- Kvadrat cheklanmagan ikkilik optimallashtirish uchun o'zgaruvchilarni kamaytirish (arXiv)
Muallif: "Amit Verma", "Mark Lyuis"
Xulosa: Kvadrat cheklanmagan ikkilik optimallashtirish modellari turli xil optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun foydalidir. Maqsadga kvadratik jazo shartlarini kiritish orqali cheklovlar qo'shilishi mumkin, ko'pincha tengsizliklarni konvertatsiya qilish uchun zarur bo'lgan bo'sh o'zgaruvchilar kiritilishi mumkin. Ushbu transformatsiya muammoning hajmi va zichligining sezilarli darajada oshishiga olib kelishi mumkin. Bu erda biz chiziqli va kvadratik o'zgaruvchilar sonini kamaytiradigan tengsizlik cheklovlarini qayta hisoblash uchun samarali yondashuvni taklif qilamiz. Eksperimental natijalar samaradorlikni ko'rsatadi
2. Kvadrat cheklanmagan ikkilik optimallashtirish muammolarining bir martalik mahalliy optimalligini aniqlash uchun cheklovli dasturlash (arXiv)
Muallif: "Amit Verma", "Mark Lyuis"
Xulosa: Kvadratik cheklanmagan ikkilik optimallashtirish (QUBO) ning keng qo'llanilishi kombinatsion optimallashtirish muammolari uchun umumiy maqsadli modellashtirish asosini tashkil etadi va eshik massivi va kvant tavlanadigan kompyuterlar uchun zarur formatdir. QUBO yumshatgichlari va boshqa yechim yondashuvlari mahalliy optimallikka ega bo‘lgan turli yechimlar to‘plamidan boshlashdan qo‘shimcha foyda keltiradi. Ushbu maqola cheklovli dasturlashdan foydalangan holda bir martalik mahalliy optimallashtirish to'plamini yaratishning yangi usulini taqdim etadi. Bundan tashqari, eksperimental sinovda ko'rsatilgandek, yechimlar to'plamini tahlil qilish optimallashtirish jarayonini boshqarishga yordam beradigan yumshoq cheklovlarni yaratishga imkon beradi.
