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World File Search System子问题
使用储能系统的生成扩展计划考虑可再生能源发电概况和全年的每小时功率平衡约束
摘要：本文提出了一种考虑储能系统（ESS），个体发电单元特征以及全年的每小时功率平衡约束的方法来制定生成扩展计划。生成扩展计划（GEP）是一个复杂的优化问题。要获得成本最低，可接受的系统可靠性和令人满意的CO 2排放的现实计划，需要配制一个复杂的多期混合整数线性编程（MILP）模型，并与单个单位特征以及每小时的功率平衡约束一起求解并解决。此问题需要巨大的计算工作，因为在一个计算中有数千个可能的情况，其中数百万变量。但是，在本文中，提出了简化的过程，而不是直接找到此类MILP的全球最佳解决方案，将其分解为多个LP子问题，这更容易解决。在每个子问题中，都可以包括与可再生能源产生的文件相关的约束，ESS的电荷分离模式以及系统的可靠性。根据泰国的权力开发计划对拟议过程进行了测试。获得的解决方案几乎与实际计划的解决方案相同，但计算工作较少。还讨论了不确定性以及ESS对GEP的影响，例如系统可靠性，电力成本和CO 2排放。
多模式图像融合的去核扩散模型
多模式图像融合旨在结合不同的模态，以产生保留每种模式的合并特征的融合图像，例如功能亮点和纹理细节。为了利用强大的先验，并应对基于GAN的生成方法的不稳定培训和缺乏解释性等挑战，我们提出了一种基于脱氧扩散概率模型（DDPM）的新型融合算法。在DDPM采样框架下，融合任务是作为条件生成概率提出的，该框架被划分为无条件生成子问题和最大似然子问题。后者以层次的贝叶斯方式进行了模拟，并以潜在变量为单位，并通过期望最大化（EM）算法来推断。通过将推理解决方案集成到扩散采样迭代中，我们的方法可以从源图像中生成具有自然图像生成先验的高质量融合图像，并从源图像中产生交叉模式信息。请注意，我们所需的只是无条件的预训练的生成模型，不需要微调。我们的广泛实验表明，我们的方法产生了有希望的融合会导致红外可见的图像融合和医学图像融合。该代码可在https：// github上找到。com/zhaozixiang1228/mmif-ddfm。
量子分布式单位承诺 - NSF-PAR
摘要 —量子计算的出现为解决机组组合等组合复杂电力系统问题的方式带来了一场革命。由于间歇性可再生能源的渗透率呈上升趋势，预计未来机组组合问题的复杂性将会增加。尽管量子计算已被证明可有效解决大量问题，但它在电力系统问题中的应用却相当有限。本文创新性地提出了一种量子机组组合方法，并建立了分解与协调交替方向乘法（ADMM）的量子版本。上述目标是通过设计量子算法并利用量子比特的叠加和纠缠来解决子问题，然后通过 ADMM 协调这些子问题以获得可行解。本文的主要贡献包括：1）创新性地开发了机组组合的量子模型；2）开发了分解与协调支持的框架，为利用有限的量子资源潜在地解决大规模离散优化问题铺平了道路； 3）设计了新颖的量子分布式单元承诺（QDUC）来解决目前量子计算机能够解决的更大规模问题。将QDUC的结果与经典计算机的结果进行了比较，验证了量子计算的有效性。
![arxiv：2501.03521v1 [Quant-ph] 2025年1月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ab8cd2ffee5d4d71164538d91a418046a527760b.webp)
arxiv：2501.03521v1 [Quant-ph] 2025年1月7日
摘要在这项研究中，我们提出了一种使用变异量子电路来约束组合优化的新方法。量子计算机被认为具有比古典计算机更快地解决大型组合优化问题的潜力。变异量子算法（例如变异量子本层（VQE））已被广泛研究，因为它们有望在嘈杂的中间尺度设备上工作。不幸的是，许多优化问题都有限制，这在VQE过程中诱导了不可行的解决方案。最近，通过设计量子电路，仅输出满足约束的状态，提出了几种有效解决约束组合优化问题的方法。但是，可用约束的类型仍然受到限制。因此，我们已经开始开发可以处理更广泛限制的变分量子电路。所提出的方法利用了一个转发操作，该操作从可行状态映射到子问题的可行状态到较大的子问题。只要可以定义适当的转发操作，即使在多个和复杂的约束的情况下，该过程的迭代也可以诱导地构造出可行状态的变异电路。在本文中，将提出的方法应用于设施位置问题，并被发现增加了测量可行解决方案或最佳溶液的概率。此外，获得的电路的成本与常规变化电路的成本相当。
COVID-19运动员的疫苗接种：准备，设定，GO…
6.2.1.1 SOE的战略目标是什么？......................................................... 66 6.2.1.2 Are the strategic objectives clearly outlined?............................................................. 67 6.2.1.3 How does the SOE communicate strategic objectives?...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................组织是否有一个组织图？它如何支持公司计划实施？..................................................................................... 69 6.2.1.5 Explain strategy implementation activities .................................................................. 70 6.2.1.6 How do policies support corporate plan implementation?................................................................................................ 72 6.2.1.7资源如何支持公司计划实施？............................................................................................ 73 6.2.1.8人力资源问题如何影响公司计划的实施？...... 74 6.2.2与相关子问题有关的讨论............................................................................................................................................................................................................................................................................. 75
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。
在分支和...
