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无人机路由和电池磨损的联合优化可持续供应链开发
摘要以及当代城市物流中的“最后一英里”交付的兴起，鉴于其出色的三下线表现，无人机表现出了商业潜力。但是，作为锂离子电池供电的设备，无人机的社交和环境优点可以通过电池回收和处置来推翻。为了维持经济绩效，但最大程度地减少环境负面影响，在运输场中广泛应用了平流共享，目的是在行业内部创造协同作用并增加总体使用。但是，如果对共享平台的透明度有疑问，则该平台的共享能力将被视为。以其透明和安全的优点而闻名，区块链技术为改善现有共享解决方案提供了新的机会。尤其是，区块链提供的分散结构和数据加密算法允许每个参与者在不破坏安全问题的情况下平等访问共享资源。因此，本研究探讨了启用区块链的电池共享解决方案的实施，以优化无人机操作，并考虑到电池磨损和处置效果。与具有频率共享问题的经典车辆路线不同，这项研究更具挑战性，具有多种目标（即短路路径和最少的充电时间），并考虑了不同级别的共享能力。在这项研究中，我们提出了一个混合成员编程模型，以制定预期的问题并通过量身定制的分支机构和价格算法解决该问题。通过广泛的实验，我们提出的解决方案的计算性能是第一个阐明的，然后是
电容车辆路由问题的可行性保留的量子近似求解器
电容的车辆路由问题（CVRP）是NP优化概率（NPO），在包括运输和物流在内的各种领域都会出现。CVRP从车辆路由问题（VRP）延伸，旨在确定一辆车辆最有效的计划，以将货物运送到一组客户，但要遵守每辆车的有限承载能力。作为可使用的解决方案的数量，当客户数量增加时，找到最佳解决方案仍然是一个重要的挑战。最近，与经典启发式方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一种量子古典杂种算法，在某些组合优化概率上表现出增强的性能。但是，它的能力在解决包括CVRP在内的受约束优化问题方面显着降低。此限制主要来自将给定问题编码为
与第一和最后一英里的集成供应链网络设计的位置路由问题：a
供应链管理包括长期，中，短期计划的战略，战术和运营决策。战略决策，例如网络设计和运营决策，例如最后一英里路由，都具有相互影响。因此，对它们进行建模可能会导致亚最佳解决方案。这些决策的集成建模已作为位置路由问题（LRP）解决。本文旨在确定解决LRP的解决方案策略和方法，以及基于批判文献综述的相关挑战和研究机会。调查结果表明，有46％的审查出版物采用了一种多阶段建模方法来解决LRP，并顺序解决战略和运营决策。此外，除了建模各种决策水平的挑战之外，LRP模型还需要合并诸如时间窗口，交付失败率，需求密度等的变量。提出了五个研究机会：i）在制定战略网络决策时以战略方法对第一英里进行建模，ii）将环境和社会目标整合到建模框架中，iii）将解决方案方法和算法应用于复杂的现实世界中的案例，iv），iv）探索lrp中的竞争和合作模型，以及V）使用v）使用该技术。
朝着基于区块链的安全BGP路由，挑战和未来的研究方向
边界网关协议（BGP）是Internet的标准域间路由协议，它传达了网络层的可及性信息，并建立了通往不同目的地的路由。BGP协议表现出安全设计缺陷，例如无条件的信任机制以及BGP相邻节点对同行的BGP路线公告的默认接受，很容易触发前缀劫持，路径伪造，路线泄漏和其他BGP安全威胁。同时，依靠公共密钥基础架构的传统BGP安全机制面临单一失败和单个信任点等问题。区块链的权力下放，反侵略和可追溯性优势为构建安全和值得信赖的域间路由机制提供了新的解决方案想法。在本文中，我们详细概述了BGP协议的特征，分解BGP安全威胁及其原因。此外，我们分析了传统的BGP安全机制的缺点，并全面评估了基于区块链的解决方案，以解决上述问题，并验证基于区块链的BGP安全方法在缓解BGP安全威胁时的可靠性和有效性。最后，我们讨论了BGP安全问题和未来研究的概述前景所带来的挑战。
全局连接的囚禁离子量子计算机的高效量子比特路由
在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备中实现连接的成本是决定计算能力的重要因素。创建了一种量子比特路由算法，该算法可以在先前提出的捕获离子量子计算架构中实现高效的全局连接。该路由算法的特点是与严格下限和基于位置交换的路由算法进行比较。提出了一种误差模型，该模型可用于估计设备可实现的电路深度和量子体积作为实验参数的函数。一种基于量子体积但具有原生双量子比特门的新度量标准用于评估相对于自由、全部到全部连接的上限的连接成本。该度量标准还用于评估方格超导设备。对这两种架构进行了比较，发现对于所使用的穿梭参数，捕获离子设计与连接相关的成本要低得多。
补充材料：通过多个节点进行信息相干路由的量子网络
j | α j | 2 = 1。由于 F | ϕ ⟩ = 1，因此上述三个不等式都是等式。第三个不等式的饱和意味着 r = s = t 。第二个不等式的饱和意味着存在一个 θ ∈ [0 , 2 π )，使得对于所有 j ≤ r ，有 α j = e iθ E j | ϕ ⟩ = e iθ ⟨ ϕ | E † j E j | ϕ ⟩ 1 / 2 ；由于对于 j > r ，E j | ϕ ⟩ = 0 且 α j = 0，因此该关系对所有 j 成立。第一个不等式的饱和意味着对于 j ≤ r ，所有 E j | ϕ ⟩ 都相等，直到标准化。因此，存在一个纯状态 | ζ ⟩ 使得 E j | ψ ⟩ = e iθ E j | ⟩ | δ ⟩ = α j | ζ ⟩ 对于所有 j ≤ r ；该关系对于所有 j 都成立，因为 E j |当 j > r 时， ψ ⟩ = 0 且 α j = 0。最后，E ( | Φ ⟩⟨ Φ | ) = P
使用变压器和GNN集成在智能物流中增强机器人路由
智能互动。一些研究集中于利用自然语言命令来指导机器人路径计划，采用变压器模型实现多模式数据对齐，以提高路径计划的效率（Bucker等，2022）。此外，关于机器人在环境中机器人的相互作用和发展轨迹的讨论，提出了一个强调人类生活空间内整合和服务提供的路线图，从而为路径计划和环境互动提供了新颖的见解（Cai等，20211）。此外，研究集中在机器人运动控制上，利用变压器模型促进了人形机器人的有效运动，并在路径计划和智能控制领域的潜在应用（Radosavovic等人，2024年）。人工智能在社交媒体和计算中的应用还阐明了路径规划与社交计算的交集。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
全局连接的囚禁离子量子计算机的高效量子比特路由
在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备中实现连接的成本是决定计算能力的重要因素。创建了一种量子比特路由算法，该算法可以在先前提出的捕获离子量子计算架构中实现高效的全局连接。该路由算法的特点是与严格下限和基于位置交换的路由算法进行比较。提出了一种误差模型，该模型可用于估计设备可实现的电路深度和量子体积作为实验参数的函数。一种基于量子体积但具有原生双量子比特门的新度量标准用于评估相对于自由、全部到全部连接的上限的连接成本。该度量标准还用于评估方格超导设备。对这两种架构进行了比较，发现对于所使用的穿梭参数，捕获离子设计与连接相关的成本要低得多。