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World File Search System惩罚项
使用基于物理的模型对频率调节市场的电池系统进行多尺度模型预测控制
我们为固定电池系统提出了一种多尺度模型预测控制 (MPC) 框架，该框架利用高保真模型来权衡能源和频率调节 (FR) 市场提供的短期经济激励与长期退化效应。我们发现 MPC 框架可以大幅减少长期退化，同时正确响应 FR 和能源市场信号（与使用低保真模型的 MPC 公式相比）。我们的结果还证明，可以使用现代非线性规划求解器将复杂的电池模型嵌入闭环 MPC 模拟中（我们在 Julia 中提供了一个高效且易于使用的实现）。我们利用从模拟中获得的见解来设计一个低复杂度的 MPC 公式，该公式与使用高保真模型获得的行为相匹配。这是通过设计一个合适的终端惩罚项来实现的，该惩罚项隐式地捕获长期退化。结果表明，通过正确设计成本函数，可以在低复杂度 MPC 公式中解释复杂的退化行为。我们相信，我们的概念验证结果具有工业意义，因为电池供应商正在寻求参与快速变化的电力市场，同时保持资产完整性。
夸克：量子应用重构内核
D-Wave 已经围绕其量子退火器提供了一个广泛的软件库，并且已经实现了几个转换步骤 [3]。我们不想与 D-Wave 的 API 竞争，而是希望以专注于原始问题的实例中心方法与之相伴。我们简化所提供功能的一个具体示例是处理次数大于 2 的多项式，这只能通过 D-Wave API 通过绕行获得，参见 [3]，这意味着用户需要了解结构差异。在 quark 中，不需要其他任何内容，只需要基类。随着从约束问题到无约束问题的步骤，引入了具有相应惩罚项的约简变量，从而自动降低多项式的次数。
一种适用于可再生能源的微电网的自适应实时能源管理系统
摘要本文提出了使用基于Lyapunov优化的实时方法的微电网的自适应实时能量调度方法（RT-EMS）。日常不准确的预测可能会导致能源调度问题的非最佳解决方案。尽管实时优化方法消除了处理预测不确定性的必要性，但它忽略了日常稳定方法中使用的有价值的统计信息，而是为问题提供了次优的解决方案。所提出的自适应方法结合了随机日期和RT-EMS的优势，并降低了微电网的实时操作成本。提出的方法通过在目标函数中添加惩罚项将RT-EMS解决方案移动到最佳解决方案。数值结果以证明提出的自适应方法的性能提高。
色散和码本设计问题的量子加速
摘要 在本文中，我们提出了最大和与最大最小色散问题的新公式，这些公式可通过 Grover 自适应搜索 (GAS) 量子算法实现解决方案，从而实现二次加速。色散问题是被归类为 NP 难的组合优化问题，经常出现在涉及最佳码本设计的编码理论和无线通信应用中。反过来，GAS 是一种量子穷举搜索算法，可用于实现成熟的最大似然最优解。然而，在传统的简单公式中，通常依赖于二进制向量空间，导致搜索空间大小甚至对于 GAS 来说都是令人望而却步的。为了规避这一挑战，我们改为在 Dicke 态上搜索最佳色散问题，即具有相等汉明权重的二进制向量的相等叠加，这显著减少了搜索空间，从而通过消除惩罚项简化了量子电路。此外，我们提出了一种用距离系数的秩替换距离系数的方法，有助于减少量子比特的数量。我们的分析表明，与使用阿达玛变换的传统 GAS 相比，所提出的技术可以降低查询复杂度，从而增强基于量子解决色散问题的可行性。
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
![arXiv:2501.07502v1 [cs.LG] 2025 年 1 月 13 日](/simg/8\874bffd147cf2c1d48854fba2a925698143a2659.png)
arXiv:2501.07502v1 [cs.LG] 2025 年 1 月 13 日
