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通过基于梯度的学习策略最大化多智能体量子游戏的局部奖励
摘要：本文深入研究了多智能体环境中复杂的量子游戏世界，提出了一个模型，其中智能体利用基于梯度的策略来优化局部奖励。引入了一种学习模型，重点关注智能体在各种游戏中的学习效率以及量子电路噪声对算法性能的影响。研究揭示了量子电路噪声与算法性能之间的非平凡关系。虽然量子噪声的增加通常会导致性能下降，但我们表明，在某些特定情况下，低噪声可以意外地提高具有大量智能体的游戏中的性能。这种见解不仅具有理论意义，而且考虑到当代嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机的固有局限性，也可能具有实际意义。本文提出的结果为量子游戏提供了新的视角，并丰富了我们对多智能体学习与量子计算之间相互作用的理解。强调了挑战和机遇，为量子计算、博弈论和强化学习交叉领域的未来研究指明了有希望的方向。
保护简报 51：历史建筑和现有建筑的建筑规范：规划和最大化其应用
美国在 19 世纪和 20 世纪初采用的最早的建筑规范条例侧重于灾难性火灾和地震后的防火安全以及改善不达标的住房条件。随着时间的推移，规范不断扩展，设立了对自然光、净水、废物处理、结构完整性、抗风和抗食物、最小房间尺寸、建筑出口的最低要求，以及数百项影响生命和财产安全的其他要求。第二次世界大战后，规范还成为实施与住房、普遍可达性和节能相关的新的公共和政府优先事项的可用机制。在接下来的 75 年里，规范及其管理变得越来越复杂，随着新的规范变化不断提高建筑物所需性能的水平，这种模式仍在继续。例子包括侧重于能源消耗和节约、碳减排、通风系统的设计和性能以及城市与荒野交界处防止野火的规定。
使用生成式人工智能最大化测试覆盖率并避免数据隐私挑战
企业不断升级到更先进的平台，以满足不断变化的运营需求。但是，将数据从一个平台迁移到另一个平台可能非常繁琐且耗时，并且可能涉及多项挑战。最大的挑战之一是获得利益相关者的认可并确保数据完整性，其中数据完整性也会影响您如何影响利益相关者的认可。如果我们能够确保无缝数据迁移解决方案，不会妨碍数据的完整性，并且可扩展且具有成本效益等，那么企业的多个利益相关者就可以参与迁移活动。
电网与可再生能源之间的能源交易：实现利润最大化的动态定价和需求方案
摘要：随着分布式能源（DER）（例如太阳能光伏（PV））的技术发展和部署成本的降低，能源交易最近受到鼓励，能源消费者可以从自己的能源存储系统（ESS）出售能源。同时，由于温室气体（GHG）排放量空前上升，一些国家（例如韩国和印度）已要求在能源交易市场中使用可再生能源证书（REC）。在本文中，我们提出了一种能源经纪人模型来促进现有电网和能源消费者之间的能源交易。特别是，为了最大限度地提高能源消费者和能源供应商的利润，所提出的能源经纪人负责决定基于 REC 的能源交易市场中能源的最佳需求和动态价格。在该解决方案中，消费者的智能代理（例如物联网智能设备）交换与能源交易相关的信息，包括能源发电量、价格和 REC。为了确定最佳需求和动态定价，我们使用对偶分解来制定凸优化问题。通过数值模拟分析，我们将所提出的动态定价策略与传统定价策略的性能进行了比较。结果表明，所提出的动态定价和需求控制策略可以通过允许传统电网的 REC 交易来鼓励能源交易。
引入链接预测人工智能来发现数据之间的隐藏联系
链接预测AI将预测依据的可解释性与融入用户知识的能力相结合，提供了一种发现隐藏在海量数据中的未知价值的手段。为实现个人和企业能够最大限度发挥潜力的社会做出贡献。
基于最大化自耗策略和遗传算法的电池储能系统优化运行计划综合评价模型
