La IA y los problemas difíciles del mundo · Informática teórica · arXiv · 2026-10-22
Refinamiento adaptativo de malla para el control óptimo por realimentación
Título original: Adaptive Grid Refinement for Optimal Feedback Control
El trabajo aborda la resolución de la EDP de Hamilton-Jacobi-Bellman para obtener control óptimo de realimentación, donde los métodos de malla fija pueden fallar al capturar detalles intrincados de la solución. Un algoritmo basado en aprendizaje por refuerzo refina dinámicamente la malla, construyendo una mayor densidad de nodos en las regiones con un gran error de discretización al tiempo que reduce la población de nodos. Esto busca mejorar la precisión de la solución optimizando el uso de los recursos computacionales.