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学习龙门起重机的时间最佳控制
起重机是建筑，材料处理，仓储和供应链运营的必不可少的一部分，其安全，快速的运营具有很高的经济意义。为了优化其使用，通常需要短的运输和安定时间。这两个目标通常相互矛盾，因为起重机移动的速度越快，其负载越倾向于摆动，延迟了沉降和负载的生产力使用。希望以一种快速移动负载的方式来控制起重机的方法，同时还可以抵消负载的摇摆。使这个问题变得困难的是，实际上所有类型的起重机都不足，也就是说，它们的执行器少于自由度（DOF）。一种常见的起重机是图中所示的开销（龙门）起重机1。它具有两个线性阶段垂直于彼此的线性阶段，并由电动机驱动，另一个用于在电缆上垂直悬挂负载的电动机。与可用的三个执行器相反，负载具有六个自由度，使其可以在起重机工作区内采用任何位置和方向。是什么使这种起重机将负载运输到所需位置的原因是，起重机的动力学是稳定的，并且在没有控制努力的情况下，负载最终将沉降到其悬挂下方的手推车手推车下方的位置。因此，一种简单的控制方法包括将手推车带到负载的所需（x，y）坐标，并让重力稳定载荷。此方法通常在实践中使用，但远非最佳，出于上述原因 -
最佳的能源轮毂操作，包括...
能量轮毂（EHS）是通过转换能量载体和使用储能系统来同时供应不同类型的能源需求的单位。能源存储系统可以显着帮助维持能源生产和能源需求之间的平衡，同时实现可再生能源资源的使用，并通过有效的能源供应管理来提高能源轮毂的灵活性。在这项研究中，一个随机模型设计用于能量轮毂中的单位承诺（UC），其中包括氢车辆（HV）停车场，电动热泵（EHP），吸收冷水机（AC），光伏（PV）模块，锅炉，锅炉，氢化器，电解室（HE）和电动，热，冷却，冷却，冷却，冷却和氢气储存系统。在这里，天然气（NG）和电力是EH的输入，用于供应电，氢，热，冷却和NG需求。在这项工作中，需求的不确定性，氢气罐和光伏电源的初始功率进行了建模，并还研究了存储系统，停车场和需求响应对EH操作的影响。使用GAMS软件中的CPLEX求解器求解了所提出的混合整数线性编程（MILP）模型，以用于EH中的单位承诺。结果表明，在存在需求响应的情况下，EH运行成本降低了27.58％，储能系统增加了12.68％，氢车辆的成本降低了2.9％。此外，评估了不同意外事件对EH操作的影响。结果表明，尽管电网退出，但仍提供氢需求。这尤其是由于此外，根据结果，可以发现冷却存储系统6.19％对降低EH运行成本的影响很大，而电气，氢气和热量存储系统则比其他人的运行成本降低15.89％比其他人更有效。
考虑用户满意度的弹性微电网优化经济运行
提出了一种微电网极端条件下系统恢复能力的优化模型，该模型综合考虑灾前预防和灾后恢复，由以用户满意度为目标的上层优化模型和以经济运行与恢复能力最优为目标的下层优化模型组成。提出了一种融合惯性权重和Lévy飞行等策略的混合Pelican算法。与测试函数的数值比较验证了所提算法具有更好的求解精度和收敛速度。针对小概率、高破坏性的场景进行了仿真实验，并与其他算法进行了比较，证明了所提算法在解决微电网最优经济运行与恢复能力问题上具有更强的优越性。
考虑用户满意度的弹性微电网的最佳经济运作
微电网来研究在极端条件下系统的弹性。考虑到预防前预防和污染后恢复，该模型由一个高级优化模型组成，以实现用户满意度，以及寻求最佳经济运行和弹性的低级优化模型。提出了一种结合各种策略（例如惯性重量和Lévy飞行）的混合鹈鹕算法。与测试功能的数值比较已经证实了所提出的算法具有更好的解决方案准确性和收敛速度。对概率低但损害较高的方案的仿真实验已经进行了高度损害，并与其他算法进行了比较，这表明了拟议算法在解决微网络中最佳的经济运行和弹性问题方面的优势。对概率低但损害较高的方案的仿真实验已经进行了高度损害，并与其他算法进行了比较，这表明了拟议算法在解决微网络中最佳的经济运行和弹性问题方面的优势。
最佳拍卖中的算法信息披露
本文研究了一个联合设计问题，卖方可以设计信号结构，以便代理商学习其价值，以及出售商品的分配和付款规则。在他的开创性工作中，Myerson（1981）展示了如何使用外在信号设计最佳拍卖。我们表明，当卖方还具有设计信号结构的能力时，问题就会变成NP-HARD。我们的主要结果是一种多项式时间近似方案（PTA），用于计算最佳关节设计，最多最多可以在预期收入中乘以𝜖乘积损失。此外，我们表明，在我们的共同设计问题中，卖方可以通过提供部分信息来大大减少代理商的信息租金，从而确保收入至少为所有估值分配的最佳福利的1-1/𝑒。
考虑最佳传感器放置的考虑因素，以提高准确的对象定位，以定位于城市空气流动
先前对物体定位的研究表明，传感器放置和对齐在达到追踪城市空气流动性工具的估计位置的较高准确度中起着重要作用。通常，由于两者之间的重叠不确定性区域较小，地面节点观测矢量之间的近乎正交的相交导致了最高的精度。这适用于通过接地节点摄像机角度观测以及通过地面节点距离测量的三角剖分。但是，通过有限数量的静态基础节点和要本地化的移动对象的网络，这种简单的概念不容易实现。该案例研究进行了敏感性分析，并探讨了如何在这种情况下实现更高估计准确性水平的实用方法。
NTP示范工具和任务概念...
本文提出了一种方法，没有对传感器选择和通信网络拓扑计算的反馈，用于使用最大值结果，使用基于地面的分布式感应，计算和通信网络基础架构，并使用最低结果和最低成本。选择标准包括最大的空域与最少的资源，最少的通信时间和功耗，同时保证系统可观察性并及时为固定用户和移动用户提供高质量的高质量信息。开发的算法使用多目标优化策略，考虑到相互构想的目标之间的交易，并使用o {架子计算工具实施。在桌面仿真环境中使用合成传感器数据在选定的区域空域和概念无线通信网络的参数中生成的合成传感器数据进行了验证。
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
供应链管理策略在优化生产流程中的运用
摘要：本文讨论了供应链管理 (SCM) 策略在优化生产流程以获得竞争优势中的应用。在全球化和日益激烈的竞争背景下，企业面临着提高生产流程效率和效益的挑战。本研究旨在探索如何应用 SCM 原则帮助企业通过优化生产流程获得竞争优势。所采用的研究方法是文献综述，分析各种相关来源，包括期刊、书籍和最近的研究报告。研究结果表明，有效的 SCM 实施可以改善供应链组件之间的协调，缩短生产周期，降低运营成本。此外，集成的 SCM 策略使企业能够更迅速地响应市场需求变化并提高产品质量。本文还指出了 SCM 实施中遇到的挑战，例如对变化的抵制和大量的初始投资要求。总之，实施全面而适应性的 SCM 策略是实现制造业可持续竞争优势的关键。对未来研究的建议包括对各个行业部门的 SCM 实施进行实证评估，并开发模型以应对 SCM 实施中的具体挑战。 Kata Kunci：供应链管理、优化Produksi、Keunggulan Kompetitif、Efisiensi、Efektivitas