14、绝热量子计算在网络攻防策略中的应用

绝热量子计算在网络攻防策略中的应用

1. 有根子树的二次无约束二进制优化(QUBO)

在安全系统模型中,攻击被定义为有根子树,因此需要一个能生成合法有根子树的 QUBO。给定有根树 T,目标是生成 T 的所有可能有根子树。设 qu 和 qv 是表示边 {u, v} ∈ E(T) 的两个二进制变量,其中 u 是更靠近根的顶点。当且仅当 {u, v} 在 T 的有根子树中时,qu 和 qv 都设为 1。

考虑边 {u, v} ∈ E(T),两个二进制变量的期望行为如下表所示:
| qu | qv | Huv |
|----|----|-----|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 0 |

使用两个二进制变量 QUBO 的最一般形式 Huv = aqu + bqv + cquqv 并求解该方程,得到 Huv = qv - quqv 来表示边 {u, v} 的行为。为给定树中的每条边创建 QUBO,将 Huv 对 E(T) 中的所有边求和。

  • 引理 1 :设 HA = ∑{uv}∈E Huv = ∑{uv}∈E (qv - quqv)。当且仅当 E(T) 中的所有边 {u, v} 满足 qu = 0 且 qv = 0、qu = 1 且 qv = 0 或 qu = 1 且 qv = 1 时,QUBO HA 为 0。

此时已过滤掉所有 qu = 0 且 qv = 1 的边。接下来需要连接剩余的边以形成值为 1 的有根子树。通过添加 HB = 1 - q0 来实现

【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能与水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性与电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率和系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、多能源协同优化等相关课题的研究与开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试与分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解与实践能力。
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