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World File Search System最优性
能量报告脱盐的比较荟萃分析...
淡化和大气收获技术非常需要生产用于日常生活活动的淡水并减轻全球水危机。改善这些方法的努力主要是基于更好的工程或材料设计，但是对它们在理论最佳效果上的能量性能的比较并没有很好地巩固。这项研究进行了一项荟萃分析，通过评估吉布斯自由能原理得出的理论限制来评估能量最佳性，从而对现有的大气水收集和脱盐技术进行了比较。在对这两个类别的各种现有技术进行了审查之后，将能量最优性定义为理论最低特定的特定能量消耗除以特定的自行量消耗，用作对各种脱水和大气收获技术的全面比较的度量。的结果表明，蒸气压缩周期和基于混合技术的大气收割机具有较高的能量最优性，为12％，而其他能量最优性的性能较低，较低的表现不到3％。为了淡化，反渗透产生的最高能量最优性为67.43％。此外，大气水收集所需的理想能量最优性与淡化相当至少89.9％，这几乎是不可能实现的。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
评估离网交流连接太阳能光伏-质子交换膜系统制氢规模的最优性
氢气 (H2) 在低全球变暖潜能值 (GWP) 负荷的生产过程中被广泛认为是一种宝贵的能源载体，能够实现化学工业、钢铁制造或重型运输等具有挑战性的行业的脱碳[1 e 3]。当由可再生能源电解水生产时，氧气是该过程的主要副产品，并且在运行阶段不会直接排放温室气体 (GHG)；因此，生产的 H2 被称为“绿色”[4]。此外，基于绿色氢的存储系统被认为是整合大量间歇性可再生能源、提供季节性存储服务以及弥合供暖、运输和电力等难以耦合的能源系统空白的最相关途径之一[5]。此外，政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 指出，采用绿色 H2 是一条可行的气候变化减缓途径 [6 e 8]。与其他 H2 生产途径相比，绿色 H2 的 GWP 负担最小，但目前其生产成本比最常见的基于化石燃料的 H2 生产途径（在实施碳捕获时也称为化石 H2 或蓝色 H2）更高 [3,4,9]。化石 H2 生产途径成本低，但 GWP 负担严重。此外，尽管目前国际社会对绿色 H2 热情高涨，但在 2020 年全球消耗的 9000 万吨 H2 中，约 80% 来自化石燃料途径，大部分来自未减排工艺，其余主要来自石化工业残余气体，造成的总排放量约为 9 亿吨二氧化碳当量 [10]。因此，开发和优化绿色 H2 生产途径具有重要意义和紧迫性。生产绿色 H2 的途径之一是利用太阳能光伏 (PV) 发电厂为电解系统供电，从而确保零排放能源供应。这就是所谓的光伏电解水分解 (PV-EL)，也是本研究的重点。如第 2 节后面所述，有几种将太阳能光伏连接到 PEM 电解器的拓扑可能性。在本研究中，我们重点关注通过交流链路与 PEM 电解器耦合的离网太阳能系统（如图 1 所示），其中光伏电池板的电力通过逆变器从直流转换为交流，然后通过交流/直流整流器供电解器使用。本文将这种类型的系统称为离网交流链路 PV-PEM。尽管需求和使用阶段与项目特定分析相关，但在本研究中，我们仅关注生产阶段以及推动其最佳尺寸和设计的要素。
供应链中的供应商水平的选择...
在这项工作中，作者通过使用二进制编码遗传算法的概念来讨论选择供应商水平的方式。，由于多个目标功能的参与，最佳解决方案，广泛讨论了比赛选择过程。除此之外，作者还涉及模糊参数，因为在分析部分中的决策者的吸引力水平，以提高最佳性能。作为对帕累托最优性的案例研究，在帕累托边境的帮助下，正确讨论了解决方案的不占主导地位的理论。最终对基于质量，成本和服务水平的示例后的目标函数值进行了分析，并以对最优性的重要看法进行了分析。基于最佳解决方案，正确讨论了供应商选择的水平。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
![arXiv:2002.09783v4 [quant-ph] 2020 年 7 月 13 日](/simg/f\fb22dc391d63d93aaae3fa1696ffbdd32831ecbf.webp)
arXiv:2002.09783v4 [quant-ph] 2020 年 7 月 13 日
布局综合是量子计算中的一个重要步骤，它处理量子电路以满足设备布局约束。在本文中，我们为该问题构建了 QUEKO 基准，这些基准具有已知的最佳深度和门数。我们使用 QUEKO 来评估当前布局综合工具的最优性，包括谷歌的 Cirq、IBM 的 Qiskit、剑桥量子计算的 t | ket ⟩ 以及最近的学术工作。令我们惊讶的是，尽管学术界和工业界对量子电路的编译和综合进行了十多年的研究和开发，但我们仍然能够证明巨大的最优性差距：小型设备上平均为 1.5-12 倍，大型设备上平均为 5-45 倍。这表明通过更好的布局综合工具可以大大提高量子计算机的效率。最后，我们还证明了量子计算布局综合问题的 NP 完全性。我们已经将 QUEKO 基准开源。
混合策略 - 2024年4月22日，第2期
•游戏可以建模现实生活中的情况，但模型实现很重要。•正常形式的非合作（战略）游戏包括玩家，玩家的策略以及为所有策略提示的功能。•各种概念可以帮助预测/分析游戏的结果： - 主要策略 - 帕累托最优性 - （纯）纳什均衡•我们分析了许多示例游戏：囚犯的困境，伙伴之战，鸡肉，惩罚，惩罚和猜测数字。•纯净的纳什平衡并不总是存在。
IDB-A 多级运动计划：光纤束配方
摘要 - 具有复杂动态的机器人系统的动态计划是一个具有挑战性的问题。最近基于抽样的算法通过传播随机控制输入来实现渐近最优性，但它们的经验收敛速率通常很差，尤其是在高维系统（如多电动器）中。另一种方法是使用简化的几何模型进行首先计划，然后使用轨迹优化来遵循参考路径，同时考虑真实动力学。但是，如果初始猜测不接近动态可行的轨迹，则此方法可能无法产生有效的轨迹。在本文中，我们提出了迭代的不连续性A*（IDB- a*），这是一种新型的运动动力运动计划者，可以迭代地结合搜索和优化。搜索步骤利用了有限的短轨迹（运动原语），这些轨迹是相互互连的，同时允许它们之间存在界限的不连续性。优化步骤在本地通过轨迹优化的不连续性进行了修复。通过逐步降低允许的不连续性并结合更多的运动原始性，我们的算法可实现渐近最优性，并在任何时候表现出色。我们提供了八个不同动力学系统的43个问题的基准，包括不同版本的独轮和多旋转器。与最先进的方法相比，IDB-A*始终如一地解决了更多的问题实例，并更快地发现了较低成本的解决方案。
质量足够吗？在神经音频合成模型的大规模评估中整合能耗
抽象的深度学习模型现在是现代音频综合的核心组成部分，近年来它们的使用已大大增加，从而导致了高度准确的多个任务系统。但是，这种对质量的追求以巨大的计算成本产生了巨大的能源消耗和温室气体的排放。这个问题的核心是科学界用来比较各种贡献的标准化评估指标。在本文中，我们建议依靠基于Pareto最优性的多目标度量，该指标同样考虑模型的准确性和能耗。通过将我们的度量应用于生成音频模型的当前最新技术，我们表明它可以逐渐改变结果的重要性。我们希望提高人们对高质量模型的能源效率的需求，以便将计算成本放在深度学习研究重点的中心。