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World File Search System数学优化
数据驱动的环境建模和优化...
我们介绍了一个数学优化框架，旨在评估未来气候场景下城市绿色基础设施干旱的缓解策略。我们的方法将当地的土壤和植被特征与KNMI场景的气候数据相结合。通过分析，我们研究了土壤特性，植被类型和不断发展的气候条件之间的复杂关系。通过考虑基本的物理过程，例如土壤水分平衡和蒸散量，该模型确定了局部雨水捕获，存储和灌溉系统的最小尺寸，以防止植物压力。通过位于阿姆斯特丹东部Venserpolder的Bajeskwartier进行的真实案例研究证明了我们方法的适用性。
人工智能用于营运资本：Enel 选择 Spindox 的
该系统将使用 Ublique © 决策智能平台的算法，该平台由 Spindox 设计，最近被列入 Gartner © 的两项技术成熟度曲线。机器学习和数学优化算法由 Spindox 人工智能工厂 aHead Research 开发。该项目的核心是工厂备件库存优化，目的是通过优化库存数量和符合服务质量水平的重新订购数量来控制营运资金。Enel 要求确定库存备件的最佳重新订购政策和特定参数的值，以便能够自动对材料的关键性进行分类。该系统将用于热电厂和可再生能源厂（风能、太阳能、水力发电）。
推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌：简要回顾”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3
随着科学技术的发展，优化问题的复杂性也成倍增加。在工程和其他技术问题中，利用优化方法实现利润最大化或损失最小化一直是最重要的目标之一。为了加速问题的解决，人们开发了采用元启发式方法的优化问题解决方案算法，这些算法通常受到自然界生物、物理事件、群体行为等的启发。元启发式算法是一种启发式方法，它可以为计算能力不完整或有限的优化问题提供足够好的解决方案，该算法使用了计算机科学和数学优化中的高级程序。这些算法通常可以快速收敛到最优值，计算简单且易于实现。
hi-ness：基于细菌核苷相关蛋白
可交换电池已被部署在码头无共享的电子示波器的多个服务中。本文在生产共享电子驾驶员服务（S3）的生产中提供了可交换电池的经济理论。明确建模的是通过“榨汁之旅”交换电池的操作，以及电池的佩戴定律，具体取决于触发下一次交换的排放深度（DOD）。在生产模型中，每日补充数量和每次换用成本是关键变量，因为它们将现场实施链接，并且交换物流功能与电池库存，踏板车库存，能源充电，机队维护和商业的其他生产功能。因此，与电池和踏板车的各自库存政策的总体“补充策略”相互作用。通过优化（i）交换旅行，（ii）目标DOD，（iii）电池能量容量（BEC），（iv）踏板车在寿命和能量消耗率方面，（iii）电池能量容量（ii），在四个阶段中进行了数学优化，以四个阶段解决。 特征方程是为最佳的每回收成本，DOD，BEC，踏板车寿命和能耗率而建立的。 指定了针对电池佩戴法律，电池价格和踏板车价格的两组规格，即恒定的弹性和仿射线性：在任何一个设置下，该模型都允许分析解决方案。 在一项数值研究中，表明每单位馈电能源的S3成本比网格外电价大的数量级。在四个阶段中进行了数学优化，以四个阶段解决。特征方程是为最佳的每回收成本，DOD，BEC，踏板车寿命和能耗率而建立的。指定了针对电池佩戴法律，电池价格和踏板车价格的两组规格，即恒定的弹性和仿射线性：在任何一个设置下，该模型都允许分析解决方案。在一项数值研究中，表明每单位馈电能源的S3成本比网格外电价大的数量级。
农业和相关领域的人工智能和机器人技术......
现代世界正朝着更加智能、复杂和智能的方向发展，并得到了各种工具和技术的支持。由于信息技术和计算机技术的应用，当今世界在许多方面变得更加科学、现代化和技术装备。人工智能 (AI) 是计算的重要组成部分，它负责开发智能系统，也致力于开发由机器驱动的智能，称为智能代理。由于人工智能与机器相关，因此它也被称为机器智能，致力于学习和解决问题。计算统计学在使用计算机进行预测方面发挥着重要作用。数学优化在这里很重要，需要合适的方法、理论和应用。机器人技术是一个跨学科领域，涉及智能系统和机器人的设计、建造、操作等。在 IT 的组成部分中，一些重要的包括数据库技术、多媒体技术、网络技术、
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
使用 MPC 限制战斗机机动 - DiVA
实现这一目标的一种方法是所谓的预测调节，该方法已成功应用于流程工业等领域。预测控制在实践中是指计算机试图预测（预测）飞机未来的运动，并据此找到最佳的控制命令，从而在不超出任何限制的情况下，最大程度地遵循飞行员的意愿。这是通过制定数学优化问题来完成的，您希望最小化飞行员的愿望与飞机未来行为的预测之间的差异。此优化问题的次要条件是飞机的动力学以及系统中可能存在的所有限制。一旦有新的测量数据可用，飞机的控制计算机就会解决这个优化问题，即每秒多次。这些优化问题很复杂，需要大量的计算能力。因此，一个巨大的挑战是让这些变得更简单并且更适合航空业。
卡梅隆·韦德 - Sutubra 研究
· 我为电力系统和综合能源系统领域的专家提供咨询服务、开发决策支持工具和进行技术经济分析。 · 专业领域：资源规划模型、生产成本模型、数学优化、可再生能源整合、风能和太阳能资源测绘、氢能建模、能源储存。 · 最近的活动： · 与卡内基梅隆大学、环境保护基金和普林斯顿大学合作开展电力系统模型比较项目 · 与加拿大领先的电力系统建模小组一起参与模型比较项目。 · 向美国财政部提交了有关拟议的清洁氢生产税收抵免的评论和相关建模，随后 13 位参议员在致耶伦部长的信中引用了这些评论。 · 为多家独立电力生产商和公用事业公司提供决策支持工具和分析。