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World File Search System动态优化
根据BSMA，ICAR M.Sc. ...
自动控制与动态优化协会（ACDOS）于2011年成立，其目标是促进印度学术界和行业的自动控制和动态优化学科。该协会旨在定期举办国际会议和技术研讨会，以促进行业与学术界之间的紧密互动。该协会还参加了研究生和毕业生研究的课程开发，此外还促进了该领域的生产研究。社会志愿者尊重在该领域和学术界在这一领域出色的杰出人士。ACDOS还是国际自动控制联合会（IFAC）的骄傲的国家会员组织（NMO）。
R200高级宏观经济学I
本课程涵盖了现代宏观经济学的方法论基础。重点是对宏观经济问题的严格数学处理，涵盖了诸如动态优化，递归表示和竞争平衡等概念。这些概念将应用于经济增长和商业周期波动的经典模型。
提高飞行中用户自主性的愿景和路线图...
迅速到达目的地。为此目的使用飞机的公司和个人，即空域用户，希望根据动态优化的业务轨迹来操作飞机，以完成其特定任务和运营业务模式。在当前的运营中，出于安全和空中导航服务提供商的运营需求的原因，业务轨迹的动态优化受到国家空域系统 (NAS) 运营中内置约束的限制。NASA 一直在开发和测试克服这些限制的方法，并允许在飞行前和飞行过程中随着条件的变化，更接近空域用户不断变化的业务轨迹进行运营。提出了一个提高用户自主性的合理步骤路线图，首先是 NASA 的交通感知战略机组请求 (TASAR) 概念，该概念使机组人员能够向空中交通管制提出明智、无冲突的飞行优化请求。这些步骤包括使用数据通信来处理路线变更请求和批准、与联邦航空管理局 (FAA) 正在开发的基于时间的到达流量管理流程集成、增加用户定义和修改轨迹下游战略部分的权限，以及最终应用自我分离。这一进展利用了现有的 FAA NextGen 计划和 RTCA 标准开发，旨在减少
在人工智能领域取得成功供应链革命
此类方法扩展了供应链功能，现在供应链功能必须作为大型企业内的“中央跨职能大脑”运行。在许多组织中，供应链管理已转向专注于动态优化公司的全球价值，而不是简单地提高本地职能部门的绩效。在一些流程工业（如化学品、农业、金属和采矿业 1 ）中，销售和运营规划已演变为综合业务规划。最近，COVID-19 疫情引发的供应链中断和需求进一步加剧了企业发展中央规划能力的必要性。
探索人机协作开展全域联合作战
分布式团队和通信 CRA 分布式团队和通信 CRA 重点研究如何快速组建、实时评估和动态优化分布式异构作战团队以及人机团队的性能，以实现快速、灵活和强大的任务操作。研究领域将包括快速组建任务有效的异构团队的方法、通过优化组合新旧指标对团队绩效进行动态监控和评估、从实际或预测的团队绩效下降中恢复的自适应策略，以及响应可变网络环境的新型分布式通信和协作工具、技术和管理方法。
使用头脑风暴优化动态神经网络
动态神经网络 (NN) 可以在推理过程中使稀疏激活的子网络适应输入，与静态神经网络相比，它在准确性、计算效率和自适应性方面表现出了明显的优势。然而，现有的深度学习框架和编译器主要侧重于优化具有确定性执行的静态 NN，而错过了动态 NN 中激活分布不均匀所带来的优化机会。优化动态 NN 的关键在于跟踪数据在推理过程中如何动态地分派到不同路径。这种动态性通常发生在子张量级别（例如，张量的条件分派标记），因此由于表达粒度不一致，现有的以张量为中心的框架很难跟踪。在本文中，我们提出了 Brainstorm，一个用于优化动态 NN 的深度学习框架，它通过统一动态性的表达方式来弥补这一差距。 Brainstorm 提出（1）Cell，这是关键的数据抽象，可让模型开发人员表达存在动态的数据粒度；（2）Router，这是一个统一的接口，可让模型开发人员表达如何动态调度Cell。Brainstorm 处理路由操作的有效执行。这种设计使 Brainstorm 能够以正确的粒度收集细粒度数据流的配置文件。可追溯性进一步为动态 NN 开辟了新的动态优化空间，使其执行专门针对运行时动态分布。广泛的评估表明，通过提出的动态优化，Brainstorm 将流行的动态神经网络的加速提高了 11.7 倍（平均为 3.29 倍），或内存消耗减少了 42%。
经济自然选择：将自然选择解释为进化过程中的经济选择
本文提出，进化论中的自然选择假说可以恰当地解释为经济选择，即在进化过程中，自然选择了那些通过优化经济行为成功适应不断变化的环境，从而实现稀缺资源的有效配置的物种。物种获得自然选择，是因为它们优化了理性的经济行为，而不是它们优越的智力或体力。从这个意义上说，自然选择可以解释为经济自然选择。本文提供的证据表明，包括人类在内的一般在自然选择过程中幸存下来的物种都通过受约束的动态优化行为表现出理性，从而通过分散的决策实现稀缺资源的有效配置，而没有中央的协调或控制，结果是这样的物种比其他物种更能被自然选择。
智能建筑中的AI驱动能源效率
建筑物占全球能源消耗和碳排放的很大一部分，使能源效率成为城市可持续性的关键重点。传统的建筑管理系统通常缺乏动态优化能源使用所需的适应性和精度。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，预测性维护和自适应控制系统来提高智能建筑物的能源效率。通过整合来自智能电表，占用传感器和环境监视器的数据，城市可以减少能源浪费，降低碳足迹并改善乘员舒适性。实验结果表明，节能，运营成本和环境影响的显着改善，为智能建筑管理提供了可持续的蓝图。
使用机器学习来利用自动加速设计，以进行智能建筑优化
在智慧城市和可持续发展的时代，越来越强调优化建筑绩效以减少能源消耗，最大程度地减少环境影响并提高建筑项目的整体效率。虽然AutoCAD擅长制定详细的设计计划，但它缺乏基于现实世界变量（例如能源使用，物质可持续性和气候适应性）进行动态优化设计的能力。这是机器学习（ML）与AutoCAD的集成可以提供变革性的好处的地方。通过利用AI的力量，建筑师和工程师可以自动化分析和优化其设计的过程，从而导致更智能，数据驱动的决策。尽管如此，在当代城市环境的背景下，典型的AutoCAD Workflow经常无法满足能源高效，可持续性的建筑设计的越来越多的期望，但仍无法满足其越来越多的期望。