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本文提出了一种针对协调异构电解槽的离网大规模可再生能源制氢系统的频率安全感知生产调度统一协同优化框架，通过建立系统级频率响应模型并嵌入暂态频率安全约束，在确保频率稳定的前提下最大化氢气产量，显著降低了对传统频率调节储备的依赖并提升了系统经济效益。
本文提出了一种包含复发和干预机制的 SEIRV 微分方程模型来研究互联网恶意软件传播，通过稳定性分析、敏感性分析及结合模拟退火的混合优化框架，利用真实数据验证了干预时机对遏制感染的关键作用。
本文提出了一种名为 ALTERNATING-MARL 的交替学习框架，用于在通信受限的协作多智能体强化学习中，通过全局智能体对局部状态进行子采样均值场 Q 学习，证明了该方法能以 的近似度收敛至纳什均衡，并显著降低了样本复杂度。
该论文提出了一种基于优化进化算法的联合硬件 - 工作负载协同优化框架，旨在设计能够高效支持多种神经网络工作负载的通用存内计算加速器，从而在 RRAM 和 SRAM 架构上显著缩小了通用设计与专用设计之间的性能差距，并实现了高达 95.5% 的能效延迟面积积（EDAP）降低。
该论文通过在随机电信环境中评估多种离线强化学习算法，发现保守 Q 学习（CQL）在应对随机性方面表现最为稳健，而序列方法在高质量轨迹数据充足时具有竞争力，从而为 6G 及 O-RAN 等 AI 驱动的网络控制算法选择提供了实践指导。
本文提出了一种在连续时间、非零初始条件及全节点激励下识别非线性无环网络的方法，证明了测量所有汇点对于识别树和一般有向无环图是必要且充分的，并基于高阶导数与字典函数实现了边动态非线性函数的恢复及多平行路径的识别。
本文证明了对于一类具有 Lipschitz 连续流的无限维控制系统，其可达集的有界性存在逆 Lyapunov 定理，该结论适用于许多半线性演化方程，并由此导出了常微分方程在无前置输入幅度限制下的前向完备性逆 Lyapunov 定理。
本文提出了一种考虑 N-1 线路、耦合器及母线故障的安全约束变电站重构（SC-SR）混合整数线性规划模型，并设计了包含多主问题的启发式算法（HMMP），通过并行优化各变电站拓扑与系统调度，在确保拓扑安全性的同时显著降低了大规模电力系统的计算复杂度。
本文提出了一种基于核函数的量子聚类方法，通过将可再生能源轮廓的聚类问题转化为伊辛模型并映射为 QUBO 形式，利用相干伊辛机（CIM）在真实光学量子计算机上成功解决了传统经典算法难以应对的维数灾难问题。