本文介绍了山羊优化算法(GOA),这是一种新型的生物启发的元疗法,灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略,运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感,果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制:用于全球搜索的自适应觅食策略,一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外,解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的,包括颗粒群优化(PSO),灰狼优化器(GWO),遗传算法(GA),鲸鱼优化算法(WOA)和人造Bee Colony(ABC)。比较结果证明了果阿的出色收敛速度,增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效,果阿仍面临一些挑战,包括计算复杂性和对参数设置的敏感性,这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整,与其他元启发式学的杂交以及供应链管理,生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明,果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
anaïsCassou *1,Quang Chuc Nguyen 2,Patrick Tounsi 1,Jean-Pierre Fradin 3,Marc Budinger 4,Ion Hazyuk 4 1 CNR,Laas,Laas,7 Avenue du du Colonel Roche Roche,Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS,地雷Albi,Isae),135 Av。de rangueil,31077法国图卢兹 *电子邮件:anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具(例如ModelICA)中很容易实现开发的模型。我们将表明,对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序,瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。
过去十年,人们做出了巨大努力,使社交机器人的形态和功能更加人性化,以提高它们在人类中的接受度。为此,社交机器人最近与脑机接口 (BCI) 系统相结合,试图让它们了解人类的心理状态,尤其是情绪。然而,使用 BCI 进行情绪识别带来了一些挑战,例如情绪的主观性、情境依赖性以及缺乏可靠的神经测量来实时处理情绪。此外,使用 BCI 系统也带来了一系列局限性,例如输入数据空间中的偏差-方差权衡、维度和噪声。在本研究中,我们试图通过在人机交互 (HRI) 期间从 EEG 大脑活动中检测人类的情绪状态来解决其中的一些挑战。从 10 名与表现出积极或消极性格的 Pepper 机器人互动的参与者那里收集了 EEG 信号。使用从额叶大脑不对称 (FBA) 得出的情绪效价和唤醒测量,训练了几种机器学习模型,以根据机器人个性对人类的心理状态进行分类。 为了提高分类准确性,所有提出的分类器都经过基于特征选择和超参数优化技术的全局优化模型 (GOM)。 结果表明,可以从 EEG 信号中对用户对机器人行为的情绪反应进行分类,准确率高达 92%。 本研究的成果有助于人机交互中心智理论 (ToM) 的第一级,使机器人能够理解用户的情绪反应并将心理状态归因于他们。 我们的工作推动了社交和辅助机器人领域的发展,为未来开发更具同理心和反应更快的 HRI 铺平了道路。
Preisach 模型长期以来一直被用作各种物理性质的磁滞现象的数学模型。本文的目的是证明 Preisach 模型可能找到其他非常有趣的应用。也就是说,如果将 Preisach 模型实现为具有互连矩形环路元件的设备,那么这种实现可以用作新型数据存储设备以及模拟全局优化器。本文由三部分组成。在第一部分中,简要总结了与 Preisach 模型相关的基本选择性事实并描述了其设备实现。在第二部分中,解释了此类实现作为新型数据存储设备的用途。最后,第三部分讨论了如何将 Preisach 模型类型的设备用作独特的模拟类型全局优化器。