UniQ-ViT：基于优化算法的统一量化技术，用于加速视觉变换器（Vision Transformer）的性能

《Neurocomputing》：UniQ-ViT: Optimization-driven uniform quantization for vision transformer acceleration

本文提出结合自主人工智能（AAI）与量子优化（QUBO）的两机调度新方法，动态选择经典与量子求解器实现高效生产调度，实验验证其与Gurobi求解器结果一致且优于传统元启发式算法。

　　本文探讨了在柔性制造系统（FMS）中，使用自主人工智能（AAI）进行两台机器调度的问题，目标是最小化总加权延迟任务数。这一研究属于计算复杂度较高的NP难问题，具有重要的实际意义和理论价值。随着制造行业的不断发展，FMS已成为一种重要的生产模式，它不仅能够降低生产成本，还能在不确定的商业环境中保持系统的可扩展性。然而，FMS的调度仍然面临诸多挑战，特别是在如何结合人工智能技术，实现更高效、更智能的调度方案方面。

自主人工智能在FMS中的应用，主要体现在其能够利用大型语言模型（LLM）的力量，对调度任务进行分析、规划和执行。LLM作为强大的自然语言处理工具，具备理解复杂任务、推理逻辑关系以及根据特定目标选择最优解决方案的能力。在本文中，AAI不仅被用于生成调度方案，还被赋予了“求解者知识”的能力，使其能够判断何时使用经典优化工具，何时使用量子计算工具。这种能力的实现，依赖于对任务特征的深入分析以及对求解器性能的全面理解。

在FMS的调度过程中，任务通常需要在两台机器上依次完成，这被称为两机排列流问题（Two-Machine Permutation Flowshop Problem，简称TNT2FS）。对于每个任务，我们需要确定其在两台机器上的执行顺序，以最小化总延迟成本。延迟成本通常由任务的截止时间（due date）和任务未按时完成的惩罚权重（penalty weight）决定。因此，调度的优化不仅涉及时间安排，还需要考虑任务之间的依赖关系和资源限制。

为了实现这一目标，本文提出了一种新的数学规划模型和二次无约束二进制优化（QUBO）模型。QUBO模型是量子求解器（如Adiabatic Quantum Computers，AQC）所依赖的核心形式，因为它能够将约束条件“嵌入”到目标函数中，从而使得求解过程更加高效。传统的经典优化求解器如Gurobi和CPLEX，虽然在处理大规模问题时表现出色，但在处理较小规模的NP难问题时，往往需要较长的计算时间。相比之下，量子求解器在处理具有多个变量的优化问题时，可能具有更快的收敛速度和更高的求解效率。

此外，本文还提出了一个混合量子-经典计算的调度框架，该框架结合了经典求解器和量子求解器的优势。例如，使用D-Wave公司的LeapHybridCQMSampler可以同时利用CPU、GPU和量子处理器（QPU）进行计算，而使用D-WaveSampler则需要将问题首先转换为二进制二次模型（BQM），然后在硬件量子退火（Quantum Annealing）过程中求解。这种混合模式能够在保持计算准确性的同时，提高求解效率，特别是在处理具有复杂约束和大规模变量的调度问题时。

为了验证所提出模型的有效性，本文进行了大量的实验。实验结果显示，所提出的混合方法在小规模和中等规模的数据集上，能够获得与Gurobi求解器相同的结果，并且在大规模数据集上，其性能与传统的元启发式算法如禁忌搜索（Tabu Search）和模拟退火（Simulated Annealing）相当。这些结果表明，结合自主人工智能和量子计算的调度方法，不仅能够提高求解效率，还能在实际应用中保持较高的准确性和可靠性。

在实验过程中，本文还考虑了不同类型的求解器，包括基于门的量子计算（Gate-Based Quantum Computing，GBQC）和量子退火（Quantum Annealing）求解器。基于门的量子计算通常需要更复杂的量子电路设计，而量子退火则更适用于某些特定类型的优化问题。因此，在选择求解器时，需要根据问题的特性进行权衡。同时，为了提高求解的灵活性和适应性，本文还引入了一个“知识库”系统，该系统能够存储和管理不同求解器的性能数据，从而帮助AAI选择最合适的求解器和模型。

除了求解器的选择，本文还关注了如何利用LLM进行任务分解和调度规划。LLM能够根据任务的描述和目标，自动生成执行步骤，并选择适当的工具进行求解。例如，在处理两机排列流问题时，LLM可以将任务分解为多个子任务，并为每个子任务分配合适的资源和时间。这种能力的实现，依赖于对任务特征的深入理解和对求解器性能的全面掌握。

