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关联相对熵、最优传输和 Fisher 信息：量子 HWI 不等式
摘要。量子马尔可夫半群表征了一类重要的开放量子系统的时间演化。研究这种半群的收敛性质并确定其不变态的集中性质一直是许多研究的重点。函数不等式的量子版本（如修正的对数 Sobolev 和 Poincar'e 不等式）和所谓的运输成本不等式已被证明对于此目的至关重要。经典函数和运输成本不等式被认为是从称为 Ricci 下界的单个几何不等式通过它们之间的插值不等式产生的。后者称为 HWI 不等式，其中字母 I、W 和 H 分别是 Fisher 信息（出现在修改的对数 Sobolev 不等式中）、所谓的 Wasserstein 距离（出现在运输成本不等式中）和出现在两者中的相对熵（或 Boltzmann H 函数）的首字母缩写。因此，从经典角度来看，上述不等式及其之间的蕴涵构成了一幅非凡的图景，它将来自不同数学领域的元素联系起来，例如黎曼几何、信息论、最优传输理论、马尔可夫过程、测度集中和凸性理论。在这里，我们考虑了 Carlen 和 Maas 引入的 Ricci 下界的量子版本，并证明它意味着量子 HWI 不等式，量子函数和运输成本不等式由此而来。因此，我们的结果表明，经典设置的统一图景可以延续到量子设置。
人工智能期中复习搜索解决方案
(ii) [ 对或错 ] 通过 h 2 的 A* 树搜索找到的解保证其成本最多是最优路径的两倍。正确。在 A* 树搜索中，只要未找到通往目标的最优路径，我们始终认为该最优路径的前缀就必须在边缘上。因此，如果找到非最优解，那么在从边缘弹出非最优路径时，作为通往目标的最优路径前缀的路径就位于边缘。弹出非最优解时的成本 ¯ g 即为其 f 成本。通往目标的最优路径前缀的 f 成本为 g + h 0 = g +2 h 1 ≤ 2( g + h 1 ) ≤ 2 C ∗ ，其中 C ∗ 为通往目标的最优成本。因此我们有 ¯ g ≤ 2 C ∗ 并且找到的路径最多是最优路径的两倍长。
基于最优人工智能的调节控制器在一类嵌入式非线性电力系统中的应用
本文研究了蝙蝠启发算法 (BIA) 的实施，作为一种优化技术，以找到两类控制器的最佳参数。第一种是经典的比例-积分-微分 (PID)。第二种是混合分数阶和大脑情感智能控制器。这两个控制器分别用于具有三个物理嵌入非线性的单区域电力系统的负载频率控制。第一个非线性代表发电速率约束 (GRC)。第二个是由于调速器死区 (GDB)。最后一个是由于调速器-涡轮机链路、热力学过程和通信通道施加的时间延迟。这些非线性已嵌入到所研究系统的仿真模型中。已应用 Matlab/Simulink 软件来获得应用两类控制器的结果，这些控制器已使用 BIA 进行了最佳调整。已选择平方误差积分 (ISE) 标准作为目标函数的元素，以及百分比超调量和稳定时间，以实现两个控制器的最佳调节技术。仿真结果表明，当使用混合分数阶和大脑情感智能控制器时，它比传统的比例积分微分 (PID) 控制器提供更好的响应和性能指标。
具有最优云资源分配的可配置业务流程形式化模型
摘要：在当今竞争激烈的商业环境中，组织越来越需要对灵活且经济高效的业务流程进行建模和部署。在这种情况下，可配置流程模型用于通过以通用方式表示流程变体来提供灵活性。因此，类似变体的行为被分组到包含可配置元素的单个模型中。然后根据特定需求定制和配置这些元素。但是，配置元素的决策可能不正确，从而导致严重的行为错误。最近，流程配置已扩展到包括云资源分配，以通过允许访问按需 IT 资源来满足业务可扩展性的需求。在这项工作中，我们提出了一个基于命题可满足性公式的形式化模型，允许找到正确的元素配置，包括资源分配配置。此外，我们建议根据云资源成本选择最佳配置。这种方法可以为设计人员提供正确且经济高效的配置决策。
含储能系统的风电场单样本最优出力平滑方法
全球环境问题（如全球变暖和化石燃料枯竭）是严重的问题。风力发电作为解决这些问题的方案已在世界范围内受到重视[1]。然而，风力发电机的输出会由于风速变化而频繁且迅速地波动。在拥有大规模风电场 (WF) 的电力系统中，频率和电压等电能质量可能会下降[2–5]。为了避免这种情况，电力公司发布了与 WF 功率波动相关的技术要求。为了缓解功率波动，人们使用了储能系统 (ESS)（如电池或飞轮 [6–8]），如图 1 所示。ESS 的主要问题之一是如何设计控制系统以降低成本。为此，需要一种控制算法来降低 ESS 的额定功率（额定能量容量），因为吸收 WF 输出短期分量的 ESS 的成本主要由额定功率决定。虽然 ESS 的成本也取决于额定能量容量，但它受到 ESS 额定功率（通过所谓的 C 速率）的制约 [9]。此外，虽然 ESS 的充电/放电损耗会影响成本，但尚未详细讨论该问题。已经报道了一些降低额定功率（额定能量容量）的 ESS 控制方法。一阶低通滤波器（FLF）通常用于 ESS 控制系统中，通过消除短期分量来减轻 WF 输出的波动。