摘要：当太阳能电池板无法产生足够的能量时，建立储能系统是有益的。然而，在可行性和效率方面存在一个重大问题。这些限制可以通过部署最佳运行策略来克服。在以前的研究中，研究人员通常专注于在这种情况下寻找解决问题的策略，只有一两个评估指标，缺乏对综合目标的全面评估。此外，很少有研究提出适用于具有不同能源需求特征的基于预测的运行场景的电池系统通用模型。因此，本研究开发了一个电池储能系统运行计划优化的综合评估模型，该模型具有详细、全面的分析以及实施的实用性。为了尽可能迅速、完全地消耗光伏发电的最大允许速率，该模型基于最大化自耗策略 (MSC)。采用遗传算法对光伏发电和负载需求进行时间匹配，充分考虑综合技术经济指标和总运行成本。该模型在典型的美国房屋中进行了验证，根据所分析的三种电池的技术经济指标选择最佳电池系统。研究发现，Discover AES、Electriq PowerPod2 和 Tesla Powerwall+ 这三种电池都可以作为储能选项，在短时间充电和放电阶段，它们的技术性能存在细微差别。Discover AES 的优势在于，在电池储能系统长期运行期间，可以及时利用光伏发电来满足负载需求。通过机器学习方法正确预测建筑能源需求，可以进一步扩展模型的稳健性和预测性能。机器学习方法被证明可行，可以使我们的优化模型适应具有不同能源需求特征的各种电池存储场景。这项研究在两个方面具有创新性。首先，使用 MSC 策略的遗传算法进行分层优化。其次，将机器学习方法与遗传算法结合使用，对预测计划进行在线优化。此外，本文提出的制定最佳运行计划的方法具有三大优点，即：通用性、实施方便和可扩展性好。然而，电池储能系统的充电和放电性能是在短期运行和常规太阳辐射下模拟的。未来应研究考虑太阳波动的长期运行。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
当稳定回收的燃料（SRF）生产和消费最大化环境益处时？生命周期评估
从源分离和机械治疗的非回收废物中获得的固体回收燃料（SRF）可以替代水泥厂中的碳焦，从而导致碳中立性。在意大利机械处理厂中进行了非回收和选定废物的SRF生产的生命周期评估（LCA），以估计每吨SRF产生的潜在环境影响。该分析将有助于评估由于最佳和最差的SCE Narios中可乐替代而获得的收益。评估了可能影响环境益处的变量的评估：SRF生物碳含量（以纸张和纸板的百分比）进行评估；从处理厂到水泥窑的运输距离；机械设施中使用的可再生能源。平均而言，大约35.6 kgco 2 -eq由SRF运输和生产阶段产生。这些影响通过可口可乐的替代而大大弥补，获得约-1.1 TCO 2 -EQ的净值避免了每吨SRF。平衡，由于SRF的产生和消费量，全球变暖潜力范围从约-542 kgco 2 -eq到约-1729 kgco 2 -eq。该研究建议使用SRF在水泥窑中替代可乐，也可以在较低的人口稠密的地区替代可乐，以减轻环境影响并在全球范围内实现碳中立性。
dqssa：一种量子启发的解决方案，用于最大化在线社交网络（学生摘要）
引言最大化（IM）问题围绕从社交网络中提取一部分，也称为种子节点的子集（也称为种子节点）。IM的实际应用从流行病学到营销，由于其现实世界中的多样化，它成为研究的人口。先前对IM的研究，尽管在有效种子节点选择方面产生了显着的进步，但由于时间复杂度过多或影响效率低下而产生了良好的发展。为了克服这一点，我们的方法在网络的影响力传播和执行时间之间取得了平衡，这是开发有效的IM算法所必需的。，我们通过合并量子启发的元毛术（MH）（MH），借鉴了量子物理学原理，例如Schr¨odingerWave方程和Delta电位领域（Ross 2019），从而解决了解决方案的问题，并通过合并量子启发的元毛术（MH）来解决局部最佳点（MH）。这些方法产生了令人鼓舞的结果，如随后的部分所述。IM算法遵循一个序列过程，首先使用Louvain算法识别重要的通信结构。在社区内的种子节点的选择是通过称为局部影响估计量或谎言的目标函数来促进的。一旦通过DQSSA从Lie函数获得溶液和其他基线方法，根据Infectim概率超参数的不同基线方法（IC）扩散模型，可用于量化跨图的影响。