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World File Search System模拟退火
使用循环强化学习和模拟退火在集成电路中布局
随着集成电路 (IC) 技术的日益复杂，其物理设计和生产变得越来越具有挑战性。布局一直是 IC 物理设计中最关键的步骤之一。经过数十年的研究，基于分区、基于分析和基于退火的布局器不断丰富布局解决方案工具箱。然而，包括运行时间长和缺乏泛化能力在内的开放性挑战继续限制现有布局工具的更广泛应用。我们利用强化学习 (RL) 的进步，设计了一种基于学习的布局工具，该工具基于强化学习 (RL) 和模拟退火 (SA) 的循环应用。结果表明，RL 模块能够为 SA 提供更好的初始化，从而产生更好的最终布局设计。与其他近期基于学习的布局器相比，我们的方法主要不同之处在于它结合了 RL 和 SA。它利用 RL 模型在训练后快速获得良好粗略解决方案的能力和启发式方法实现解决方案贪婪改进的能力。
基于自适应模拟退火粒子群算法的风光互补氢能储能系统日前运行分析
摘要：随着低碳经济的不断发展，利用可再生能源替代化石能源的能源结构调整已成为必然趋势。为提高可再生能源在电力系统中的比例，提高可再生能源制氢发电系统的经济性，本文基于电化学储能和氢储能技术，建立了风光互补氢储能系统运行优化模型，采用自适应模拟退火粒子群算法进行求解，并与标准粒子群算法进行了比较。结果表明，改进算法求解的日前运行方案全天可节省系统运行成本约28%。算例分析结果表明，建立的模型充分考虑了系统中设备的实际运行特点，在分时电价机制下，通过调节从电网购入的电量和蓄电池的充放电功率，可以减少风能和太阳能的浪费。系统日前调度优化在保证制氢功率满足氢气需求的同时，实现了日系统运行成本最小化。
shm2024 团队关于量子特征选择的研究
量子在科学研究中一直备受关注，因为它违背了人们的普遍看法。最近发展起来的量子计算也开始受到广泛关注。量子计算机可以比传统计算机更快地解决非确定性多项式 (NP) 难题中的一些独特挑战。这项工作基于在共享任务 QCLEF2024 中实现任务 1 特征选择，其中 MQ2007 数据集包含 46 个特征。该任务使用模拟退火和量子退火执行。基于 ndcg@10（归一化折现累积增益）和退火时间分析了两种退火方法的性能。使用量子退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.3621 和 27222 毫秒的结果。使用模拟退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.4024 和 284106 毫秒的结果。
通过二进制分类检测肺炎：支持向量机（SVM）的经典，量子和混合方法
早期肺炎的早期诊断对于增加生存机会并减少患者的恢复时间至关重要。胸部X射线图像是实践中最广泛使用的方法，它具有挑战性地进行分类。我们的目的是开发一种机器学习工具，该工具可以准确地将图像分类为属于正常或受感染的个体。支持向量机（SVM）很有吸引力，因为二进制分类可以表示为优化问题，特别是作为二次不约束的二进制二进制优化（QUBO）模型，而这又自然地映射到Ising模型上，从而使退火 - 级别，阶级，量子，量子和杂种 - 以探索有吸引力的方法。在这项研究中，我们进行了不同方法之间的比较：（1）SVM（LIBSVM）的经典最新实施； （2）用经典求解器（Gurobi）求解SVM，有或没有分解； （3）用模拟退火解决SVM； （4）用量子退火求解SVM（D-WAVE）； （5）使用Graver增强多种子算法（GAMA）求解SVM。使用模拟退火和量子退火，尝试了几个不同数量的graver元素和许多种子。我们发现模拟的退火和GAMA（带有模拟退火）是可比的，可以快速提供准确的结果，与LIBSVM竞争，并且优于Gurobi和Quarobi和Quantum退火。
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
规划问题与人工智能：概述
(1) Shigenobu Kobayashi 和 Takao Terano (编)：《知识系统手册》，Ohmsha (1990)。(2) J. Hopfield 和 P. Tank：《优化问题中的决策神经计算》，《生物控制论》，第 81 卷，第 141-152 页 (1985)。(3) S. Kirkpatricks 等人：《通过模拟退火实现优化》，《科学》，第 220 卷，第 671-680 页 (1983)。
使用Python -ijrpr
本评论旨在详细概述自动时间表生成中使用的方法和技术，并特别关注基于Python的实现。它探讨了所使用的各种算法，例如遗传算法，约束满意度问题（CSP）和模拟退火，并检查了促进这些技术的特定Python库和工具。此外，该评论介绍了基于Python的时间表生成系统在教育环境中的案例研究和实际应用，从而强调了它们的有效性和优势。
低成本供应链网络的最佳设计
文学工作模型类型解决方案方法和技术Amini and Li（2011）Minlp外近似Amiri（2006）MILP Lagrangean松弛Baptista等。（2019）MILP分解Costantino等。（2013）MILP层次/顺序方法Devika等。（2014）MILP帝国主义竞争算法；可变邻里搜索Fattahi等。（2015）MILP模拟退火；线性放松Javid and Azad（2010）Minlp/混合式凸编程
![人工智能 [R20A1205] 讲稿](/simg/g:\will\search\icon\source\3\390a4212208f638772f48a106f00c4c04c54bbcf.png)
人工智能 [R20A1205] 讲稿
通过搜索解决问题 –II：问题解决代理、寻找解决方案、无信息搜索策略：广度优先搜索、均匀成本搜索、深度优先搜索、迭代深化深度优先搜索、双向搜索、有信息（启发式）搜索策略：贪婪最佳优先搜索、A* 搜索、启发式函数、超越传统搜索：爬山搜索、模拟退火搜索、连续空间中的局部搜索。UNIT-II