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World File Search System解空间
多热源电子设备冷却散热器设计及拓扑优化
为了提高散热器的性能，许多研究论文集中于散热器几何形状的设计和优化，这是改善传热的决定性因素。提高散热器（或热交换器）性能的基本方法是优化耦合的流体流动和热传递。考虑三个优化级别：尺寸优化、形状优化和拓扑优化（TO）。对于散热器尺寸优化，通道或翅片直径是需要调整或定义的变量。对于预定义的形状，尺寸优化是最简单的方法，因为它需要较少的设计变量。但是，它不允许获得具有更复杂形状的最佳几何形状。散热器形状优化涉及优化散热器通道或翅片的形状，可以是圆形、矩形、不规则形状等。该方法比尺寸优化方法更灵活，因为其解空间包含了尺寸优化的解空间，尽管程序更复杂。散热器的拓扑优化 (TO) 没有所需的预定义几何形状。可以在设计域中创建各种空隙大小和形状，以生成不同的 TO 几何形状。解空间TO包括尺寸优化和形状优化的解空间。因此它是自由度最大的优化，但同时也是复杂度最大的优化。
岸基混合渡轮的多目标优化调度...
摘要：为提高太阳能发电与岸船（S2S）供电混合渡轮的运行效率、减少排放，提出了一种两阶段多目标优化运行调度方法。该方法旨在根据船舶操作员的偏好和太阳能光伏（PV）功率输出，优化两个相互冲突的目标，即运行成本（柴油发电机（DG）的燃料成本、二氧化碳（CO 2 ）排放税和S2S电力交换）和储能（ES/ESS）降级成本。对于日前优化，使用PV的区间预测数据来映射具有不同权重分配集的目标的解空间。以日前优化的解空间为指导，确定小时前优化的运行点。对于小时前调度，使用更精确的短期预测数据进行最优运行调度。进行了详细的案例研究，结果表明混合动力船舶的运营灵活性有所提高。案例研究还提供了有关调度方案的更深入的信息，如果优化模型中存在冲突的目标，这一点就显得尤为重要。
强双线性耦合的伊辛机
耦合参数谐振器（参数器）网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中，我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同，我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况，以及失谐的作用。我们表明，即使需要仔细校准以确保有正确的解空间，系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外，还会产生新的混合对称状态。此外，我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变，然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。
管理科学：通过系统思维进行决策
6 硬 OR 方法论概述 113 6.1 硬 OR 范式和图表概述 113 6.2 问题制定或问题范围确定 114 6.3 项目建议书或批准决定 116 6.4 问题建模阶段 119 6.5 实施阶段 123 6.6 硬 OR 流程的性质 123 6.7 润滑油部门 — 情况摘要 125 6.8 确定要分析的问题 128 6.9 库存补货问题的相关系统 131 6.10 LOD 项目建议书 133 6.11 相关 LOD 系统的完整定义 134 6.12 数学模型 137 6.13 LOD 的数学模型：第一次近似 140 6.14 LOD 模型的第二次近似 142 6.15 探索 T ( L , Q ) 的解空间 143 6.16 测试 LOD 模型 147 6.17 LOD 解的灵敏度和误差分析 147 6.18 项目报告和实施 150 6.19 推导模型的解决方案 150 6.20 对硬 OR 方法论的反思 154 6.21 章节重点 156
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。即使对于本地计算而言，这个问题也是非常困难的。在这里，我们在分布式架构上解决它。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门包含几个任务：（i）纠缠生成和分发，（ii）本地操作，以及（iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，该问题结合了运行时间最小化和分布式纠缠态的使用。具体而言，我们将分布式编译问题表述为动态网络流。为了增强解空间，我们扩展了公式，引入了一个谓词来操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。
在经典和量子计算平台上估计布尔可满足性问题的状态密度
