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运营要务：明智投资以加强美国空军基地抵御中国和俄罗斯的攻击
注：在这种情况下，帕累托边界是一组投资组合，可为给定的投资水平提供最多的出动次数。 APO = 瞄准点优化； APT = 资产配置工具； CONOPS = 作战概念； GF-VAM = 地面部队脆弱性评估模型； Lean-START = 用于分析所需运输的精益战略工具； PRePO = 预置需求计划优化； TAB-ROM = 战区空军基地弹性优化模型；TAB-VAM = 战区空军基地脆弱性评估模型；WRM = 战争储备物资。
基于多目标优化问题的智能能源混合系统最优需求管理
摘要。本文提出了一个能源混合系统能源规划的多目标问题。该问题考虑三个主要目标：最大限度地减少发电侧的排放污染和运营成本、解决消费者对电力需求的不满以及减少未来 24 小时内与最佳水平的偏差以平缓需求曲线。为了实现这一目标，实施了需求灵活性策略，包括使用可延迟负荷对电力需求进行最佳转移。所提出的方法利用增强的 epsilon 约束方法来确定目标的帕累托解。此外，还采用 TOPSIS 决策技术从一组帕累托解中选择最优解。通过两个案例研究验证了所提出方法的有效性和稳健性。总体而言，本文强调了在混合系统的能源调度中考虑多目标的重要性，并证明了所提出的方法在实现环境、经济和消费者满意度目标之间的平衡方面的有效性。需求灵活性策略和多目标优化技术的使用可以显著改善能源系统的运行，为更高效的能源管理实践铺平道路。与没有实施需求侧管理相比，实施需求侧管理已使第一和第二个目标分别显著减少了 2.8% 和 64.9%。
住宅多载体能源系统的遗传优化：能源自给自足的目标及其成本
能源转型过程促进了分散的可再生能源发电，其特点是加大了实现能源自给自足的努力。在此背景下，分析了住宅规模、以光伏为基础的多载体能源系统，该系统使用氢气作为季节性储存，是实现能源自给自足的可能解决方案。高时间（15 分钟）和长期（10 年）功率流模拟方法应用于多目标优化算法，以最大限度地降低成本和电网能量输出。针对三种住宅建筑类型和四个欧洲地区的系统规模、能源自给自足和经济性能，分析了近似帕累托最优系统配置。建筑类型和位置强烈影响近似帕累托最优系统配置的技术经济可行性。低能耗住宅在技术和经济上最可行，以实现自给自足，而单户住宅和多户住宅显示可用的光伏能源是主要限制因素，这在高纬度地区尤其成问题。在目前的经济约束下，无法找到具有成本竞争力的自给自足系统。与低季节性地点的基础系统相比，低能耗房屋的额外成本最低，为 172%，但在 2030-2035 年的时间范围内，根据某些成本预测，成本竞争力是可能的。开发的能源系统模型是开源的，可用于未来这方面的研究。
考虑规避风险的农民和零售商，协调三级合同供应链与期权合同
我们考虑了一个三级合同供应链，其中包括规避风险的农民，风险中立的供应商和规避风险的零售商。农民植物并以产量不确定性生长新鲜的农产品，供应商是供应链和合同的设计师的领导者，零售商出售了随机需求的加工产品。根据CVAR标准，本文讨论了供应商与零售商之间的三项期权合同，以及批发价格合同或供应商与农民之间的补充成本分担合同。结果表明，当农民处于风险中立时，有或没有补充成本分享合同的期权合同可以同时提高总利润并同时增加所有成员的利润。当农民和零售商规避风险时，只有与补充成本共享合同的期权合同可以通过调整期权参数并使农民的共享比率等于其风险厌恶系数来确保供应链充分的协调和帕累托的改善。此外，通过数值分析，我们发现帕累托改善的间隔随零售商的风险规避系数和数量损失率而降低，并且随农民的风险规避系数而增加。当损失率太大时，供应商将无法增加自己的利润。因此，领导者应在选择合同之前考虑各方的风险规避程度和新鲜农产品的数量损失率。
![arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日](/simg/5\5e739b943df494c8c1b2eda5f9ab181fc39eb689.webp)
arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日
摘要。在决策系统中，算法追索权旨在确定最小成本的动作以改变个人的特征，从而获得预期的结果。这使个人有能力理解，质疑或改变对他们产生负面影响的决定。但是，由于系统环境和个人的敏感性以及量化单个功能的成本几乎是不可能的，同时考虑了多种标准情况。大多数当前的追索性机制都使用基于梯度的方法，这些方法假设成本函数是可区分的，通常不适用于现实世界中的情况，从而产生了损害各种标准的亚最佳解决方案。这些解决方案通常是棘手的，并且缺乏严格的理论基础，从而从可解释的AI（XAI）角度引起了人们对解释性，可靠性和透明度的关注。为了解决这些问题，这项工作提出了一个算法的求程框架，该框架处理了非不同和离散的多成本功能。通过将追索权作为多目标优化问题制定，并根据其重要性将权重分配给不同的会议室，我们的方法确定了帕累托最佳追索权建议。为了证明可伸缩性，我们结合了ϵ -NET的概念，证明了找到近似帕累托最佳作用的能力。实验显示了不同迹象和该方法在大图中的可扩展性之间的权衡。与当前的启发式实践相比，我们的方法提供了更强的理论基础，并更好地将追索权与现实世界的要求保持一致。
解决马铃薯供应链中粮食损失的根本原因
大幅减少粮食损失需要确定战略措施。大多数损失通常由几个根本原因造成。请考虑帕累托原则：20% 的问题通常会导致 80% 的问题。因此，建议完成流程级测量并准备一份粮食损失平衡表。然后更详细地检查造成总粮食损失的更重要因素，以确定根本原因和潜在补救措施。然后与相关利益相关者讨论这些补救措施，以确保就战略措施及其实施方式达成广泛共识。
带有多目标设计的机翼优化设计 - ArTS
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流计算相结合。基于多保真替代的方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化翼型的气动设计。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
奥托·格拉瑟中将
1954 年 7 月，格拉瑟中将加入了位于洛杉矶的空军研究与发展司令部西部发展部。他是最初组建的开发第一枚洲际弹道导弹的团队之一。格拉瑟描述了西部发展部指挥官施里弗将军如何说服他加入西部发展部，当时格拉瑟正考虑离开军队，因为空军没有指派他担任飞行职务。施里弗曾向格拉瑟提供西部发展部的工作，他声称格拉瑟拒绝他的提议并辞职是“疯了”，并向格拉瑟承诺，他将结识“各种各样对你在平民生活中找到好工作有帮助的人”。格拉瑟承认：“这听起来很合理，所以我和他（施里弗将军）一起去了西海岸一年。多年后，”他回忆道，“我仍然在那里。”格拉瑟承认，一个人无法预见一个人的职业生涯会走向何方。
