#最优控制

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一项新研究通过时序分解改进学习型迭代求解器LISCO，使神经网络规模与预测时域解耦，在非线性MPC基准测试中实现最高四倍于IPOPT的提速且零约束违反，为快速动态系统的实时控制提供新方案。

一篇 arXiv 研究提出基于伴随法的随机多尺度生物过程数字孪生校准与最优控制框架，用 SDE 建模、拟似然估计与 Actor-Simulator 算法量化参数偏差，提升校准精度、样本效率与控制性能。