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使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由使用机器学习的IT支持机票的自动优先级和路由
该研究将评估各种机器学习算法，包括SVM，Random Forest和Ensemble Models，以便对门票进行分类和优先级的优先级。准确对门票进行分类和优先级。高级数据预处理技术（例如TF-IDF矢量化和类平衡）用于处理数据不一致和不平衡。此外，研究还研究了将机器学习与基于规则的系统相结合的混合方法，以提高低频和模棱两可的票务类别的分类性能。此外，结合反馈循环和实时数据更新可确保模型适应性的IT环境。
量子网络的纠缠路由：一种深度强化学习方法
摘要 — 量子通信在广泛领域中的应用发展势头迅猛，尤其是那些需要高安全性数据传输的领域。另一方面，机器学习在包括网络在内的各种应用领域取得了许多突破性的成功。然而，目前，机器学习在量子网络中的应用并不像在其他领域那么广泛。出于这样的动机，我们提出了一种由机器学习驱动的量子网络纠缠路由方案，旨在在一个时间窗口内满足最大数量的需求（源-目的地对）。更具体地说，我们提出了一种深度强化路由方案，称为深度量子路由代理 (DQRA)。简而言之，DQRA 利用经验设计的深度神经网络来观察当前网络状态来调度网络的需求，然后通过保留量子位的最短路径算法进行路由。DQRA 通过使用明确设计的奖励函数来训练，以实现最大化每个路由窗口中已解析请求的数量的目标。我们的实验研究表明，在量子比特受限的网格网络中，DQRA 平均能够将成功路由请求的比率保持在 80% 以上，在极端条件下则保持在 60% 左右，即每个节点在一个窗口内只能充当一次中继器。此外，我们表明，就量子网络的大小而言，DQRA 的复杂性和计算时间是多项式的。索引术语 — 量子网络路由、深度强化学习、量子网络、深度学习。
路由安全：BGP 事件、缓解技术和策略行动
秘书处感谢外部专家 Sara Alamin 以及来自技术社区和行业的多位专家为本报告做出的贡献。其中包括：AT&T 的 Amy Alvarez；Lumen Technologies, Inc. 首席架构师 Stewart Bamford；Einar Bohlin；AT&T 的 Chris Boyer；日本互联网倡议研究员、Arrcus Inc. 技术人员 Randy Bush；Lumen Technologies, Inc. 国家安全高级总监 Kathryn Condello；ICANN 的 David Conrad；佐治亚理工学院的 Alberto Dainotti；ICANN 的 Alain Durand；Netnod 的 Patrik Fältström；ICANN 的 Laurent Ferrali；Marco Hogewoning；APNIC 的 Geoff Huston；Anne-Rachel Inne；互联网协会的 Olaf Kolkman；Qrator Labs 的 Alexander Lyamin；Kentik 互联网分析总监 Doug Madory；AT&T 的 Jason Olson； Elena Plexida，ICANN；Andrei Robachevsky，互联网协会；Nicola Rustignoli，苏黎世联邦理工学院；Chelsea J. Smethurst，微软；Job Snijders，Fastly 首席工程师兼 OpenBSD 开发人员；Mark Svancarek，微软；Cecilia Testart，佐治亚理工学院；Martin Thygesen，思科系统公司；Andree Toonk，MySocket.io。
AlphaRouter：基于强化学习和树搜索的量子电路路由
摘要 — 量子计算机有可能在优化和数字分解等重要任务上超越传统计算机。它们的特点是连接性有限，这需要在程序执行期间将其计算位（称为量子位）路由到特定位置以执行量子操作。传统上，最小化路由开销的 NP 难优化问题已通过次优的基于规则的路由技术解决，而成本函数设计中嵌入了固有的人为偏见。本文介绍了一种将蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 与强化学习 (RL) 相结合的解决方案。我们基于 RL 的路由器称为 AlphaRouter，其性能优于当前最先进的路由方法，并且生成的量子程序的路由开销减少了多达 20%，从而显著提高了量子计算的整体效率和可行性。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
IAC-23，C1，IPB，31，x80485 带量子的卫星路由...
