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基于凸优化算法的电动汽车动力电池优化策略
摘要：随着电动汽车产业的发展，电动汽车为人们提供了更多的选择，但电动汽车的性能还有待提高，使得大部分消费者持观望态度，因此寻找一种能够有效提高电动汽车性能的方法具有重要意义。针对目前电动汽车的性能问题，提出一种凸优化算法对电动汽车的电机模型和动力电池参数进行优化，提高电动汽车的整体性能。对比了所提凸优化算法、双环DP优化算法、非线性优化算法的性能。结果表明：经凸优化算法优化后的电动汽车氢气消耗量为95.364 g，低于优化前DCDP优化算法的98.165 g和非线性优化算法的105.236 g，也明显优于优化前电动汽车的125.59 g。凸优化算法优化的计算时间为4.9 s，低于DCDP优化算法和非线性优化算法。上述结果表明凸优化算法具有更好的优化性能。使用凸优化算法对动力电池进行优化后，电动汽车的整体性能更高。因此，该方法可以有效改善目前电动汽车动力电池的性能，使新能源汽车迅速发展，改善我国日益严重的环境污染和能源危机。
应用于风电场布局优化问题的八种优化方法的比较
摘要。选择风电场布局优化方法很困难。由于难以准确重现目标函数，因此不同论文中优化方法之间的比较可能不确定。如果作者没有使用每种算法的经验，那么一篇论文中只有几位作者的比较可能不确定。在这项工作中，我们为风电场布局优化案例研究提供了算法比较，这些比较由开发这些算法或有其他使用经验的研究人员应用或指导的八种优化方法。我们向每位研究人员提供了目标函数，以避免由于目标函数的差异而导致相对性能的歧义。虽然这些比较并不完美，但我们试图通过让有使用每种算法经验的研究人员应用每种算法并提供一个共同的目标函数进行分析，更公平地对待每种算法。该案例研究来自国际能源协会 (IEA) Wind Task 37，基于拥有 81 台涡轮机的 Borssele III 和 IV 风电场。本案例研究中特别令人感兴趣的是存在不连续的边界区域和凹边界特征。所研究的优化方法代表了广泛的方法，包括无梯度、基于梯度和混合方法；离散和连续问题公式；单次运行和多次启动方法；以及数学和启发式算法。我们为每种优化方法提供描述和参考（如适用），以及优缺点列表，以帮助读者确定适合其用例的方法。所有优化方法的表现都相似，优化后的尾流损失值在 15.48％ 到 15.70％ 之间，而未优化的布局为 17.28％。发现的每种布局都不同，但所有布局都表现出相似的特征。所有布局的相似之处包括沿外边界紧密排列风力涡轮机、在内部区域松散排列涡轮机以及为每个离散边界区域分配相似数量的涡轮机。使用一种新的顺序分配方法，即基于离散探索的优化 (DEBO)，找到了按年能量产量 (AEP) 计算的最佳布局。根据本研究的结果，使用优化算法似乎可以显著提高风电场的性能，但有许多优化方法只要正确应用，就可以在风电场布局优化问题上表现良好。
使用粒子群优化算法进行可再生能源系统中的储能优化
1 莫斯科国立土木工程大学，129337，Yaroslavskoe shosse, 26，莫斯科，俄罗斯 2 电子工程系，GRIET，Bachupally，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度。 3 机械工程系，KG Reddy 工程技术学院，Chilkur(Vil)，Moinabad(M)，Ranga Reddy(Dist)，海得拉巴，500075，特伦甘纳邦，印度。 4 奇特卡拉大学研究影响与成果中心，拉贾普拉- 140417，旁遮普，印度 5 北阿坎德邦大学，德拉敦 - 248007，印度 6 洛夫利专业大学，帕格瓦拉，旁遮普，印度 7 奇特卡拉研究与发展中心，奇特卡拉大学，喜马偕尔邦 - 174103，印度 8 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉-281406（UP），印度 9 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 通讯作者：nidziyen@mgsu.ru
人工智能在护理优化中的潜力
摘要 从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并且取决于不同提供者之间的护理整合。这项定性研究调查了用户对现有医院和疗养院之间护理整合数字系统的体验，以及人工智能对其优化的潜力。研究结果揭示了 (a) 信息不及时、(b) 信息不相关、(c) 信息混乱、(d) 信息缺失、(e) 信息过载和 (f) 信息多样性方面的挑战。人工智能可以通过 (i) 识别和验证低质量信息、(ii) 针对不同用户群定位信息、(iii) 直观地总结相关信息以及 (iv) 联合呈现多个版本来解决这些问题。这些发现的意义超出了护理整合的范围，为定性健康研究的重要性提供了实证证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计以优化（健康）护理流程提供了模型。
MeiraGTx 的 AI 驱动启动子优化
合成了具有最高预测效力的构建体并在 HEK293T 细胞中进行了测试。第一代的结果表明，大多数增强子+启动子构建体的性能与母体 C6 启动子一样好或更好。特别是，构建体 C120 和 C124 分别表现出约 30% 和约 40% 的提高效力。同样，一些点突变导致性能提高 10% 到 30%。超突变构建体（采用迭代或贪婪方法）破坏了 HEK293T 细胞中的启动子活性。根据第一代的结果，我们合理地设计了一组新的构建体，这些构建体基于体外表达最高的构建体的组合。第二代在 HEK293T 细胞中进行了测试，所有构建体都表现出比亲本 C6 更高的表达。特别是，与原始 C6 构建体相比，构建体 C187 达到了约 2 倍的改善。
人工智能与自动化优化...
很多领域都受到规划和调度问题的困扰。医疗保健、生产、公共交通和教育等不同领域的实际问题通常非常具有挑战性，其解决方案会影响相关人员以及运营的效率和组织成本。由于工业应用需要完全自动化，这些领域的研究最近变得越来越重要。此外，新领域提供了具有挑战性的问题，由于可能的解决方案的搜索空间巨大，无法最佳解决这些问题。在本次演讲中，我们将简要介绍一些具有挑战性的规划和调度问题，这些问题是 Christian Doppler 人工智能和规划与调度优化实验室与工业界合作研究的。我们还将介绍基于人工智能和优化之间的协同作用而开发的该领域解决问题技术的主要思想。
C3 AI 流程优化
C3 AI 流程优化应用先进的机器学习和优化技术来不断优化制造成果并推荐流程控制参数。该应用程序可以灵活配置优化问题，其中可以添加和调整约束和目标以代表最终用例，包括最大化生产率和产量、保持高产品质量和优化能源效率。
生成式人工智能在优化中的作用...
最优超参数问题是机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术发展领域的关键问题，传统策略大多浪费时间且效率低下。在此背景下，生成式人工智能的出现为自动化和增强超参数优化过程提供了一个有希望的机会。本研究论文深入探讨了生成式人工智能在优化策略制定超参数中的作用，重点关注其对决策过程的潜在影响。本研究探讨了生成式人工智能技术在策略搜索空间定义领域的适用性。此外，它还深入研究了生成式人工智能是否比传统方法为策略增加了额外的优势。最后，本研究还考察了生成式人工智能提高战略模型可解释性的能力。通过结合理论分析和对众多数据集和复杂性的实证评估，这些研究将使用包括方法性能、计算性能和稳健性在内的关键指标，将生成式人工智能技术与已建立的优化技术进行对比。最终，本文旨在为生成式人工智能在优化战略决策超参数方面的变革能力的持续讨论做出贡献。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。