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World File Search System连续状态
长寿命共振：光子三角金字塔
在连续状态中的新结合和在一个光子三角形的pyra-mid中具有两个半实用铅的长期共振，并据报道，一般定理给出了它们的存在条件。金字塔由连接的开环（长度为l）组成。当连续状态存在于状态连续图内时，它们会引起长寿的共振，以构成金字塔的6个开放环的某些修改长度的特定值。这15个使这些长度通过这些长度来调节这些共振。这项工作中获得的结果适当说明了最终系统之间的状态数量保存以及由独立金字塔和半限制铅所构成的参考。这种保护的尊重使得能够找到最终系统的所有状态，其中包括连续体的界限。这是这项工作的原始性之一。另一个新的一般结果20是连续状态和长寿共振的不同束缚集，以及给出其存在条件的定理。这些结果可能会对连续状态，长期共鸣和通信技术改进的界限的一般研究产生重大影响。
切换系统：稳定性分析和控制合成
其中x 1是位置，x 2是速度，a≥0是加速度输入，而q∈{1、2、3、4、5， - 1、0}是齿轮移位位置。当q = - 1时，函数f应为负，并且在q = 0时为a，并且在a中的增加，并且在a中增加，而在q>>>>> 0时，q = a的呈阳性。在此系统中，x 1和x 2是连续状态，q是离散状态。显然，离散的转变影响连续轨迹。在自动传输的情况下，连续状态x 2的演变又用于确定离散过渡。在手动传输的情况下，离散过渡由驾驶员控制。也很自然地考虑取决于连续状态和离散状态的输出变量，例如发动机旋转速率（RPM），该变量是x 2和q的函数。
表格13844（2025年2月）分期付款协议的用户费用减少
4。将您在上面的项目2和3中输入的信息与下面的低收入纳税人调整后的总收入指导表进行比较。找到等于您在项目2中输入的数字的“家庭单位的大小”。接下来，找到代表您居住的列（48个连续状态和DC和美国领土…，阿拉斯加或夏威夷）。将您在项目3中输入的调整后的总收入与与家庭单位规模和居住相对应的行和列中的数字进行比较。例如，如果您居住在48个连续状态之一中，并且您的家庭单位规模上面的单位规模为4，并且您从上述项目3的调整后的总收入为$ 80,000，那么您是低收入纳税人，因为您的收入小于80,375美元的指南金额。
在连续动作，状态和时间
经典的价值迭代方法并非应用于具有连续状态和动作的环境。对于此类环境，状态和动作通常被离散化，从而导致计算复杂性的指数增加。在本文中，我们提出了连续拟合的价值迭代（CFVI）。该算法可以通过已知的动力学模型为连续状态和动作提供动态编程。利用连续时间公式，可以为非线性控制 - 官能动态提供最佳策略。此封闭形式解决方案可以使价值迭代的有效扩展到连续的环境。我们在非线性控制实验中表明，动态编程解决方案获得了与模拟中深层执行学习方法相同的定量性能，但是当转移到物理系统中时会进行。CFVI获得的策略对于动态的变化更为强大，尽管仅使用确定模型，并且没有明确将鲁棒性纳入优化。物理系统的视频可在https：//网站上获得。google.com/view/value-iteration。
![arxiv：2401.14907v2 [cs.ro] 2024年11月29日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0d8974404b80c2e87a42eedcdacbe5baabb4b814.webp)
arxiv：2401.14907v2 [cs.ro] 2024年11月29日
混合动力系统无处不在，因为实际机器人应用通常涉及连续状态和离散切换。安全是混合机器人系统的主要问题。措施至关重要的安全控制方法在计算上效率低下，对系统性能有害或限于小型系统。为了修改这些缺点，在本文中，我们提出了一种支持学习的方法来构建局部控制障碍功能（CBF），以确保广泛的非线性混合动力学系统的安全性。最终结果是一个安全的基于神经CBF的开关控制器。我们的方法在计算上是有效的，对任何参考控制器的侵入率最低，并且适用于大型系统。我们通过两个机器人示例来评估我们的框架，并通过两个基于CBF的方法和模型预测性控制来证明其效果和灵活性。关键字：混合系统，安全性，控制障碍功能
基于模型的贝叶斯探索终身强化学习
我们提出了一种基于模型的终身强化学习方法，该方法估计分层贝叶斯后验，提炼出不同任务之间共享的共同结构。学习到的后验与基于样本的贝叶斯探索程序相结合，提高了跨一系列相关任务学习的样本效率。我们首先分析了有限 MDP 设置中样本复杂度和后验初始化质量之间的关系。接下来，我们通过引入变分贝叶斯终身强化学习算法将该方法扩展到连续状态域，该算法可以与最近的基于模型的深度 RL 方法相结合，并表现出后向迁移。在几个具有挑战性的领域的实验结果表明，我们的算法比最先进的终身 RL 方法实现了更好的前向和后向迁移性能。1
通过自学习模糊强化学习实现燃料电池混合动力汽车的终身延长能源管理策略
摘要 — 建模困难、模型时变和外部输入不确定是燃料电池混合动力汽车能源管理面临的主要挑战。本文提出了一种基于模糊强化学习的燃料电池混合动力汽车能源管理策略，以降低燃料消耗、维持电池的长期运行并延长燃料电池系统的使用寿命。模糊 Q 学习是一种无模型强化学习，可以通过与环境交互进行自我学习，因此无需对燃料电池系统进行建模。此外，燃料电池的频繁启动会降低燃料电池系统的剩余使用寿命。所提出的方法通过在强化学习的奖励中考虑燃料电池启动次数的惩罚来抑制燃料电池的频繁启动。此外，在 Q 学习中应用模糊逻辑来近似值函数可以解决连续状态和动作空间问题。最后，基于 Python 的训练和测试平台验证了所提出方法在初始状态变化、模型变化和驾驶条件变化条件下的有效性和自学习改进。
科学应用的离散状态扩散建模
生成的扩散模型在以人为本的形象生成中取得了巨大的成功，但是它们对连续状态空间的依赖使得执行硬性约束（例如物理系统中的保护法）极为困难。在本次研讨会中，我将引入一个完整的理论框架，以扩散在离散的马尔可夫过程中，超越了基于高斯的模型，以开发一种从根本上定义离散空间中扩散方式的公式。该框架使生成模型能够严格保留诸如材料生成的质量和多相流模拟的数量，即常规扩散模型失败的区域。i将提出数值实验，包括停电扩散，该实验从空状态而不是噪声生成图像，以证明这种方法的可行性和功能。通过在离散空间中建立正向和反向扩散的精确表述，这项工作为工程和科学建模的新应用打开了大门，弥合了Genai和现实世界中物理约束之间的差距。
通过反优化的离线增强学习
摘要。受到跨各个应用领域的反相反优化（IO）的最新成功的启发，我们提出了一种新型的离线增强学习（ORL）算法，用于连续状态和动作空间，利用IO文献中的凸损失函数，称为“凸丢失函数”。为了减轻在ORL问题中通常观察到的分布变化，我们进一步采用了强大的，非毒性模型预测控制（MPC）专家，使用来自模型不匹配的内在信息来指导动力学的名义模型。与现有文献不同，我们强大的MPC专家享有确切且可拖延的凸重新印象。在这项研究的第二部分中，我们表明，受提议的凸损失功能培训的IO假设类别具有丰富的表现力，并且在使用Mujoco基准的低DATA基准中的最先进的方法（SOTA）方法进行了竞争性绩效，同时使用了三个较少的资源，需要很少有参数，几乎需要。为了促进结果的可重复性，我们提供了实施提出算法和实验的开源软件包。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。