由于需要考虑大量变量和约束，优化用于多个空间碎片收集和多个在轨服务的卫星路线可能是一个非常复杂的问题。需要考虑的因素包括轨道上碎片和服务目标的位置和移动、卫星的能力以及卫星燃料和电力使用的限制等。此外，由于需要考虑多个目标，例如在最大化碎片收集或服务覆盖范围的同时最小化燃料使用量，问题可能会变得更加复杂。解决这个问题的经典方法包括启发式和元启发式方法，如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化和混合整数规划。在本文中，我们计划实现基于量子退火的卫星路线优化算法。这是一种可用于优化卫星路线的量子计算方法。量子退火背后的原理是利用量子力学效应来找到函数的全局最小值。在卫星路由的背景下，该函数将表示卫星沿特定路线行进所需的成本或能量。卫星的路线将由函数中的变量表示，量子退火器将使用量子力学效应来搜索能量最低的路线，这将对应于卫星要采取的最佳路径。我们计划使用 Ising 模型来实现卫星路由的量子退火。它可以用来将成本函数表示为一组通过成对相互作用相互作用的二元变量。变量之间的相互作用将表示路由问题的不同约束和目标，例如燃料使用和碎片收集。目标是找到最小化成本函数的变量配置，这对应于最佳卫星路线。将生成一个完整的数学模型，并基于所提出的技术进行数值分析。
具有充电限制的电动汽车时间和能量优化路线策略
摘要 — 精确的电动汽车长途路线规划器有助于缓解行驶里程焦虑。本文介绍了一种考虑电池充电限制的时间和能量优化路线策略。通过模拟天气和交通状况对车辆能耗的影响，以及考虑实际的充电功能，提高了该方法的准确性。路线问题被视为多目标优化，并使用不同的算法进行求解，以评估每种方法的准确性和可处理性。结果表明，当速度成为决策变量并在路线的某些部分进行调整时，在行程时间和能耗方面出现了有吸引力的权衡。索引词 — 电动汽车、充电调度、行驶里程、受限最短路径、生态路线。
量子密钥分发网络的快速安全路由算法
摘要 —本文考虑了量子密钥分发 (QKD) 网络中以最大可实现速率进行安全数据包路由的问题。假设 QKD 协议为多跳网络中每条链路上的安全通信生成对称私钥。量子密钥生成过程受噪声影响，假设由随机计数过程建模。首先使用每跳可用的量子密钥对数据包进行加密，然后通过通信链路以点对点方式传输。在这种情况下出现的一个基本问题是设计一种安全且容量可实现的路由策略，该策略考虑到加密量子密钥的可用性随时间变化以及传输的有限链路容量。在本文中，通过将 QKD 协议与通用最大权重 (UMW) 路由策略 [1]–[3] 相结合，我们设计了一种新的安全吞吐量最优路由策略，称为串联队列分解 (TQD)。 TQD 有效地解决了多种流量（包括单播、广播和多播）的安全路由问题。本文的主要贡献之一是表明该问题可以简化为转换网络上的通常的广义网络流问题，而不受密钥可用性约束。模拟结果表明，与最先进的路由和密钥管理策略相比，所提出的策略产生的延迟要小得多。所提出的策略的吞吐量最优性的证明利用了 Lyapunov 稳定性理论以及对密钥存储动态的仔细处理。索引术语 — 量子密钥分发、吞吐量最优路由、网络算法。
路由安全：BGP 事件、缓解技术和政策行动
秘书处感谢外部专家 Sara Alamin 以及来自技术界和业界的几位专家为报告做出的贡献。他们包括：Amy Alvarez，AT&T；Stewart Bamford，Lumen Technologies, Inc. 首席架构师；Einar Bohlin；Chris Boyer，AT&T；Randy Bush，Internet Initiative Japan 研究员、Arrcus Inc. 技术人员；Kathryn Condello，Lumen Technologies, Inc. 国家安全高级总监；David Conrad，ICANN；Alberto Dainotti，佐治亚理工学院；Alain Durand，ICANN；Patrik Fältström，Netnod；Laurent Ferrali，ICANN；Marco Hogewoning；Geoff Huston，APNIC；Anne-Rachel Inne；Olaf Kolkman，互联网协会；Alexander Lyamin，Qrator Labs；Doug Madory，Kentik 互联网分析总监；Jason Olson，AT&T；Elena Plexida，ICANN； Andrei Robachevsky，互联网协会；Nicola Rustignoli，苏黎世联邦理工学院；Chelsea J. Smethurst，微软；Job Snijders，Fastly 首席工程师兼 OpenBSD 开发人员；Mark Svancarek，微软；Cecilia Testart，佐治亚理工学院；Martin Thygesen，思科系统公司；Andree Toonk，MySocket.io。