Optimization of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach

A. Ibrahim; D. Derkach; Petrenko A.; F. Ratnikov; M. Kaledin

doi:10.1134/S1063779625700716

Публикации

?

Optimization of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach

Physics of Particles and Nuclei. 2025. Vol. 56. No. 6. P. 1476–1481.

Ибрахим А., Деркач Д. А., Petrenko A., Ратников Ф. Д., Каледин М. Л.

Научное направление: Компьютерные науки Физика

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: particle accelerators ускорители частиц обучение с подкреплением Calculus of variations and optimal control deep reinforcement learning оптимальное управление в агентных моделях

Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML

Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94

В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qian X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2026 Vol. 696 P. 1–13

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Kibkalo Vladislav, Chertopolokhov V., Mukhamedov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Опыт применения сетевого анализа (SNA) в историческом нарративе полисубъектного региона (на примере валлийской хроники Brut y Tywysogyon)

Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118

Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Оптические методы детектирования единичных биомолекул: визуализация, сенсорика, секвенирование молекул ДНК

Мелентьев П. Н., Калмыков А. С., Гритченко А. С. и др., Успехи физических наук 2024 Т. 194 № 11 С. 1130–1145

Представлен краткий обзор достигнутого уровня оптических методов детектирования единичных молекул в биомедицинских приложениях. Показано, что регистрация флуоресценции единичных молекул красителей, ковалентно связанных с антителами (биомолекулами), совместно с использованием современных методов нанофотоники может быть применена для решения различных задач в биологии и медицине: визуализации биомолекул, токсинов, вирусных частиц, определения ультранизких концентраций аналитов напрямую во взятой пробе, ...

Добавлено: 21 мая 2026 г.

VACUUM DISCHARGE DRIVEN BY STRIPE LINE STORAGE AS A SOURCE OF EUV RADIATION

Antsiferov P.S., Stepanov L.V., Matiukhin N. D., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 12 Article 123506

Добавлено: 20 мая 2026 г.

Регистрация спектров на 6.65 метровом ВУФ-УФ спектрометре с помощью многоканального детектора

Анциферов П. С., Степанов Л. В., Матюхин Н. Д., Оптика и спектроскопия 2026 Т. 134 № 2 С. 214–218

Сообщено о разработке системы регистрации спектров на ПЗС-линейке для уникального ВУФ спектрометра, построенного на основе сферической дифракционной решетки с радиусом 6.65 m. Была использована линейка HAMAMATSU S11156-2048-02, которая устанавливалась по касательной к окружности Роуланда с возможностью механического перемещения для сканирования спектра. Были получены спектрограммы в диапазоне длин волн 2130-2270 Angstrem. Описана методика сшивки регистрируемых спектральных ...

Добавлено: 20 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

On a Possible Method for Separating CO Lines from the Spectrum of the Cosmic Microwave Background

Malinovsky A. M., Пилипенко С. В., Mikhalchenko A. O. и др., Astronomy Reports 2026 Vol. 70 P. 1–6

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Broadband photoluminescence of epitaxial bismuth nanowires and planar nanostructures

Kaveev A. K., Fedorov V. V., Pavlov A. V. и др., Journal of Materials Chemistry C 2026 Vol. 14 No. 7 P. 2697–2705

Добавлено: 19 мая 2026 г.

STM study of single phosphorus incorporation into silicon by heating PBr3 on Si(100)

Павлова Т. В., V.M. Shevlyuga (Шевлюга В. М., Applied Surface Science 2026 Vol. 736 P. 166813–166813

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Single-photon diamond sources created by nature

Pasternak D., Romshin A., Khmelnitsky Р. и др., Carbon 2026 Vol. 256 Article 121655

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Learning-Based UAV–RIS Secure Communication Under Eavesdropper Location Uncertainty

Ehab S. Suleiman, Ali J. Dayoub, , in: Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE).: IEEE, 2026. Ch. 165 P. 1–6.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Reinforcement learning for accelerator beamline control: A simulation-based approach

Ибрахим А., Petrenko A., Каледин М. Л. и др., International Journal of Modern Physics E 2026 Vol. 0 No. 0 P. 2641027–2641037}

Добавлено: 26 января 2026 г.

Optimal Approximation of Average Reward Markov Decision Processes

Сапронов Ю. Ф., Юдин Н. Е., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2025 Vol. 65 No. 3 P. 567–581

We continue to develop the concept of studying the ε-optimal policy for Average Reward Markov Decision Processes (AMDP) by reducing it to Discounted Markov Decision Processes (DMDP). Existing research often stipulates that the discount factor must not fall below a certain threshold. Typically, this threshold is close to one, and as is well-known, iterative methods ...

Добавлено: 10 июня 2025 г.

Optical stabilization for laser communication satellite systems through proportional–integral–derivative (PID) control and reinforcement learning approach

Бахшалиев Р. М., Reutov A., Vorobey S. и др., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 3

Добавлено: 13 мая 2025 г.

The beer game bullwhip effect mitigation: a deep reinforcement learning approach

Рожков М. И., Алямовская Н. С., Заходякин Г. В., International Journal of Production Research 2025 Vol. 63 No. 18 P. 6630–6647

Добавлено: 24 марта 2025 г.

Adaptive Algorithm for Selecting the Optimal Trading Strategy Based on Reinforcement Learning for Managing a Hedge Fund

Belyakov B., Сизых Д. С., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 189047–189063

В управлении хедж-фондами способность динамически выбирать оптимальные торговые стратегии имеет первостепенное значение для максимизации доходности и снижения риска. В этой статье представлен новаторский подход, который интегрирует обучение с подкреплением (RL), в частности алгоритм оптимизации проксимальной политики (PPO), в процесс выбора стратегии для управления хедж-фондами. Наша модель рассматривает разнообразный спектр стратегий, включая возврат к среднему и ...

Добавлено: 15 января 2025 г.

Компьютерное моделирование аффективных процессов в когнитивном контроле

Баланина С. Н., Березнер Т. А., В кн.: Психология познания: материалы Всероссийской научной конференции. ЯрГУ, 6–8 декабря 2024 г. Материалы Всероссийской научной конференции памяти Дж. С. Брунера.: Яр.: ЯрГУ им. П. Г. Демидова, 2024. С. 45–48.

В настоящей работе мы предложили метод моделирования эмоциональной реакции, вызываемой стимулами в задаче Струпа. Наша модель отражает изменение валентности вызываемой реакции, то есть аффективной оценки стимула, по мере прохождения эксперимента. Мы использовали модель из класса алгоритмов обучения с подкреплением, разработанную Silvetti et al. (Silvetti et al., 2018). Результаты симуляции подтвердили, что вначале аффективная оценка выше ...

Добавлено: 28 декабря 2024 г.