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使用易腐烂的商品在多阶段供应链中管理库存水平和牛仔效应：一种新的分布式模型预测控制方法
多阶段SC的MPC技术通常会根据三种不同的对照档案（集中式，分散和分布式）进行。前两个在（Alessandri等，2011），（Fu等，2014）中进行了讨论，（Fu等，2016），（Mestan等，2016），（Perea-Lopez等，2003）。集中式方法的主要限制是：数值综合性，计算成本，不愿共享信息。分散的方法没有这些弊端，但会导致性能丧失，因为控制剂彼此独立地决定控制措施。因此，兴趣最近集中在分布式MPC（DMPC）（Fu等，2019），（Fu等，2020）（Kohler等，2021）。上述论文并未考虑到库存系统中的不在项目的存在。另一方面，如果未考虑易腐商品的影响，则会观察到供应链系统的严重退化。易腐烂商品库存水平的集中式MPC已在（Hipolito等，2022； Lejarza and Baldea，2020）中进行了研究。这些后一篇论文假定了一个完全已知的恶化因素。然而，在实际情况的压倒性部分中，这种简化的信息无法满足（Chaudary等，2018）。
马萨诸塞州技术学院
摘要 - 在自动机器人导航中，路径规划师的轨迹被认为是安全区域，并且偏向可能危害船只。模型预测控制（MPC）是轨迹跟踪问题的流行选择，因为它自然地解决了操作约束，例如动态和控制约束。尽管如此，在不断受到重大外部干扰的不断变化的环境中实现稳健性仍然是MPC的持续挑战。即使在模型不准确和扰动的情况下，它也必须将系统始终保持在预定义的安全区域（例如参考轨迹）。为了应对这一挑战，我们提出了利用控制屏障功能（CBF）的强大模型预测控制策略，从而提高了干扰反应能力。我们在模拟和自然水中的自主表面容器上验证我们的方法，均具有外部干扰。具体而言，与传统的MPC方法相比，我们提出的MPC-CBF策略在模拟和现场实验中分别将跟踪误差分别减少了17.82％和40.26％。al-尽管控制工作略有增加7.78％和4.20％，但这些结果清楚地表明了MPC-CBF对干扰的弹性增强。
以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析
多项式方程的参数化系统在科学和工程的许多范围内都会出现，例如，动态系统的平衡，链接满足设计约束的链接，并在compoter视觉中进行场景重建。由于不同的参数值可以具有不同的实际解数，因此参数空间被分解为边界形成真实判别基因座的区域。本文认为将真实的判别基因座定位为机器学习中的超级分类问题，目的是确定参数空间上的分类边界，其中类是真实解决方案的数量。该艺术提出了一种新型的采样方法，该方法仔细采样了多维参数空间。在每个样本点，同型延续用于获取相应多项式系统的实际解数。机器学习技术在内，包括最近的邻居，支持向量分类器和神经网络可有效地近似实际的判别基因座。学习了真正的判别基因座的一种应用是开发一种实际同义方法，该方法仅跟踪实际解决方案路径，与传统方法不同，该方法跟踪所有复杂的解决方案路径。示例表明，所提出的方法可以很好地近似复杂的解决方案边界，例如Aris-
使用基于双有源桥的多端口转换器将独立负载与可再生能源和混合储能系统连接起来
摘要 — 用于为可再生能源 (RES) 供电的独立电力系统提供备用电源的电池通常使用寿命有限，因为负载和/或发电突然变化会产生高充电和放电电流。为了防止这种情况，使用超级电容器 (SC) 来提供高频 (HF) 电涌。在本文中，提出了一种通过采用基于电流馈电双有源桥 (DAB) 转换器的多端口转换器 (MPC) 将混合储能系统 (HESS) (电池 + SC) 与 RES 和负载连接的新方法。所提出的方法使 MPC 能够调节负载电压，同时跟踪 RES 的最大功率点 (MPP) 并保护电池免受负载和/或可再生能源发电变化引起的瞬变的影响。SC 用于跟踪 MPP，以便 RES 发电的瞬变不会导致电池电流突然上升/下降。所采用的 MPC 结构设计为大多数功率处理仅在一个阶段进行，从而降低损耗。通过合并电源转换级，开关数量减少，有助于降低成本。本文介绍了实验室原型在各种静态和动态条件下的实验结果。