给定一个合取范式 (CNF) 中的布尔公式 φ (x)，状态密度计算对于所有 e 值，恰好违反 e 个子句的变量分配的数量。因此，状态密度是所有可能分配中未满足子句数量的直方图。这种计算概括了最大可满足性 (MAX-SAT) 和模型计数问题，不仅可以洞察整个解空间，还可以衡量问题实例的难度。因此，在现实世界中，即使使用最先进的算法，这个问题通常也是不可行的。虽然找到这个问题的确切答案是一项计算密集型任务，但我们提出了一种基于测度不等式集中度来估计状态密度的新方法。该方法产生了二次无约束二进制优化 (QUBO)，这特别适用于基于量子退火的解决方案。我们介绍了总体方法，并将 D-Wave 量子退火器的结果与最著名的经典算法（如 Hamze-de Freitas-Selby (HFS) 算法和可满足性模理论 (SMT) 求解器）进行了比较。
量子启发遗传算法解决组合优化问题
工程、金融和基因组学等众多行业都遇到了组合优化问题。这些问题需要通过从有限的集合中选择最佳组合或排列来优化给定的目标函数，但要受到特定限制（Smith，2010 年）。然而，由于这些问题本身就很复杂，因此有时很难通过计算解决，而且需要很长时间。研究人员已经使用了各种优化策略来解决这些问题，其中遗传算法 (GA) 脱颖而出（Goldberg，1989 年）。在问题的解空间中寻找解决方案是通过遗传算法完成的，遗传算法的灵感来自自然选择和进化的思想。它们使用选择、交叉和突变等遗传运算符在几代中开发出一个潜在解决方案群体（Holland，1975 年）。尽管 GA 能够有效地处理各种优化问题，但 Mitchell（1998 年）发现，在处理具有高维解空间的困难组合优化问题时，它们的性能可能会下降。此外，搜索过程可能会陷入局部最优，这使得找到整体最优解决方案变得更加困难（Vose，1999）。
插电式燃料电池电动汽车储能系统的最佳尺寸，平衡成本、排放和老化
本研究调查了插电式燃料电池电动汽车 (PFCEV) 的储能系统 (ESS) 的最佳尺寸，同时考虑了技术、经济和环境挑战。主要目标是最大限度地降低生命周期成本 (LCC) 和运营成本，同时减少二氧化碳排放并保持电力系统的耐用性。PFCEV 的 ESS 包含三个核心组件：电池、质子交换膜燃料电池 (FC) 系统和超级电容器 (SC)。性能评估涉及对车辆运行参数的严格约束，并按照城市测功机驾驶时间表 (UDDS) 进行模拟。本研究的一个显著贡献是实施了双循环优化技术，使用二次规划 (QP) 和遗传算法 (GA) 来确定尊重指定约束的可行解空间。总之，研究结果为 PFCEV ESS 的最佳尺寸提供了宝贵的见解和建议。对不同 PFCEV、燃料电池汽车 (FCV) 和电池电动汽车 (BEV) 进行的比较分析表明，PFCEV 具有明显的优势。最后，对各种氢气类型的敏感性分析表明，需要降低生产绿色氢气的成本，以提高其经济可行性和运营效率。
特殊分析地理学定量方法
在地理研究中，定量方法是非常有用的工具，有助于更好地理解空间模式，关系和过程。本研究研究了地理与定量方法之间的有益关系，并解释了空间数据技术，数学建模和统计分析如何支持该领域的分析深度和经验严格。通过应用定量方法，地理学家能够精确检查S1战机现象，揭示复杂的空间模式，并阐明地理学中物理，环境和人类方面之间的深层关系。现代地理研究的基础由地理信息系统（GIS），遥感，空间统计和地理分析组成。这些工具允许建模空间关系，空间分布的研究以及空间趋势的检测。，但在地理学中也使用定量方法存在缺点。这些包括在各种情况下解释空间模式的困难，方法论复杂性和数据限制。它强调了方法论严格，批判性思维和上下文敏感性在地理研究活动中的重要性。解决这些问题需要对定量方法和地理思想有全面的理解。
基于改进多目标TLBO算法的配电网大规模光伏系统接入方法
分布式电源的日益并网给电网带来了巨大的挑战。本文针对大规模光伏接入，建立了配电网分布式光伏并网方法。首先，建立了以最大化光伏并网容量和改善电压曲线为目标的光伏并网模型。特别地，通过考虑各种典型的并网场景，提出了适用于县域范围内推广的光伏大规模并网模型。此外，提出了一种新的改进的多目标基于教学的优化 (TLBO) 算法，即 IM-TLBO，用于寻求光伏并网模型的最优 Pareto 前沿。IM-TLBO 算法创新地结合了精英反向学习搜索策略来增强在解空间中的探索。此外，采用以最优个体和中心位置为指导的差异化教学来提高“教学”过程的效率。同时，开发了一种基于拥挤距离的循环拥挤排序删除算法，以增强精英个体的多样性和 Pareto 前沿的分布特征。最后，在基准函数中测试了IM-TLBO的性能。此外，在IEEE 33节点系统中进行了仿真案例，以验证所提出的光伏集成方法。结果表明，本文提出的方法不仅可以实现屋顶分布式光伏的整体优化集成，还可以改善电压曲线。将IM-TLBO的结果与其他经典算法进行了比较，结果表明IM-TLBO在收敛性、分布性和多样性方面均优于其他算法。