技术应用 | 量子编程与传统建模融合的组合优化问题求解方案研究

随着量子计算技术发展,部分量子计算编程框架开始与传统建模工具对接,可以基于建模语言/工具描述的组合优化问题模型,生成相应的量子算法线路,省去了人工设计算法线路的步骤,从而降低量子算法应用研究的难度(如图5所示)。图5量子计算编程框架与传统建模工具融合3.量子编程框架与传统建模工具的融合应用研究。解决传统组合优...

《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池剩余...

比如,建立双指数模型来描述锂电池退化,引入自适应卡尔曼滤波算法更新过程噪声和观测噪声的协方差,并使用遗传算法优化SVR的关键参数,最终实现RUL多步预测。结合自适应卡尔曼滤波、完全经验模态分解和RVM,提出一种基于误差修正思想的锂离子RUL预测方法。此类融合方法需要仔细平衡模型的参数设置和数据的质量,过度依赖先验假设或...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

1983年,Metropolis等人首先提出了模拟退火算法,Kirkpatrick等人将其应用到组合优化中,利用物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性,提出了经典的模拟退火算法:从某一初始温度开始,随着温度的不断降低,结合Metropolis准则(以一定概率概率接受新的状态)的概率突变特性,在解空间中进行搜索,以概率1停留在最优解(图5...

大模型引领6G革命!最新综述探索「未来通信方式」:九大方向,覆盖多...

LLM通过自动化问题建模和求解器的结合,能够帮助运营商快速定义并求解凸优化问题,节省大量人工处理时间。4.启发式算法设计LLM能够根据自然语言描述设计出新型的启发式算法,如遗传算法、粒子群算法等。结合其强大的推理能力,LLM可以为复杂的网络优化任务生成快速收敛且计算复杂度较低的算法,为实时的网络调度和管理提供...

预训练的 Scaling Law 正在走入死胡同,o1 让更多创业公司重新复活

强化学习优化一个描述长期累计rewards的目标函数,而原先传统算法只是求解损失函数。相当于,在优化policyaction(策略动作)的时候,需要考虑未来所有奖励的总和。具体来说,像在围棋博弈中,它会用self-play(自我博弈)的形式去收集action-status序列,这个过程自动生成一个奖励值,而不是说去学一个奖励函数。它是...

计算复杂性理论50年:从P与NP问题到元复杂性

指数算法与多项式算法对比(www.e993.com)2024年11月5日。并非所有问题的复杂性都以同样的速度增长。假设再给你一张图,现在要求你找到欧拉路径(Eulerianpath),即经过每条边恰好一次的路径。同样的,可以用多项式算法验证解,但对于求解欧拉问题,也存在多项式算法,这个问题就不存在不对称。在复杂性理论中,某些路径似乎会比其他路径更好找。

...解决大模型“胡说八道”?扩大模型可解释边界,从指令数据到求解...

但此算法有个问题，由于是根据给定数据集，生成的内容只会模仿，无限接近于真实，无法真正突破。GAN的缺点被后来的扩散化模型Diffusion克服。其原理类似于给照片去噪点，通过学习去噪过程来理解一张有意义的图像是如何生成的，因此Diffusion模型生成的图片相比GAN模型精度更高，更符合人类视觉和审美逻辑，同时随着样本数量和...

从排产到库存,智能算法在供应链优化中的应用与实践

要解决这个问题,首先需要建立一套数学模型,用以描述供应链动态关系。算法的工程化至关重要,因为有了工程化的工具,供应链的各个要素可以被转化为Excel表格,然后批量导入到规划工具中。这些工具会自动建立起动态关系。在描述单周期动态关系时,还需要考虑每个周期的约束条件。例如,下一个周期的需求计划是什么?每条产线...

清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

描述了如何为策略采样对手。例如,可以用每个对手策略采样概率表示(此时如下图所示)。●:元策略求解器(MetaStrategySolver,MSS)。输入是表现矩阵,并生成一个新的交互矩阵作为输出。表示策略的表现水平。该框架(算法1)的核心步骤说明:

GenAI的“关键一跃”:推理与知识

这种直觉过程类似于发现证明本身所涉及的直觉。从现代计算的角度来看,选择正确的机器就类似于编写程序,而图灵指出,程序员的直觉类似于数学家的直觉。来源:作者图灵的研究重新点燃了那个至关重要的问题:“机器能思考吗?”现在则转变为“直觉能被机械化吗?”。这种转变标志着对于通用人工智能(AGI)讨论的深刻演变,...