sicnav：使用模型预测性控制和二线优化的安全且交互式人群导航
摘要 - 机器人需要预测和对人类动作做出反应，以在没有冲突的情况下在人群中导航。许多现有的方法将预测与计划的预测无法解释机器人和人类动作之间的相互作用，并且可能导致机器人被卡住。我们提出了SICNAV，这是一种模型预测控制（MPC）方法，该方法共同解决了机器人运动并预测闭环中的人群运动。我们在人群中对每个人进行建模，以遵循最佳的倒数避免避免（ORCA）方案，并将该模型嵌入机器人的本地规划师中，从而导致了双重非线性MPC优化问题。我们使用KKT改制将双重问题作为单个级别施放，并使用非线性求解器进行优化。我们的MPC方法可以影响行人运动，同时明确满足单机器人多人类环境中的安全限制。我们在两个模拟环境中分析了SICNAV的性能，并使用真实机器人进行了室内实验，以证明可以影响周围人类的安全机器人运动。我们还验证了在人类轨迹数据集上孔口的轨迹预测性能。代码：github.com/sepsamavi/saf-interactive-crowdnav.git。
种系DNA修复基因和HOXB13转移性前列腺癌男性的突变：来自大韩国队列的数据
目的：目的：诸如BRCA2之类的DNA损伤修复（DDR）基因中的种系突变与前列腺癌（PC）风险有关，但尚未对亚洲男性的转移性前列腺癌（MPC）进行彻底评估。这项研究试图评估最大的韩国人队列中DDR突变的频率。材料和方法：材料和方法：我们招募了340例未针对癌症家族史的MPC患者，并与495例对照相比。全基因组测序被用于评估26个DDR基因和HOXB13中的种系致病/可能的致病变异（PV/LPV），包括7个基因（ATT，BRCA1/2，CHEK2，BRIP1，PALB2和NBN）与遗传性PC相关。进行了与已发表的高加索人和日本同伙的比较。结果：结果：在30名（8.8％）患者中确定了总共28个PV/LPV；在13个基因中发现了突变，包括BRCA2（15名男性[4.41％]），ATM（2人[0.59％]），NBN（2名男性[0.59％]和BRIP1（2个人[0.59％]）。只有一名患者患有HOXB13突变（0.29％）。与高加索人相比，在韩国MPC中观察到总体种系变异频率较低（8.8％vs。11.8％），但是个体变体与白种人和地理上类似的日本同伙有明显不同。PV/ LPV倾向于随着Gleason评分较高（GS 7，7.1％； GS 8，7.5％； GS 9-10，9.9％）。结论：结论：BRCA2是支持其重要性的不同人群共有的最常见的基因，但在韩国MPC中的变异分布方面有所不同，强调了对种族特异性遗传模型的需求。未来的特定民族分析是有必要的，以验证我们的发现。
通过整合深度强化学习和模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种有效的方法，用于用于移动机器人实时无碰撞导航。通过将深度强化学习与模型预测控制整合在一起，我们的目的是实现避免碰撞和计算效率。该方法首先使用深度Q学习训练初步代理，从而使其能够为下一步步骤生成动作。不是执行这些动作，而是基于它们生成的参考轨迹，从而避免了原始参考路径上存在的障碍。随后，该局部轨迹被使用在MPC轨迹跟踪框架内，以为移动机器人提供无冲突的指南。实验结果表明，所提出的DQN-MPC混合方法在时间效率和解决方案质量方面优于纯MPC。
经济前景和通胀预测