在实际应用中，FMS的调度通常需要考虑多种因素，包括生产成本、任务优先级、资源可用性以及系统的可扩展性。因此，调度方案的设计必须兼顾这些因素，以确保系统的高效运行。本文提出的调度方法，不仅能够满足这些要求，还能够通过自主人工智能的引入，实现更高的自动化水平和更灵活的调度策略。

此外，本文还讨论了量子计算在FMS调度中的潜力。随着量子计算技术的不断发展，量子退火和量子近似优化算法（QAOA）等方法正在逐步应用于各种优化问题。这些方法在处理具有多个变量和复杂约束的问题时，可能具有更快的收敛速度和更高的求解效率。因此，未来的研究方向可能包括进一步优化量子计算模型，提高其在实际应用中的性能，并探索其在更大规模的FMS调度问题中的适用性。

本文的研究成果可以被视为对量子优化技术在柔性生产线上应用的延续。近年来，许多研究致力于探索量子计算在生产调度中的应用，包括量子退火、QAOA以及其他量子算法。这些研究不仅推动了量子计算在优化领域的进展，也为实际生产系统的优化提供了新的思路和方法。通过将这些技术与自主人工智能相结合，未来的FMS调度系统有望实现更高的智能化水平和更高效的生产管理。

为了进一步验证所提出模型的有效性，本文还进行了详细的实验分析。实验结果表明，所提出的混合方法在处理两机排列流问题时，能够有效减少延迟成本，并提高调度效率。此外，实验还比较了不同求解器的性能，发现量子求解器在某些情况下能够与经典求解器相媲美，甚至在某些情况下表现更优。这些结果为未来的FMS调度研究提供了重要的参考，并展示了自主人工智能和量子计算在优化领域的巨大潜力。

在实验过程中，本文还考虑了不同规模的数据集，以评估所提出方法的适用性。对于小规模数据集，所提出的混合方法能够获得与Gurobi求解器相同的结果，而对于中等规模和大规模数据集，其性能与传统的元启发式算法相当。这些结果表明，所提出的调度方法不仅适用于小规模问题，也能够处理更复杂、更大规模的调度需求。

此外，本文还讨论了如何利用LLM进行任务分解和调度规划。LLM能够根据任务的描述和目标，自动生成执行步骤，并选择适当的工具进行求解。例如，在处理两机排列流问题时，LLM可以将任务分解为多个子任务，并为每个子任务分配合适的资源和时间。这种能力的实现，依赖于对任务特征的深入理解和对求解器性能的全面掌握。

为了提高调度的智能化水平，本文还引入了一个“知识库”系统，该系统能够存储和管理不同求解器的性能数据，从而帮助AAI选择最合适的求解器和模型。这种知识库的建立，不仅能够提高求解的效率，还能增强系统的适应性和灵活性。例如，在处理不同类型的调度问题时，AAI可以根据知识库中的信息，选择最适合当前问题的求解器，从而提高整体的求解性能。

本文的研究成果不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中展现出广阔的前景。通过将自主人工智能与量子计算相结合，未来的FMS调度系统有望实现更高的自动化水平和更高效的生产管理。此外，随着量子计算技术的不断进步，量子求解器在处理大规模优化问题时的性能也将不断提升，这将进一步推动FMS调度方法的创新和发展。

在总结本文的研究成果时，我们发现，自主人工智能在FMS调度中的应用，不仅能够提高调度的效率和准确性，还能够增强系统的适应性和灵活性。通过将任务分解为多个子任务，并选择适当的求解器进行求解，AAI能够在复杂的生产环境中实现更智能的调度方案。此外，量子计算的引入，使得调度问题的求解方式更加多样化，为未来的优化研究提供了新的思路和方法。

本文的研究还强调了在FMS调度中，如何平衡经典优化和量子计算的优势。经典优化求解器在处理大规模问题时表现出色，而量子求解器在处理某些特定类型的优化问题时，可能具有更快的收敛速度和更高的求解效率。因此，未来的调度研究可能需要进一步探索如何将这两种方法结合起来，以实现更全面的优化方案。

总之，本文的研究成果展示了自主人工智能和量子计算在FMS调度中的巨大潜力。通过将任务分解、求解器选择和调度规划相结合，AAI能够在复杂的生产环境中实现更智能的调度方案。同时，量子计算的引入，使得调度问题的求解方式更加多样化，为未来的优化研究提供了新的思路和方法。这些研究成果不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中展现出广阔的前景。