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Les solveurs d'optimisation binaire non contraints quadratiques (QUBO) peuvent être appliqués pour concevoir une structure optimale afin d'éviter la résonance. Les algorithmes QUBO qui fonctionnent sur un dispositif classique ou quantique ont réussi dans certaines applications industrielles. Cependant, leurs applications restent limitées en raison de la difficulté de transformation du problème d'optimisation original vers le QUBO. Récemment, des méthodes d'optimisation boîte noire (BBO) ont été proposées pour résoudre ce problème en utilisant une technique d'apprentissage machine et un traitement bayésien pour l'optimisation combinatoire. Nous proposons une méthode BBO basée sur une machine de factorisation pour concevoir un circuit imprimé afin d'éviter la résonance. Ce problème de conception est formulé pour maximiser la fréquence naturelle et minimiser simultanément le nombre de points de montage. La fréquence naturelle, qui constitue le goulot d'étranglement pour la formulation QUBO, est approximée par un modèle quadratique dans la méthode BBO. Pour une approximation efficace autour de la solution optimale, dans la méthode proposée, nous générons probabilistiquement les voisins de la solution optimisée du modèle actuel et mettons à jour le modèle. Nous avons démontré que la méthode proposée peut trouver les positions optimales des points de montage en un temps de calcul plus court et avec une plus grande probabilité de succès de trouver la solution optimale comparée à une méthode BBO conventionnelle. Nos résultats peuvent ouvrir le potentiel des solveurs QUBO pour d'autres applications dans les conceptions structurelles.
MATSUMORI et al. (Ven,) ont étudié cette question.