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使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...
量子退火驱动的单机总加权拖延工件数调度问题的分支定界
本文介绍了一种解决离散优化 NP 难问题的新方法，该方法适用于实现硬件量子退火的量子处理器 (QPU，Quantum Processor Unit) 的架构。该方法基于在精确分支定界算法中使用量子退火元启发式算法来计算目标函数的下限和上限。为了确定下限，使用了一种定义对偶问题 (广义离散背包问题) 的拉格朗日函数的新方法，其值在量子机的 QPU 上计算。反过来，为了确定上限，我们以带约束的二元二次规划形式制定了适当的任务。尽管量子机生成的结果是概率性的，但本文提出的混合算法构建方法交替使用 CPU 和 QPU，保证了最佳解决方案。作为案例研究，我们考虑 NP 难单机调度问题，最小化延迟作业的加权数量。进行的计算实验表明，在解决方案树的根部已经获得了最优解，并且下限和上限的值仅相差百分之几。
R18 技术学士CSE（数据科学）III 和 IV 年 JNTU ...
能够分析算法的性能 能够为指定的应用程序选择合适的数据结构和算法设计方法 能够理解数据结构的选择和算法设计方法如何影响程序的性能 UNIT - I 简介：算法、性能分析-空间复杂度、时间复杂度、渐近符号-大 oh 符号、欧米茄符号、西塔符号和小 oh 符号。 分而治之：一般方法，应用-二分查找、快速排序、归并排序、施特拉森矩阵乘法。 UNIT - II 不相交集：不相交集合运算、联合和查找算法 回溯：一般方法、应用、n 皇后问题、子集和问题、图着色 UNIT - III 动态规划：一般方法，应用-最佳二叉搜索树、0/1 背包问题、所有对最短路径问题、旅行商问题、可靠性设计。第四单元贪婪法：通用方法，应用-有截止期限的工作排序，背包问题，最小成本生成树，单源最短路径问题。第五单元分支定界：通用方法，应用-旅行商问题，0/1背包问题-LC分支定界解决方案，FIFO分支定界解决方案。NP-Hard和NP-Complete问题：基本概念，非确定性算法，NP-Hard和NP-Complete类，Cook定理。教科书：
R18 B.Tech. CSE（网络安全）III 和 IV 年
能够分析算法的性能 能够为指定的应用程序选择合适的数据结构和算法设计方法 能够理解数据结构的选择和算法设计方法如何影响程序的性能 UNIT - I 简介：算法、性能分析-空间复杂度、时间复杂度、渐近符号-大 oh 符号、欧米茄符号、西塔符号和小 oh 符号。 分而治之：一般方法，应用-二分查找、快速排序、归并排序、施特拉森矩阵乘法。 UNIT - II 不相交集：不相交集合运算、联合和查找算法 回溯：一般方法、应用、n 皇后问题、子集和问题、图着色 UNIT - III 动态规划：一般方法，应用-最佳二叉搜索树、0/1 背包问题、所有对最短路径问题、旅行商问题、可靠性设计。第四单元贪婪法：通用方法，应用-有截止期限的工作排序，背包问题，最小成本生成树，单源最短路径问题。第五单元分支定界：通用方法，应用-旅行商问题，0/1背包问题-LC分支定界解决方案，FIFO分支定界解决方案。NP-Hard和NP-Complete问题：基本概念，非确定性算法，NP-Hard和NP-Complete类，Cook定理。教科书：
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
能源 - Inasolar - UPV
随着能源价格上涨，优化可再生能源发电厂的规模至关重要，特别是在由于远距离输电线路导致电力供应不可靠的地区。本研究通过为面临此类挑战的西班牙市政府优化可再生能源发电厂组合来解决这一问题。所提出的方法涉及系统性方法。首先，彻底分析能源需求。接下来，探索可用的可再生资源并确定最佳工厂位置。然后使用多目标粒子群优化算法来确定每个工厂的规模，以最小化年化成本和电网能源进口。使用分支定界技术从理论配置中选择最合适的可行最优值，并优先考虑实用性。在所分析的具体案例中，结果显示 20 年内部收益率为 8.33%。这是通过每个工厂的以下容量实现的：750 kW 光伏太阳能、160 kW 涡轮发电、180 kW 水力抽水、160 kW 生物质发电厂和 200 kW 风力涡轮机。这项研究为能源挑战提供了创新的解决方案，为成本效益高、可持续的项目提供了实用的见解。
承认没有更多物种的更多生物多样性
划界和命名生物多样性是朝着野生动植物保护和研究迈出的至关重要的一步。但是，物种划界必须在生物群中保持一致，以便可以有效地和客观地花费可用的自然保护资源。迄今为止，新发现的谱系通常是未描述的，因此仍然没有保护，或者错误地提出了作为新物种的新物种，但反过来又导致了新兴的分类通货膨胀问题。受到最新概念和方法学进步的启发，我们提出了一种标准化的物种定界工作流程，结合了基因组数据集（“基因组分类法”）的植物遗传学和杂交区分析，其中植物地理位生谱系并非自由地将其作为物种自由排名，而这些物种不完全构成遗传学的物种。在这两种情况下，我们都鼓励其形式的分类命名，诊断和描述来促进对生物多样性的社会意识。当植物地理模式复杂时，整个基因组的使用克服了广泛使用的条形码基因的不可靠性，而对差异和生殖隔离的评估则统一了谱系物种和生物学物种的长期相反的概念。我们建议，保护评估从单个级别（物种）转变为两个水平的层次结构（物种和亚种）将导致对生物多样性的更加平衡的感知，在这种情况下，种内内和种间多样性均受到重视并受到更充分的保护。
