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采用多目标遗传算法对静电电子透镜进行多标准优化
采用多目标遗传算法 (MOGA) 优化方法，对具有五个电极和两个目标函数的静电电子光学系统的设计进行了优化。考虑的两个目标函数是固定图像平面中一次电子束的最小探针尺寸和镜头内探测器平面上的最大二次电子检测效率。耗时的步骤是计算系统电位。有两种方法可以做到这一点。第一种是使用 COMSOL（有限元法），第二种是使用二阶电极法 (SOEM)。前者使优化过程非常缓慢但准确，而后者使其快速但准确性较低。提出了一种全自动优化策略，其中基于 SOEM 的 MOGA 为基于 COMSOL 的 MOGA 提供输入系统。这加速了优化过程并将优化时间缩短了至少约 10 倍，从几天缩短到几个小时。典型的优化系统的探针尺寸为 11.9 nm，二次电子检测效率为 80%。这种新方法可以在具有一个或多个目标函数和多个自由变量的静电透镜设计中实现，是一种非常高效、全自动的优化技术。
电力上诉法庭
（ii）最终缓解：这个荣誉董事会，很高兴地持有并授予申诉人以下救济：（a）认为，受访者故意干扰投诉人的权利，并导致申诉人的偏见，以获取现状，并通过扣除hon'ble aptel的依据，并继续依靠78的诉讼，并依靠78的诉讼，以延长78日的依据。 1和受访者2支付卢比的金额。78,00,00,000/ - （卢比78千万卢比）作为其损害赔偿。（b）认为，受访者违反了（i）Jalandhar（已授权的地区除外），Kapurthala＆SBS Nagar地区和（II）Ludhiana区（II）Ludhiana区（已经授权的地区和Dive dive> Dive>除外，Barnala Districe and Div>>1比4，共同及时向投诉人支付：（i）卢比。30,00,00,000/ - （卢比30千万）违反了Jalandhar的营销排他性（已授权的地区除外），Kapurthala＆SBS Nagar地区和（b）Rs。30,00,00,000/ - （30千万卢比）作为违反卢迪亚纳地区的营销排他性（已授权的地区除外），Barnala District和Moga区的损失。（c）认为，不能单方面铺设在该地区的一部分，该区域已被授权在该区域中开发CGD网络，而无需进行适当的咨询和协议，并就此类STP与相关地理区域的授权实体采取的途径进行了协议。（d）认为，受访者违反了卢迪亚纳地区地理区域（已授权的地区），Barnala区和Moga区的申诉人的基础设施排他性，并指导受访者号1和2共同和分别向投诉人支付卢比的金额。30,00,00,000/ -
gee gee农业技术
•营业盈利能力的稳步下降超过200个基点•营运资本周期或任何大型债务资助的资本支出削弱了资本结构和流动性危机评级的政策是将其公认的评级保持在恒定和持续的监控和审查下。因此，Crisil评级寻求公司的业务和财务绩效的定期更新。Crisil评级正在等待Gee Geo Agro Tech（GGAT； Gee Gee Group的一部分）的足够信息，这将使我们能够进行评级审查。Crisil评级将继续通过此信用不时提供有关相关发展的最新信息。CRISIL评级还将信息可用性风险确定为评级评估中的关键信用因素，如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中概述。关于Gee Gee Group的小组，总部位于旁遮普邦的Moga，由Kapil Goyal先生和他的家人推广。GGAT是由Kapil Goyal先生及其家人于2005年成立的合伙公司，并处理了包括Basmati和Rice Bran在内的各种大米。该公司还为旁遮普邦政府进行了铣削。MOGA的生产设施的安装容量为每小时10吨。SMRLPL由Sunil Mittal先生及其家人成立于1982年，并于2010年重构为一家私人有限公司。它加工了米尔斯米饭，煮熟的basmati大米，破碎的米饭和米麸。它是由2017财年的当前发起人接管的。企业处理basmati，非 - 巴斯蒂和煮熟的大米。Geo于2010年成立了Nitin Gupta先生，Vikas Gupta先生和Arching Goyal先生之间的合作伙伴关系。其在Moga的设施的每小时装机容量为10吨。
HVAC 系统数字孪生 (HVACDT) 用于能源消耗和热量的多目标优化
摘要 本研究提出了一种新型的供暖、通风和空调 (HVACDT) 系统数字孪生框架，以降低能耗并提高热舒适度。该框架旨在帮助设施管理人员更好地了解建筑运营，以增强 HVAC 系统功能。数字孪生框架基于建筑信息模型 (BIM)，并结合新创建的插件来接收实时传感器数据以及通过 Matlab 编程实现的热舒适度和优化过程。为了确定建议的框架是否实用，在 2019 年 8 月至 2021 年 10 月期间从挪威的一栋办公楼收集了数据并用于测试该框架。然后使用 Simulink 模型中的人工神经网络 (ANN) 和多目标遗传算法 (MOGA) 来改进 HVAC 系统。HVAC 系统由空气分配器、冷却装置、加热装置、压力调节器、阀门、风门和风扇等组件组成。在此背景下，温度、压力、气流、冷却和加热操作控制等多种特性以及其他因素被视为决策变量。为了确定目标函数，预测的不满意百分比 (PPD) 和 HVAC 能源使用量均被计算出来。结果，ANN 的决策变量和目标函数相关性很好。此外，MOGA 提出了不同的设计因素，可用于
作品清单ISI：29
Marty JL，Cotrut CM-第15章用于医疗应用及其抗菌优势的纳米材料（第409-433页），载于：生物医学工程材料。由Alina-Maria Holban和Alexandru Mihai Grumezescu编辑的抗菌，抗癌和基因疗法的生物活性材料，Elsevier Publishing House，2019年，ISBN 9780128184356 https://www.sciendirect.com/science/article/abs/pii/b9780128184356000153 2。Badea M，Floroian L，Marculescu A，Gaceu L，Moga M，Gaman L，Cobzac C，Chang Q，
双站轴向磁场通量的设计和优化...
