Modele astreinte

Une méthode de pénalité remplace un problème d`optimisation contraint par une série de problèmes sans contraintes dont les solutions convergeront idéalement vers la solution du problème d`origine contraint. Les problèmes non contraints sont formés par l`ajout d`un terme, appelé fonction de pénalité, à la fonction objective qui consiste en un paramètre de pénalité multiplié par une mesure de violation des contraintes. La mesure de violation est différente de zéro lorsque les contraintes sont violées et est nulle dans la région où les contraintes ne sont pas violées. Pour télécharger tous les modèles, cliquez sur modèles économiques EPA Enforcement (1 PG, 6 Mo) pour installer les modèles de pénalité et financiers. A propos des modèles dans les équations ci-dessus, g (c i (x)) {displaystyle g (_ _ {i} (mathbf {x}))} est la fonction de pénalité extérieure tandis que σ k {displaystyle sigma _ {k}} sont les coefficients de pénalité. Dans chaque itération k de la méthode, nous augmentons le coefficient de pénalité σ k {displaystyle sigma _ {k}} (par exemple, par un facteur de 10), résolvons le problème sans contrainte et utilisons la solution comme hypothèse initiale pour l`itération suivante. Les solutions des problèmes successifs non contraints convergeront finalement vers la solution du problème d`origine contraint. Une approche pour résoudre un problème de satisfaction des contraintes (CSP) à l`aide d`un modèle Ising ou d`un QUBO, est de mapper chaque contrainte individuelle dans le CSP à un «petit» modèle Ising ou QUBO. Ce mappage est appelé un modèle de pénalité. À ce stade, si nous avons des usines installées, nous pourrions utiliser l`interface d`usine pour obtenir un modèle de pénalité approprié pour notre spécification. Les sanctions et les modèles financiers sont utilisés pour analyser les aspects financiers des mesures d`exécution. Cinq modèles sont actuellement disponibles: les méthodes de barrière constituent une classe alternative d`algorithmes pour l`optimisation contrainte. Ces méthodes ajoutent également un terme de pénalité à la fonction objective, mais dans ce cas, les ITÉES sont forcées de rester intérieures au domaine réalisable et la barrière est en place pour fausser les ITÉES de rester loin de la limite de la région des possibles.

Les cinq modèles de pénalité et de financement sont modifiés annuellement dans le cadre du processus de mise à jour systématique de l`EPA. Les mises à jour des modèles comprennent l`information financière (c.-à-d. les taux d`imposition actuels, les taux d`inflation, les taux d`escompte/composés) et l`amélioration des services publics. Cependant, si nous connaissons le QUBO, nous pouvons construire le modèle de pénalité nous-mêmes. Nous observons que pour l`équation: les algorithmes d`optimisation de compression d`image peuvent utiliser des fonctions de pénalité pour sélectionner la meilleure façon de compresser des zones de couleur à des valeurs représentatives uniques. 1 [2] avec toutes les pièces, nous pouvons maintenant construire le modèle de pénalité. L`aide à l`installation, à l`utilisation ou à la compréhension des résultats des sanctions et des modèles financiers est offerte aux gouvernements étatiques, tribaux, locaux ou nationaux. Si rien ne se passe, téléchargez GitHub Desktop et réessayez.

Les lignes de la table de vérité sont exactement les configurations réalisables. . Nous avons également besoin d`un graphe cible et d`étiqueter les variables de décision. Nous créons un nœud dans le graphique pour chaque variable dans le problème, et nous ajoutons une arête entre chaque nœud, ce qui represnting les interactions entre les variables. Dans ce cas, nous permettons une interaction entre chaque variable, mais des interactions plus clairsemées sont possibles. Les étiquettes des nœuds et les variables de décision correspondent. Ensuite, nous devons déterminer les configurations réalisables que nous souhaitons cibler (en rendant l`énergie de cette configuration dans le binaire quadratique faible).

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