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World File Search System决策变量
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
混合可再生能源系统投资模型的决策指导框架
摘要：本文着重于为混合可再生能源系统（HRES）提出最佳投资和运营建议。为此，我们为HRES投资开发了一个模块化的综合分析性能模型，该模型基于可扩展的原子组件模型库，包括可再生资源，例如太阳能和风，电源，电源，电源合同以及可编程客户负载的交换机。绩效模型正式表达了可行性限制和关键绩效指标，包括所有权，环境影响和基础设施弹性的总托，这是投资和运营决策变量的函数。基于绩效模型，我们设计和开发了一个决策引导系统，以实现可行的投资建议，以优化受网络相关的操作约束的关键绩效指标。最后，我们在一个基于市政电力公司的现实世界示例的案例研究中演示了该模型。
Stackelberg型号在两级供应链中，质量不完美，允许短缺
摘要。鉴于绝对供应链模型的应用并不能使供应批次中很少有缺陷的物品的可能性无效，因此必须进行检查以分离有缺陷的物品，以便以折扣价出售此类隔离物品。短缺主要发生，需求突然上升或生产能力不稳定，从而使玩家的决定。在本文中，短缺被认为是卖方的决策变量，并且需求接受买方的销售价格和营销支出。将依次审查玩家的互动，并确定为非合作性的Stackelberg游戏。此外，提出了供应链模型，以证实供应链中买方与卖方之间的相互作用，并且通过非合作游戏理论方法进行了投入。Stackelberg游戏方法用作非合作方法的扩展，这是一个玩家充当领导者，另一个玩家作为追随者。将提供一致的数值示例以及灵敏度分析，以比较在不存在和存在短缺的情况下比较两个不同的模型，以突出本研究的意义。
使用遗传算法
在不同天气条件和相应系统成本下的系统功率可靠性是设计混合太阳能发电系统的两个主要问题。本文建议采用一种最佳的尺寸方法，以优化采用电池库的混合太阳能风格系统的配置。基于遗传算法（GA），该算法具有相对计算简单性的能力，开发了一种最佳的大小方法来计算最佳系统配置，该方法可以实现客户所需的电源损失（LPSP），并具有最低的系统成本（ACS）。优化过程中包含的决策变量是PV模块编号，风力涡轮机号，电池号，PV模块斜率角度和风力涡轮机安装高度。该提出的方法已应用于为电信继电器站提供功能的混合系统的分析，并发现了良好的优化性能。此外，还给出了系统功率可靠性与系统配置之间的关系。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。
农业水管理
农业经济学水理计划模型（WPM）发现，水稀缺地区的灌溉者对水价有相当无弹性的反应，从而使水价对节水的成本保护作用。我们认为，由于将赤字灌溉排除在常规WPM中的代理商可用的一组决策变量之外，由于模型结构问题的预测，定价的预测性能被大大低估了。为了检验我们的假设，我们开发了一个模型，该模型将连续的农作物生产功能整合到一个积极的多属性WPM中，这使我们能够通过赤字灌溉评估代理人对定价的适应性响应。该模型用应用于西班牙的El Salobral-Los llanos灌溉区域。我们的结果表明，将赤字灌溉纳入适应选项，与替代模型设置相比，水需求曲线的弹性明显更大，在该模型设置中排除了赤字。我们得出的结论是，忽略赤字灌溉可能会导致对节水对节水的成本效益的明显低估。
量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
www.migrationletters.com 将人工智能融入商业决策：以 ChatGPT 为例
摘要 对与人工智能、工商管理和决策变量研究相关的研究论文的制作和出版进行了文献综述。本文件提出的文献计量分析的目的是了解 2017-2022 年期间在 Scopus 数据库中注册的出版物数量的主要特征，从而确定了 25 种出版物。该平台提供的信息通过图表和数字进行组织，按出版年份、原产国、知识领域和出版物类型对信息进行分类。描述了这些特征后，通过定性分析引用了不同作者对所提主题的立场。通过这项研究得出的主要结论是，澳大利亚、印度、波兰、俄罗斯和美国（共 3 篇出版物）是这些国家机构附属作者名下科学产出最高的国家。对人工智能、工商管理和决策研究相关文献资料建设贡献最大的知识领域是计算机科学，共发表了 13 篇文献，而上述期间最常用的出版物类型是期刊文章，占总科学产出的 48%。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
超快速充电站光伏与储能系统的多目标优化
摘要 安装超快速充电站 (UFCS) 对于推动电动汽车 (EV) 的普及至关重要。鉴于这种充电技术所需的大量电力，在充电站设计中整合可再生能源 (RES) 和储能系统 (ESS) 是减少其对电网和环境影响的一个有价值的选择。因此，本文提出了一个多目标优化问题，用于优化电动汽车 UFCS 中的光伏 (PV) 系统和电池 ESS (BESS) 的尺寸。提出的多目标函数旨在一方面最小化充电站的年化成本，另一方面最小化产生的污染物排放量。决策变量是 PV 板的数量和要安装的 ESS 的容量。通过应用线性标量化方法，优化问题简化为单目标问题。然后通过遗传算法 (GA) 优化等效的单目标函数。所提出的优化框架已应用于研究案例，结果证明 PV 和 ESS 可以显著降低年化成本和污染物排放量。最后，还进行了敏感性分析以验证所提解决方案的有效性。
用多目标粒子群算法
摘要伊朗太阳能的高潜力以及空气污染的问题使使用太阳能越来越不可避免。在这项工作中，研究了太阳能有机兰丁周期（ORC）。太阳能收集器是平板收集器。与MOPSO算法的混合体系的能量，自我和经济分析是针对伊朗首都德黑兰进行的。假定太阳能收集器的工作流体被认为是水，ORC的工作流体为R123。MATLAB软件用于仿真，为了计算R123流体属性，使用了重建软件。exergy的调查表明，最充电的破坏与蒸发器有关。考虑了两个由发射效率和电价组成的目标功能。该优化的决策变量被认为是太阳能收集器面板和泵的数量，涡轮机等效率以及冷凝器和蒸发器的压力。帕累托图显示，系统的发电效率在7.5-10.5％的范围内可能有所不同，生产的电力价格可能会在0.2-0.26 $/kWh的范围内变化。关键字：自动，有机兰金周期，平坦收集器，能量，经济，太阳能。