基于量子启发与模糊逻辑的全连接层嵌入自注意力优化器在智能家居能源管理中的应用

本研究针对智能家居能源管理系统(HEMS)中实时用户意愿与能耗优化的矛盾问题，创新性地提出融合全连接层(FCSANs)、自注意力机制、量子启发逻辑和模糊逻辑的FCSAO优化器。通过MATLAB仿真验证，该方案在保证用户温度舒适度的同时降低1.05%用电成本，为碳中和目标下的家庭能效管理提供新型智能算法框架。

　　

随着全球碳中和进程加速，家庭能源管理成为减排关键环节。日本政府计划2030年实现5000万户家庭部署HEMS系统，但现有方案面临四大痛点：用户偏好捕捉困难、数据融合能力弱、自适应控制不足以及隐私安全问题。传统优化算法如非洲秃鹫算法(AOA)或量子遗传算法(QGA)存在收敛速度慢、计算成本高的缺陷，而强化学习又易陷入策略震荡。

广西壮族自治区某研究团队在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表的研究中，开创性地将全连接深度网络(DFCLs)与自注意力机制结合构建FCSANs框架，进而开发出融合量子启发门电路和模糊逻辑规则的FCSAO优化器。该方案通过生成对抗网络(GAN)建立优化问题的输入输出映射，利用量子门将数据集划分为四类加速训练，最终实现传统优化算法迭代过程的智能加速。

关键技术包括：1) 全连接层嵌入的自注意力网络(FCSANs)构建；2) 量子启发逻辑门设计；3) 模糊规则动态调整策略；4) MATLAB多场景仿真验证。研究团队将家庭负荷分为刚性负荷、可调负荷和空调负荷三类进行建模。

【框架设计】
系统架构包含实时用户意愿反馈模块，通过自注意力机制捕捉温度偏好特征。与传统方案相比，FCSAO在第二次迭代即可逼近全局最优解，突破"没有免费午餐"定理限制。

【优化方法】
量子门电路将解空间划分为叠加态，配合模糊规则动态调整搜索策略。实验显示该方法较传统算法减少89%迭代次数，且保持₂
%以内的适应度波动。

【案例验证】
在三种典型用电场景下，FCSAO使室内温度控制在用户设定值±0.5℃区间，同时实现1.05%电费节约。空调启停策略优化使可调负荷运行时段匹配电价谷期。

该研究的重要意义在于：1) 首次实现深度学习对优化算法的双向性能提升；2) 建立可扩展的量子-模糊混合计算框架；3) 为实时响应型HEMS提供标准化解决方案。作者Linfei Yin团队指出，未来可结合边缘计算进一步降低延迟，该成果已获中国国家自然科学基金(62463001)和广西科技计划(AA22068071)支持。