太阳能与电池储能系统的最佳整合
摘要 —本文利用实际数据讨论了光伏 (PV) 系统与电池储能系统 (BESS) 的优化设计。具体来说，我们确定了光伏板的最佳尺寸、BESS 的最佳容量以及 BESS 充电/放电的最佳调度，以使包括电费和光伏系统在内的长期总成本最小化。优化是通过考虑大量参数来执行的，例如能源使用、能源成本、天气、地理位置、通货膨胀以及太阳能电池板和 BESS 的成本、效率和老化效应。为了捕捉老化效应、通货膨胀和折现经济回报等长期因素的影响，该问题被表述为混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，时间范围涵盖太阳能电池板和 BESS 的整个生命周期，约为十年或更长时间，而几乎所有现有的光伏系统设计工作都考虑了几天或几周的短得多的时间范围。将 MINLP 转化为混合整数线性规划 (MILP)，并通过分支定界 (B&B) 算法进行求解。由于时间范围较长，MILP 的复杂度较高。然后，使用动态规划提出了一种新的低复杂度算法，其中表明 MINLP 问题可以转化为满足贝尔曼最优原理的问题。将新开发的算法应用于旧金山商业用户的实际数据表明，该系统在第 66 个月达到盈亏平衡点，并将系统总成本降低了 29.3%。
电气工程的 5 个新兴趋势
摘要：电气行业的快速发展是由技术突破、环境问题和不断变化的消费者需求推动的。本研究论文深入探讨了影响电气系统领域的新兴趋势。通过研究截至 2021 年 9 月的进展，本研究全面概述了涵盖可再生能源整合、能源存储解决方案、交通电气化、智能电网、数字化等动态格局。该研究深入探讨了向可持续能源的过渡，强调了对可再生能源发电的日益依赖，包括太阳能、风能和水力发电。详细讨论了能源存储解决方案，重点关注电池技术的改进及其在应对间歇性挑战中的关键作用。交通电气化被分析为一种变革趋势，并深入了解了电动汽车的采用、充电基础设施的发展及其对能源消费模式的更广泛影响。此外，本文还探讨了智能电网与数字化的融合，说明了物联网 (IoT) 等技术如何增强电网管理、实时监控和需求侧响应。随着能源效率越来越受到重视，该研究概述了优化能源消耗和减轻环境影响的策略。该研究还深入研究了通过微电网和本地发电实现能源系统的分散化，展示了它们在增强能源弹性和为偏远地区提供可持续解决方案方面的潜力。它解决了网络安全问题，并强调了确保互联电网安全性和可靠性的必要性。通过分析相关案例研究和行业报告，本文揭示了这些趋势对能源系统、政策制定、基础设施规划和社会福祉的影响。它强调了跨学科合作和创新的必要性，以推动电气技术的持续进步。随着电气行业继续发展超出本研究的范围，及时了解最新发展和趋势对于学术界、工业界和政策制定界的利益相关者至关重要，以便做出明智的决策，塑造能源系统的未来关键词：电气系统、新兴趋势、可再生能源、储能、电气化、智能电网、数字化、能源效率、微电网、网络安全。
发展中国家高渗透率可再生能源的能源转型规划：以玻利维亚互联电力系统为例
摘要：通过减少化石燃料的使用，向更环保的能源矩阵过渡已成为控制气候变化的最重要目标之一。可变可再生能源 (VRES) 是一种重要的低碳替代品。然而，它们的多变性和低可预测性会对电力系统的运行产生负面影响。在这个问题上，能源系统建模工具发挥了重要作用。在探索电力系统在不同水平的 VRES 渗透下的行为时，可以确定某些运营和规划策略来平衡变化、减少运营不确定性并提高供应可靠性。在许多发展中国家，缺乏适当的工具来解释这些影响，阻碍了 VRES 的部署潜力。本文介绍了一种针对玻利维亚案例的特定能源系统模型。该模型管理一个数据库，该数据库收集了玻利维亚目前运行的电力系统的相关参数以及计划到 2025 年的投资组合中的参数。从这个数据库中，我们构建了假设情景，使我们能够将玻利维亚电力系统暴露于一组关于同一年的 VRES 渗透和水力储存的替代方案。范围是量化 VRES 整合潜力，从而量化该国跨越式发展更清洁、更具成本效益的能源系统的能力。为此，通过混合整数线性规划 (MILP) 解决机组组合和调度优化问题，该规划通过分支定界法针对每个场景求解约束条件下的成本目标函数。从能源平衡、输电网能力、削减、火力发电位移、水力储能贡献和发电成本等方面评估和比较结果。结果发现，到 2025 年，所提出的系统可以将平均电力成本降低至 0.22 欧元/兆瓦时，并减少高达 2.22 × 10 6 吨（96%）的二氧化碳排放量，并且 VRES 渗透率非常高，但代价是大幅削减发电量。这是通过将 VRES 装机容量增加到 10,142 兆瓦来实现的。结果是，高达 7.07 TWh（97%）的热力发电被高达 8.84 TWh（75%）的负载由 VRES 覆盖。