研究人员开发了一种新颖的单循环双层深度学习方法，用于障碍问题的最优控制。这种无网格方法旨在能够扩展到高维和复杂域，避免了经典方法中固有的离散化子问题的重复求解。该方法利用约束嵌入神经网络和单循环随机一阶双层算法（S2-FOBA）进行高效训练，在基准实验中显示出计算成本的降低和令人满意的准确性。 AI
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一种新的最优控制方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2601.04120v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Optimal control of obstacle problems arises in a wide range of applications and is computationally challenging due to its nonsmoothness, nonlinearity, and bilevel structure. Classical numerical approaches rely on mesh-base…