「cs.SY」カテゴリーアーカイブ

On the Optimality, Stability, and Feasibility of Control Barrier Functions: An Adaptive Learning-Based Approach

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：制御バリア関数の最適性、安定性、および実現可能性に関する：適応学 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | On the Optimality, Stability, and Feasibility of Control Barrier Functions: An Adaptive Learning-Based Approach はコメントを受け付けていません

Biophysical Cybernetics of Directed Evolution and Eco-evolutionary Dynamics

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 タイトル： 指向進化と生態進化動態の生体サイバネティックス 要約： &#8 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Txx, 92Cxx (Secondary), 92Dxx, cs.AI, cs.SY, eess.SY, I.2, physics.bio-ph, q-bio.PE | Biophysical Cybernetics of Directed Evolution and Eco-evolutionary Dynamics はコメントを受け付けていません

A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：オフラインモデルベース強化学習に関する調査 要約：最近では、モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.2.6 | A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Global Performance Guarantees for Neural Network Models of AC Power Flow

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：AC電力流のニューラルネットワークモデルのグローバル・パフォーマ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | Global Performance Guarantees for Neural Network Models of AC Power Flow はコメントを受け付けていません

Exploration Policies for On-the-Fly Controller Synthesis: A Reinforcement Learning Approach

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：リインフォースメントラーニングアプローチによるオンザフライコント … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY | Exploration Policies for On-the-Fly Controller Synthesis: A Reinforcement Learning Approach はコメントを受け付けていません

Tackling Universal Properties of Minimal Trap Spaces of Boolean Networks

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ブールネットワークの最小トラップ空間の普遍的な特性に対処する 要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DM, cs.LO, cs.SY, eess.SY, q-bio.MN | Tackling Universal Properties of Minimal Trap Spaces of Boolean Networks はコメントを受け付けていません

How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：強化学習を用いた将来の電力市場設計を促進する方法？パート1：パラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY | How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory はコメントを受け付けていません

RCP-RF: A Comprehensive Road-car-pedestrian Risk Management Framework based on Driving Risk Potential Field

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】RCP-RF: 運転リスクポテンシャルフィールドに基づく包括的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY | RCP-RF: A Comprehensive Road-car-pedestrian Risk Management Framework based on Driving Risk Potential Field はコメントを受け付けていません

Supervisory Control of Quantum Discrete Event Systems

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：量子ディスクリートイベントシステムの監視制御 要約： &#821 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.FL, cs.SY, eess.SY, quant-ph | Supervisory Control of Quantum Discrete Event Systems はコメントを受け付けていません

Deep Reinforcement Learning for Online Error Detection in Cyber-Physical Systems

投稿日: 2023年5月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：サイバー物理システムにおけるオンラインエラー検出のためのディープ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY | Deep Reinforcement Learning for Online Error Detection in Cyber-Physical Systems はコメントを受け付けていません