强化学习 (RL) 是决策制定中的一种常用工具，它根据相关的累积回报/奖励从各种经验中学习策略，而不会对它们进行区别对待。相反，人类通常会学会区分不同的绩效水平，并提取潜在趋势，以改善他们的决策，从而获得最佳绩效。受此启发，本文提出了一种新颖的 RL 方法，通过区分收集到的经验来模仿人类的决策过程，从而进行有效的策略学习。主要思想是从具有不同绩效水平的经验中提取重要的方向性信息（称为评级），以便可以更新策略以使其偏离具有不同评级的经验。具体而言，我们提出了一种新的策略损失函数，该函数惩罚当前策略与具有不同评级的失败经验之间的分布相似性，并根据评级类别为惩罚项分配不同的权重。同时，来自这些评级样本的奖励学习可以与新的策略损失相结合，以实现来自评级样本的综合奖励和策略学习。优化综合奖励和策略损失函数将导致发现策略改进的方向，即最大化累积奖励，对最低绩效水平惩罚最多，对最高绩效水平惩罚最少。为了评估所提方法的有效性，我们在几个典型环境中进行了实验，结果表明，与现有的仅基于奖励学习的基于评级的强化学习方法相比，该方法的收敛性和整体性能都有所提高。
联合离线加固学习：协作单政策的覆盖范围就足够
离线增强学习（RL）试图使用离线数据学习最佳策略，由于其在在线数据收集不可行或昂贵的关键应用程序中的潜力，因此引起了极大的兴趣。这项工作探讨了联合学习对离线RL的好处，旨在协作利用多个代理商的离线数据集。专注于有限的情节表格马尔可夫决策过程（MDPS），我们设计了FedLCB-Q，这是针对联合离线RL量身定制的流行无模型Q学习算法的变体。FedLCB-Q更新了具有新颖的学习率时间表的代理商的本地Q-功能，并使用重要性平均和精心设计的悲观惩罚项将其在中央服务器上汇总。Our sample complexity analysis reveals that, with appropriately chosen parameters and synchronization schedules, FedLCB-Q achieves linear speedup in terms of the number of agents without requiring high-quality datasets at individual agents, as long as the local datasets collectively cover the state-action space visited by the optimal policy, highlighting the power of collaboration in the federated setting.实际上，样本复杂性几乎与单代理对应物的复杂性匹配，好像所有数据都存储在中心位置，直到地平线长度的多项式因子。此外，fedlcb-Q是通信有效的，其中通信弹的数量仅相对于地平线长度与对数因素有关。
3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。
简单的哈密顿量用于强烈的量子模拟
使用一个充分理解的量子系统模拟另一个不太了解的量子系统的想法具有悠久的历史[1]。随着量子信息技术的最新发展，它吸引了许多研究领域。在核和粒子物理学区域，量子模拟吸引了显着但仍在增长的研究兴趣[2-42]，因为它的潜力避免了符号问题，从而阻碍了传统的数值方法来计算构成标准模型基础的规范理论的实时动力学。仪表理论是相对论量子场理论在局部量规传输下不变的。局部规格不变性在近期量子计算机上有效，准确地模拟量规理论带来了许多挑战。在许多哈密顿的晶格仪理论中，例如Kogut-susskind Hamiltonian [43]，量子链接模型[44，45]和循环 - 弦乐 - 哈德隆公式[46 - 48]，相互作用是局部的，并非所有与物理状态相对应的局部自由度。只有满足当地仪表不变性（高斯定律）的状态是物理的。结果，量子硬件中的噪声或量子算法所构图（例如Trotterterization误差）可能会导致模拟中的非物理结果。许多通用误差缓解技术，例如零噪声CNOT外推[49 - 51]不足以完全恢复物理结果，因为算法的门忠诚度和系统误差有限[10]。有许多研究试图解决这个问题，例如整合了高斯定律（例如，参见参考文献[52，53]），添加了违反规格的惩罚项[54 - 61]，使用动态驱动器和量子控制的不同规格选择（所谓的“ dy-Namical Declopling” [62]），使用对称性保护[63]和命中后[64]，以及
自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。