МоделированиеПараллельное ветвящееся MPC на GPUarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеВлияние общих автономных автомобилей в микротранзитных системах: пример АтлантыarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеГибридное моделирование циклических цепочек поставок в здравоохраненииarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникИнструмент FDF упрощает создание ИИ-цифровых двойниковarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераПрогнозированиеMPC и генетический алгоритм для управления летающим маятникомarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеГибридная архитектура управления для безопасного бокового движения автомобиляarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеАдаптивное MPC для наземных транспортных средств: обзор и реализацияarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникКалибровка цифрового двойника ускорителя с помощью машинного обученияarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникЦифровой двойник для анализа кибератак в больничных IT/OT-средахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераМоделированиеГенеративное агентное моделирование предпочтений в транспортной политике на основе опросовarXiv — Computers and Society (cs.CY) · 2 днПрогнозированиеМасштабируемый гауссовский процесс с тригонометрическими признаками для безопасного MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днПрогнозированиеДвухуровневый MPC для устойчивых ЦОД с гибкостью нагрузки и утилизацией теплаarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 дн
Иерархическое федеративное обучение для цифровых двойников транспортных сетей
США и Запад ·
Предложен метод иерархического федеративного трансферного обучения (HFTL) для цифровых двойников VANET. Он сочетает федеративное обучение с трансферным, группируя автомобили по типам для решения проблем неоднородности и разреженности данных. В рамках DT-VANET разработаны алгоритмы обновления модели на облачном сервере и внутрикластерного обучения, повышающие точность глобальной модели.
Почему это важно
Метод важен для повестки, так как повышает точность прогнозных моделей цифровых двойников в условиях неоднородных и разреженных данных, что актуально для управления городскими транспортными системами.
Представлен GPU-решатель для задач планирования траекторий с использованием ветвящегося модельно-прогностического управления. Решатель основан на итеративном LQR, формулировке с множественной стрельбой и методе увеличенного Лагранжиана для учета ограничений. Численные эксперименты показали превосходство над CPU-решателем на крупномасштабных задачах.
Исследуется интеграция общих автономных автомобилей (SAV) в микротранзитные системы, которые решают проблему «последней мили». На примере Атланты показано, что использование SAV может повысить устойчивость, удобство и надежность по сравнению с традиционными маршрутными перевозками.
Представлен Function+Data Flow (FDF) — визуальный предметно-ориентированный язык для спецификации и валидации конвейеров ИИ/МО, используемых при построении цифровых двойников в реальном времени. Реализованный в среде DesCartes Builder, он позволяет композицию и повторное использование моделей. Эмпирическое исследование показало, что FDF делает разработку ИИ-двойников более доступной и надежной.