在本文中，已经提出了一种新的双定位轴向磁场通量通量通量磁铁（DSAFFSPM）电动机来提高机器的扭矩密度和成本。在此拓扑结构中，12杆双定子位于一个10杆内齿转子的两侧。双站托管了bar-pm和线圈的永久磁铁（PM）类型。这项研究的新颖性是可以在DSAFFSPM结构PM上实施的技术的开发。在这方面，已经提出了具有大小方程的提议的分析设计，并采用多目标优化来通过多目标遗传算法（MOGA）方法实现最佳尺寸。使用3D有限元方法（3D-FEM）获取并分析了机器特性。进行了比较研究以证明性能指数的优越性。此拓扑表明，由于较低的扭矩波纹和齿轮扭矩，高功率密度以及低振动和噪声。同时，由于高效率，BAR-PM拓扑具有较低的核心损失和热应力。因此，提出的模型提供了高扭矩密度和低成本，专门为电动汽车（EV）应用而设计。
使用RES：全面评论
摘要：为了克服RES的间歇性，考虑了整合可再生能源（RES）和可靠功率的混合微电网系统的优化方法。混合AC/DC微电网系统是使用太阳能光伏系统，风力涡轮机，电池存储，转换器和柴油发电机构建的。与杂化AC/DC微电网的混合可再生能源的利用稳定增加。因此，有必要解决优化技术。因此，本研究提出了使用进化算法利用多目标优化方法。在这种情况下，审查了一些有关多目标优化的论文，以确定与RESS的混合AC/DC微电网的能力和最佳设计。在这里，最佳系统包括最低能源成本，最低净现现有成本，低运营成本，低碳排放和高可续签分数。使用多目标优化（MOO）算法确定这些。混合AC/DC微电网的大小优化基于多目标灰狼优化器（MOGWO）和多目标粒子群优化（MOPSO）。同样，具有不同进化算法（Moga，Mogoa等）的多目标优化降低了能源成本和净现在成本，并提高了岛状混合微电网系统的可靠性。
采用 RES 的混合交流/直流微电网的多目标优化算法：综合综述
摘要：为了克服可再生能源 (RES) 的间歇性，考虑了混合微电网系统的优化方法，该系统集成了可再生能源 (RES) 并向偏远地区提供可靠的电力。混合交流/直流微电网系统由太阳能光伏系统、风力涡轮机、电池存储、转换器和柴油发电机构成。混合交流/直流微电网中混合可再生能源的利用率稳步上升；因此，有必要解决优化技术。因此，本研究提出利用进化算法的多目标优化方法。在此背景下，回顾了几篇关于多目标优化的论文，以确定带有可再生能源的混合交流/直流微电网的容量和最佳设计。在这里，最佳系统包括最低能源成本、最低净现值成本、低运营成本、低碳排放和高可再生能源比例。这些都是通过使用多目标优化 (MOO) 算法确定的。混合交流/直流微电网的规模优化基于多目标灰狼优化器 (MOGWO) 和多目标粒子群优化 (MOPSO)。同样，使用不同进化算法 (MOGA、MOGOA 等) 进行多目标优化可以降低能源成本和净现值成本，并提高孤岛混合微电网系统的可靠性。
使用基于任务的功能连接建立基于连接组的认知储备预测模型
认知储备 (CR) 是指大脑的一种特性，考虑到与年龄相关的大脑变化和脑损伤或疾病的程度，这种特性能够使认知功能优于预期（认知衰老和痴呆症储备和复原力研究定义合作实验室，2022 年）。较高的 CR 与痴呆症的发病延迟和发病率降低有关（Reed 等人，2010 年；Soldan 等人，2020 年；Zahodne 等人，2015 年），并且与具有阿尔茨海默病遗传风险的个体的住院风险降低有关（Filshtein 等人，2019 年）。 CR 是一个可修改的结构，可能受各种生活经历的影响，例如教育程度（Malek-Ahmadi 等人，2017 年）和职业复杂性（Boots 等人，2015 年）以及遗传因素（Barker 等人，2021 年；Dumitrescu 等人，2020 年）。准确测量 CR 可以改善痴呆症的临床诊断（Stern，2012 年）、临床试验中干预效果的测量（Mondini 等人，2016 年）、干预研究中参与者的分层（Stern，2012 年）以及旨在增强 CR 的干预措施的制定（Moga 等人，2019 年）。准确的 CR 神经影像学测量可能有助于识别特定的 CR 相关大脑网络，可以通过神经调节（Arvaneh 等人，2018 年；Scheinost 等人，2020 年）或神经刺激技术（Kim 等人，2019 年）进行针对性治疗。CR 通常使用社会行为变量（“代理”）来衡量，这些变量反映了被认为有助于 CR 的各种一生经历的接触程度（Stern 等人，2020 年）。虽然这种测量方法方便且便宜，但它在理论和方法上受到限制，因为代理是自我报告变量，无法捕捉整个动态 CR 结构（Bettcher 等人，2019 年；Jones 等人，2011 年；Ward 等人，2015 年）。另一种使用结构神经成像的测量方法是 CR 残差，其操作上将 CR 定义为考虑大脑结构和人口统计学因素后认知中无法解释的差异（Bettcher 等人，2019 年；Reed 等人，2010 年；Zahodne 等人，2013 年）。与社会行为代理相比，CR 残差可以更好地反映 CR 随时间的变化（Stern 等人，2020 年）。然而，CR 残差