baseada em otimização bi-nível que combina um extrator de características universal treinado em dados heterogêneos com um adaptador específico para domínio, permitindo a reconstrução de alta qualidade de imagens de ressonância magnética subamostradas mesmo com dados de treinamento limitados.
O artigo propõe um protocolo simples baseado em otimização convexa distribuída que permite a gestores de portfólio em uma firma ajustarem suas ordens de negociação de forma colaborativa e privada, reduzindo significativamente os custos de transação e convergindo para soluções ótimas com poucas rodadas de iteração.
Este trabalho apresenta a Manipulabilidade Aerodinâmica Consciente do Arrasto (DAAM), um framework geométrico para alocação de controle em multirotores redundantes que utiliza uma métrica Riemanniana baseada na capacidade de aceleração remanescente para penalizar a saturação induzida pelo arrasto e garantir alocações ótimas invariantes a escalas de coordenadas, enquanto caracteriza analiticamente a suavidade local e as descontinuidades globais decorrentes dos limites físicos dos atuadores.
Este artigo analisa o problema de horizonte finito de um agente econômico que otimiza consumo, investimento e decisões de troca de emprego com custos variáveis no tempo, demonstrando que o problema dual se reduz a um problema de dupla barreira parabólico com obstáculos dependentes do tempo, cuja solução garante a existência, unicidade e suavidade das fronteiras livres que caracterizam as estratégias ótimas.