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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Peter E. Caines. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Foguen-Tchuendom, R., Gao, S., Caines, P. E., & Huang, M. (2024). Infinite horizon LQG Graphon Mean Field Games: Explicit Nash values and local minima. Systems and Control Letters, 187, 105780 (9 pages). Lien externe
Foguen Tchuendom, R., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (2024). On a class of linear quadratic Gaussian quantilized mean field games. Automatica, 170, 111878 (7 pages). Lien externe
Caines, P. E., Tchuendom, R. F., Huang, M., & Gao, S. (juillet 2023). Critical Nash Value Nodes for Control Affine Embedded Graphon Mean Field Games* [Communication écrite]. 22nd IFAC World Congress, Yokohama, Japan. Publié dans IFAC-PapersOnLine, 56(2). Lien externe
Caines, P. E., Foguen Tchuendom, R., Huang, M., & Gao, S. (juillet 2023). Critical Nash Value Nodes for Control Affine Embedded Mean Field Games [Communication écrite]. 22nd World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC 2023), Yokohama, Japan. Non disponible
Gao, S., Caines, P. E., & Huang, M. (2023). LQG Graphon Mean Field Games: Analysis via Graphon-Invariant Subspaces. IEEE Transactions on Automatic Control, 68(12), 7482-7497. Lien externe
Foguen Tchuendom, R., Gao, S., Huang, M., & Caines, P. E. (décembre 2022). Optimal Network Location in Infinite Horizon LQG Graphon Mean Field Games [Communication écrite]. 61st IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2022), Cancun, Mexico. Lien externe
Foguen Tchuendom, R., Gao, S., & Caines, P. E. (septembre 2022). Stationary Cost Nodes in Infinite Horizon LQG-GMFGs [Communication écrite]. 25th International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS 2022), Bayreuth, Germany. Publié dans IFAC-PapersOnLine, 55(30). Lien externe
Gao, S., Foguen Tchuendom, R., & Caines, P. E. (2021). Linear quadratic graphon field games. Communications in Information and Systems, 21(3), 341-369. Lien externe
Gao, S., Caines, P. E., & Huang, M. (décembre 2021). LQG Graphon Mean Field Games: Graphon Invariant Subspaces [Communication écrite]. 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2021), Austin, TX, USA. Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (2021). Subspace Decomposition for Graphon LQR: Applications to VLSNs of Harmonic Oscillators. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 8(2), 576-586. Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (2020). Graphon Control of Large-Scale Networks of Linear Systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 65(10), 4090-4105. Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (décembre 2019). Optimal and Approximate Solutions to Linear Quadratic Regulation of a Class of Graphon Dynamical Systems [Communication écrite]. 58th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2019), Nice, France. Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (décembre 2019). Spectral Representations of Graphons in Very Large Network Systems Control [Communication écrite]. 58th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2019), Nice, Frane. Lien externe
Caines, P. E., Huang, M., & Malhamé, R. P. (2018). Mean Field Games. Dans Başar, T., & Zaccour, G. (édit.), Handbook of Dynamic Game Theory (p. 345-372). Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (juillet 2018). Consensus-induced Centrality for Networks of Dynamical Systems [Communication écrite]. 23rd International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS 2018), Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong. Non disponible
Gao, S., & Caines, P. E. (décembre 2018). Graphon Linear Quadratic Regulation of Large-scale Networks of Linear Systems [Communication écrite]. 57th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2018), Miami Beach, FL, USA. Lien externe
Gao, S., & Caines, P. E. (juillet 2018). Graphon-LQR Control of Arbitrary Size Networks of Linear Systems [Communication écrite]. 23rd International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS 2018), Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong. Non disponible
Gao, S., & Caines, P. E. (décembre 2017). The control of arbitrary size networks of linear systems via graphon limits: An initial investigation [Communication écrite]. 56th IEEE Annual Conference on Decision and Control (CDC 2017), Melbourne, Australia. Lien externe
