「math.OC」カテゴリーアーカイブ

Safety-Critical Planning and Control for Dynamic Obstacle Avoidance Using Control Barrier Functions

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 動的障害物の回避は、最適な制御と最適化に基づく軌道計画の問題のための困難な … 続きを読む →

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GCBF+: A Neural Graph Control Barrier Function Framework for Distributed Safe Multi-Agent Control

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模なマルチエージェントシステムの分散、スケーラブル、安全な制御は、困難 … 続きを読む →

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Near-Optimal Online Learning for Multi-Agent Submodular Coordination: Tight Approximation and Communication Efficiency

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 複数のエージェントを調整して、予測不可能な環境でサブモードゥル機能を共同で … 続きを読む →

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Preference-aware compensation policies for crowdsourced on-demand services

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 クラウドソーシングオンデマンドサービスは、コストの削減、サービスの充足時間 … 続きを読む →

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MPAX: Mathematical Programming in JAX

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、線形プログラミング（LP）を機械学習ワークフローに統合す … 続きを読む →

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Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 単一の個別に観察されたエルゴジック軌道を使用して、連続時間マルコフ拡散プロ … 続きを読む →

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Every Call is Precious: Global Optimization of Black-Box Functions with Unknown Lipschitz Constants

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 高価で非凸のブラックボックスリプシッツ連続関数を最適化することは、特に基礎 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC, stat.ML | Every Call is Precious: Global Optimization of Black-Box Functions with Unknown Lipschitz Constants はコメントを受け付けていません

Global Contact-Rich Planning with Sparsity-Rich Semidefinite Relaxations

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 多項式最適化（POP）と見なされると、接触が豊富なモーション計画もスパース … 続きを読む →

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Global Contact-Rich Planning with Sparsity-Rich Semidefinite Relaxations

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 多項式最適化（POP）と見なされると、接触が豊富なモーション計画もスパース … 続きを読む →

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An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 非コンベックス最適化問題のグローバルオプティマイザーを見つけるための確率的 … 続きを読む →

カテゴリー: 65K05, 90C15, 90C26, cs.LG, math.OC | An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization はコメントを受け付けていません