2023 年 5 月 31 日货币政策委员会第三次会议的决定 安哥拉央行货币政策委员会 (MPC) 决定将 MIMO 政策利率维持在 17.25% 不变。尽管中期通胀前景为个位数，但这一决定是基于通胀预测面临的高风险和不确定性。货币政策委员会还决定将本币负债的准备金要求从 28.0% 提高到 39.0%，外币负债的准备金要求从 28.5% 提高到 39.5%，以吸收银行系统中可能产生通胀压力的过剩流动性。通胀预测面临的风险和不确定性仍然很高。在国内，公共支出面临的普遍压力、税收疲软以及管制价格（尤其是液体燃料价格）发展的不确定性尤其突出。外部方面，俄乌长期冲突的影响、商品价格动态以及金融市场波动等不确定性因素突出。中期个位数通胀前景正在巩固。2023 年 4 月，年通胀率放缓至 9.6%，主要原因是全球市场食品价格暴跌，同时梅蒂卡尔汇率出现有利发展。不包括水果和蔬菜以及管制价格的核心通胀率也有所放缓。中期，个位数通胀前景正在巩固，这得益于货币政策委员会采取的措施的影响、现行汇率稳定以及全球市场大宗商品进口价格的下降趋势。经济温和增长的前景仍然存在。2023 年第一季度，国内生产总值 (GDP) 增长 4.2%，主要原因是采掘业表现良好。 2023 年和 2024 年，采掘业预计将继续为 GDP 增长做出贡献。不包括天然气项目，预计经济增长温和。国内公共债务有所增加。国内公共债务（不包括贷款和租赁协议以及逾期债务）为 3028 亿梅蒂卡尔，比 2022 年 12 月增加 277 亿。货币政策委员会将继续监测与通胀预测相关的风险和不确定性的发展，并将毫不犹豫地采取必要的纠正措施。下一次定期货币政策委员会会议定于 2023 年 7 月 26 日举行。
几乎每个地方都可以完全合并的安全计算
在安全多方计算（MPC）上的大多数现有工作忽略了现代通信网络的关键特质，即任何两个节点之间的通信路径数量有限，其中许多节点甚至可能被损坏。在信息理论环境中，问题变得尤为严重，在这种情况下，缺乏可信赖的设置（以及他们启用的加密原始图）使得稀疏网络上的沟通更具挑战性。Garay和Ostrovsky [eurocrypt'08]几乎每个人的MPC（AE-MPC）的作品在此类不完整的网络上引入了MPC的“最能力的安全性”属性，在此不一定会将一些诚实的政党从计算中排除。在这项工作中，我们提供了几乎每个地方的安全性的普遍组合定义，这使我们能够自动，准确地捕获AE-MPC的保证（以及AE-Communication（AE-Communication），这是Canetti的通用合并性（UC）框架中类似的“最佳安全性”安全性的“安全通信”版本）。我们的结果提供了对这个重要但不足的问题的首次基于模拟的治疗，以及第一个基于仿真的AE-MPC证明。为了实现这一目标，我们指出并证明了一般组成定理，这使得在协议的混合体被几乎每个地方的组件替换时获得了AE安全的水平或“质量”。
客户公告2023-65
1。菲律宾国家网格公司（NGCP）和Mapalad Power Corporation（MPC）被授予临时权力，以实施其辅助服务采购协议（ASPA），该协议（ASPA）为114.40MW额定能力的库尔克（Bunker）额定能力库，位于Dalipuga，Dalipuga and lanao and lanao and Lanao and pres Jude and Lanao and pres Joud Norte Jude and Lana and pres Joud and tork ynorte and tork ynorte and tork y。持续评估NGCP对辅助服务竞争性选择过程（AS-CSP）的遵守情况，根据能源部（DOE）部门通告编号dc2021- 10-0031 1（DOE 2021 AS-CSP通函）：1.1适用率：MPC应为可调度储备（DR）（DR）收取临时费率（以每小千瓦的容量为单位），如下所定义。ASPA附表1中所示的AS容量是小时的企业容量。费率应如下：未经能源派遣NGCP的预定容量应支付该计划容量的适用税率，如本文所述，该费率不应超过ASPA附表1下的DR的指示能力。适用的税率应为委员会先前批准的公司作为合同或申请人授予的税率的比率，如下：