Aziz, M., & Caines, P. E. (2017). A Mean Field Game Computational Methodology for Decentralized Cellular Network Optimization. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 25(2), 563-576. Lien externe
Caines, P. E., Huang, M., & Malhamé, R. P. (2017). Mean field games. Dans Handbook of dynamic game theory (p. 345-372). Lien externe
Caines, P. E., & Kizilkale, A. C. (2017). ϵ-Nash Equilibria for Partially Observed LQG Mean Field Games with Major Player. IEEE Transactions on Automatic Control, 62(7), 3225-3234. Lien externe
Caines, P. E., & Kizilkale, A. C. (2014). Mean Field Estimation for Partially Observed LQG Systems with Major and Minor Agents. IFAC Proceedings Volumes, 47(3), 8705-8709. Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2014). A mean field game synthesis of initial mean consensus problems: A continuum approach for non-gaussian behavior. IEEE Transactions on Automatic Control, 59(2), 449-455. Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., Malhamé, R. P., & Huang, M. (2013). Nash, social and centralized solutions to consensus problems via mean field control theory. IEEE Transactions on Automatic Control, 58(3), 639-653. Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., Malhamé, R. P., & Huang, M. (2012). Mean field LQG control in leader-follower stochastic multi-agent systems: Likelihood ratio based adaptation. IEEE Transactions on Automatic Control, 57(11), 2801-2816. Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2012). Social Optima in Mean Field Lqg Control: Centralized and Decentralized Strategies. IEEE Transactions on Automatic Control, 57(7), 1736-1751. Lien externe
Nourian, M., Malhamé, R. P., Huang, M., & Caines, P. E. (2011). Mean field (NCE) formulation of estimation based leader–follower collective dynamics. International Journal of Robotics & Automation, 26(1). Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (août 2011). Mean Field Analysis of Controlled Cucker-Smale Type Flocking: Linear Analysis and Perturbation Equations . Dans 18th IFAC World Congress, Milano (Italy). Publié dans IFAC Proceedings Volumes, 44(1). Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., Malhamé, R. P., & Huang, M. (septembre 2010). A Solution to the Consensus Problem via Stochastic Mean Field Control [Communication écrite]. 2nd IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems, Annecy, France. Publié dans IFAC Proceedings Volumes, 43(19). Lien externe
Ma, Z., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2010). Control of Admission and Routing in Loss Networks: Hybrid Dynamic Programming Equations. IEEE Transactions on Automatic Control, 55(2), 350-366. Lien externe
Nourian, M., Caines, P. E., Malhamé, R. P., & Huang, M. (novembre 2010). Leader-Follower Cucker-Smale Type Flocking Synthesized via Mean Field Stochastic Control Theory [Communication écrite]. Brain, Body and Machine, Montréal, QC, Canada. Publié dans Advances in intelligent and soft computing, 83. Lien externe
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Nourian, M., Caines, P. E., Malhamé, R. P., & Huang, M. (septembre 2009). Derivation of Consensus Algorithm Dynamics from Mean Field Stochastic Control NCE Equations [Communication écrite]. 1st IFAC Workshop on Estimation and Control of Networked Systems (NecSys 2009), Venice, Italy. Publié dans IFAC Proceedings Volumes, 42(20). Lien externe
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Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2007). An invariance principle in large population stochastic dynamic games. Journal of Systems Science & Complexity, 20(2), 162-172. Lien externe
Caines, P. E., Huang, M., & Malhamé, R. P. (2006). Large population stochastic dynamic games: closed-loop McKean-Vlasov systems and the Nash certainty equivalence principle. Communications in Information and Systems, 6(3), 221-252. Lien externe
Huang, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (2005). Nash Equilibria for Large-Population Linear Stochastic Systems of Weakly Coupled Agents. Dans Analysis, Control and Optimization of Complex Dynamic Systems (p. 215-252). Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2004). Uplink power adjustment in wireless communication systems : a stochastic control analysis. IEEE Transactions on Automatic Control, 49(10), 1693-1708. Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (juillet 2002). Stochastic power control for wireless systems: centralized dynamic solutions and aspects of decentralized control [Communication écrite]. 15th World Congress of the International Federation of Automatic Control, Barcelona, Spain. Lien externe
