math.OC」カテゴリーアーカイブ

Serving Time: Real-Time, Safe Motion Planning and Control for Manipulation of Unsecured Objects

要約 産業分野からよりユビキタスなアプリケーションへのロボットシステムの迅速な移 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | Serving Time: Real-Time, Safe Motion Planning and Control for Manipulation of Unsecured Objects はコメントを受け付けていません

On the Impact of Feeding Cost Risk in Aquaculture Valuation and Decision Making

要約 私たちは、特に水産養殖に焦点を当てて、動物ベースの商品に対する確率的飼料コ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, q-fin.CP, q-fin.RM | On the Impact of Feeding Cost Risk in Aquaculture Valuation and Decision Making はコメントを受け付けていません

Unified Convergence Theory of Stochastic and Variance-Reduced Cubic Newton Methods

要約 私たちは、一般的な非凸の最小化問題を解決するための確率的立方ニュートン法を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Unified Convergence Theory of Stochastic and Variance-Reduced Cubic Newton Methods はコメントを受け付けていません

Optimal Settings for Cryptocurrency Trading Pairs

要約 暗号通貨の目標は分散化です。 原則として、すべての通貨は同等の地位を持って … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.OC, q-fin.TR | Optimal Settings for Cryptocurrency Trading Pairs はコメントを受け付けていません

jsdp: a Java Stochastic Dynamic Programming Library

要約 確率的プログラミングは、不確実性の下での意思決定の問題をモデル化して解決す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.OC | jsdp: a Java Stochastic Dynamic Programming Library はコメントを受け付けていません

Risk-reducing design and operations toolkit: 90 strategies for managing risk and uncertainty in decision problems

要約 不確実性は意思決定分析における広範な課題であり、意思決定理論では、確率モデ … 続きを読む

カテゴリー: 60A05, 62C05, 91B05, cs.AI, F.1.3, math.OC, q-fin.RM | Risk-reducing design and operations toolkit: 90 strategies for managing risk and uncertainty in decision problems はコメントを受け付けていません

Motion Cueing Algorithm for Effective Motion Perception: A frequency-splitting MPC Approach

要約 モデル予測制御 (MPC) は、ドライビング シミュレーターにおけるモーシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.OC | Motion Cueing Algorithm for Effective Motion Perception: A frequency-splitting MPC Approach はコメントを受け付けていません

First and zeroth-order implementations of the regularized Newton method with lazy approximated Hessians

要約 この研究では、一般的な非凸最適化問題を解決するための 3 次正則化ニュート … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | First and zeroth-order implementations of the regularized Newton method with lazy approximated Hessians はコメントを受け付けていません

A Penalty-Based Method for Communication-Efficient Decentralized Bilevel Programming

要約 バイレベルプログラミングは、強化学習やハイパーパラメータ最適化など、その応 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.OC | A Penalty-Based Method for Communication-Efficient Decentralized Bilevel Programming はコメントを受け付けていません

Online Distributed Learning over Random Networks

要約 近年、様々な場面でマルチエージェントシステムが導入されるようになり、学習問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.SY, eess.SY, math.OC | Online Distributed Learning over Random Networks はコメントを受け付けていません