基于长期电力消耗预测的储能系统最优容量确定方法
摘要：企业用电计划不均衡导致峰值功率增加，从而导致电力供应成本增加。储能设备可以通过补偿计划的计划偏差来优化能源计划，并在参与需求响应时减少外部网络的消耗。然而，在一天中，可能会出现几个用电高峰，这会导致电池完全放电到其中一个峰值；结果，总峰值功耗不会下降。为了优化存储设备的运行，通常使用日前预测，这可以确定峰值的总数。然而，存储系统的功率可能不足以实现最佳峰值补偿。在本研究中，使用基于决策树模型中外生参数的长期功耗预测。基于预测，开发了一种用于确定特定消费者最佳存储容量的新算法，从而优化了平衡负载计划的成本。
使用人工蜂群算法实现微电网中的最优功率共享
摘要：在智能电网中，将多种可再生能源 (RES) 与存储和备用系统相结合的混合可再生能源系统可以提供最具成本效益和稳定的能源供应。然而，最近研究解决的最紧迫问题之一是如何最好地设计混合可再生能源系统的组件，以尽可能低的成本和最佳的可靠性满足所有负载要求。由于混合可再生能源系统的优化难度，找到一种提供可靠解决方案的有效优化方法至关重要。因此，在本研究中，优化了微电网之间的电力传输，以最大限度地降低整个系统和每个微电网的成本。为此，人工蜂群 (ABC) 被用作优化算法，旨在最大限度地降低微电网外部的成本和电力传输。ABC 算法优于其他基于种群的算法，并且具有需要更少控制参数的额外优势。ABC 算法还具有良好的弹性、快速收敛和强大的通用性。本研究进行了多项实验，以证明所提出的基于 ABC 的方法的有效性。模拟结果表明，所提出的方法是一种有效的优化方法，因为它可以以非常简单且计算效率高的方式实现全局最优。
受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
储能参与能源和储备市场的累积收入与最优频率调节模型
π t da 日前市场-DA 电能价格（€/MWh） π t id 日内市场-ID 电能价格（€/MWh） π t fcr, r ,π t fcr, a FCR 底价（€/MW/4h），激活电能价格（€/MWh） π t afrr, r ,π t afrr, a aFRR 底价（€/MW/1h），激活电能价格（€/MWh） π t mfrr, r ,π t mfrr,a +/- mFRR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t rr, r ,π t rr,a +/- RR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t cap 容量市场 电能价格（€/MWh） at, j bm, +/- 上行和下行底价的激活信号：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} at bm 上行和下行储备的手动储备信号：bm = { mfrr, rr} at cap 容量市场的激活信号 dt da DA 市场的时间分辨率（1 小时） dt id ID 市场的时间分辨率（30 分钟） dt bm BM 市场的时间分辨率：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} (15 分钟) P max 电池的最大功率容量（MW） E cap 电池的最大能量容量（MWh） ƞ - , ƞ + 充电和放电效率（%） β 上行和下行 BM 储备的激活部分（%） soc max , soc min 充电阶段的最大值和最小值（%）
基于最优觅食理论的路线优化研究以可再生资源为目标的移动水产养殖系统
摘要：水产养殖系统需要仔细考虑位置，因为位置决定了水质、污染影响和危险情况。移动性可能能够解决这些因素，同时还支持全年使用风能、波浪能和太阳能等可再生能源。本文以专门建造的移动式水产养殖船为例，结合可再生能源收集能力对其进行建模，以评估利用高可再生能源潜力为水产养殖作业提供动力的潜在好处。创建并调整了路线优化算法以模拟水产养殖平台的移动性，并与固定系统进行了成本基础比较。当结合多种资源时，可再生能源潜力的空间变化很小，这严重限制了移动式、可再生能源水产养殖系统的好处。另一方面，通过混合多种可再生能源（装机风电容量13千瓦、装机太阳能661平方米、特征宽度1米的波浪能转换器）持续收集能源表明，可以在不显著增加能源收集器成本的情况下实现移动平台对近海水产养殖的潜在益处（减轻环境和社会问题、对产量产生潜在的积极影响、避免危害等）。