Оптимизация в условиях неопределенности: новый подход к распределенным вычислениям
В статье представлен инновационный алгоритм для решения задач стохастической минимизации-максимизации с ограничениями в распределенных системах, таких как федеративное обучение.

[/latex] из начальной позиции [latex](-0.5\text{m}, 0.4\text{m}, 0.3\text{rad})[/latex], что свидетельствует о его эффективности в задачах навигации и управления движением.](https://arxiv.org/html/2603.05385v1/figs/truedyn_dk_comp.jpeg)