分支机构（B＆C）是一种精确求解整数编程（IP）问题的流行方法。B＆C是两种方法的组合：分支和切割平面。分支和结合通过划分和构造的策略将问题分为子问题，而切削平面方法通过增加有效的不平等程度来收紧这些子问题。B＆C包含一系列决策问题，例如可变选择，节点选择和剪切生成。因此，其绩效在很大程度上取决于决策策略。核心B＆C组件是切割平面方法，它通过引入额外的有效不平等，称为“切割”，从而增强了IP问题的线性程序（LP）松弛。添加切割可以实质上消除不可行的区域并提高效率。通常，切割被归类于该变量的完整性条件和由问题的基础组合结构引起的变量的完整性条件和组合切割所获得的通用切割。然而，由于平衡分离程序的计算成本与所产生的削减益处的挑战，在B＆C中产生削减是一个微妙的过程。以幼稚的方式生成切割可以减少分支和结合的树的大小，但由于执行分离例程的时间并解决了枚举树中的LP松弛，因此可能会增加整体计算时间。因此，学习切割生成的熟练政策至关重要。在我们以前的工作[1]中，我们提出了一个机器学习框架，以增强旅行推销员问题（TSP）的次级消除限制的结构。在本文中，我们将此框架扩展到最大切割问题。
使用深度强化学习的延迟保证服务的下行链路调度程序
摘要 - 在本文中，我们提出了一种新型的调度方案，以确保单跳无线网络的每包延迟，以延迟关键应用程序。我们考虑了几类具有不同延迟要求的包装，高级数据包在成功传输后产生高实用性。考虑到竞争数据包之间延迟的相关性，我们应用了延迟范围的概念，并为调度决策引入了新的输出增益功能。特别是，选择数据包的选择不仅要考虑其输出增益，还考虑了其他数据包的延迟范围。在这种情况下，我们制定了一个多目标优化问题，旨在最小化平均队列长度，同时在保证每包延迟的约束下最大化平均输出增益。然而，由于环境的不确定性（例如，时变通道条件和随机数据包到达），使用传统的优化技术解决此问题是困难的，而且通常是不切实际的。我们开发了基于深入的增强学习（DRL）的框架来解决它。特别是，我们将原始优化问题分解为一组标量优化子问题，并将它们都作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。然后，我们求助于基于双重Q网络（DDQN）的算法，以学习每个子问题的最佳调度策略，这是CanoverComethelarge-ScalestatesPaceAstatesPaceAndredCeanDreduceq-valueoveres-timation。仿真结果表明，我们提出的基于DDQN的算法在奖励和学习速度方面优于常规Q学习算法。此外，与其他基准方案相比，我们提出的调度方案可以显着减少平均延迟和延迟中断率。
技术医学实验室。技术
从本节中选择情况1或案例2。每个情况都带有50分。每个子问题的标记在括号中指示。案例1一名32岁的妇女在一个周末走进伤亡，急性排尿症伴随着尿频的频率增加，低级发烧，恶心和普遍的弱点。尿液显微镜显示以下结果：WBCS-众多；细菌 - ++;上皮细胞 - 8;葡萄糖 - 零，蛋白质 - 尼尔。值班的医生用抗生素“ X”治疗妇女，并建议在周一提交中途尿液样本以供培养。
博士学位在研究项目中的地位“不平等，...
我们寻求一名有兴趣探索西欧不平等，政党政治和政策需求政治化关系的博士候选人。该项目询问，经济和社会不平等是否会影响选举的偏好和行为以及政策需求。特定的子问题可能会集中在社会制度的上下经历上，以及它们如何影响公民如何思考不平等政治，与劳动力和/或社会中经历和感知的不平等相关的不平等和责任归因的方式，以及各种公民群体的范围，以促进公民的群体，并肯定地构成公民的范围。从经验上讲，该项目将与调查数据合作，并配有管理数据和有关策略曲目的数据。