XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimizer
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。
图像分类的有效自适应结合
项目：项目 / cifar10＃i t取决于数据集种子：9999＃i t的变化，用于标准化的运行＃均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 ：[0.24697121432552785，0.2433893940435022，0.2615925905215076]早期_Stopping_patience：10 num_epochs：10 num_epochs：100适应＃使用L r：5E -4＃优化参数EPS：1E − 16＃优化器参数验证_Metric：F1＃f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration：true＃foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o：0.8 v a l i d _ r a t i o：无＃自动获得t e s t e s t _ r a t i o：无＃自动获得Ensemble_module_list：＃在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址
量子系统上的机器学习
工作流程：1。使用统一门𝑆（𝑥）将数据嵌入量子系统2。使用参数化门的块（称为ANSATZ）作为电路3的可训练部分。在系统4上进行测量。在系统4上进行测量。在经典计算机上使用优化器来更新参数
带有漂流浮标数据的案例研究
摘要：在海上研究以及搜索和救援操作中，建立或预测漂流物体的轨迹很重要。可以使用带有海洋动态模型的传统工具或通过人工智能模型来确定漂移对象的轨迹。从2003年12月19日至12月28日之间收集的漂流浮标数据中，研究小组采用了CNN（CORV1D）模型进行分析。分析结果表明，通过使用ADAM优化器，Huber损耗函数和256个过滤器，在隐藏层中，该模型性能的特征参数被确定为RMSE = 0.04004，MAE = 0.032304度，R²= 98％。使用SGD优化器和均方误差（MSE）损耗函数时，与先前情况相比，RMSE和MAE值最多降低了四倍，而R²值则在隐藏层中有64个过滤器达到99.9％。当隐藏层中的过滤器数增加到128时，CNN（CORV1D）模型的性能提高了20％，RMSE = 0.007863DEG，MAE = 0.006653DEG。使用CNN（Conv1D）模型使用SGD优化器预测漂移浮标的轨迹时，R²值和MSE损耗函数接近约100％，这表明该模型适用于预测漂流浮标轨迹的输入数据。将模型隐藏层中的过滤器数量从128增加到256并没有改变模型的预测性能，这表明该情况的最佳过滤器数为128。未来的工作应继续使用较大的输入数据集进行漂移数据分析。但是，这项研究中获得的RMSE结果仍然相对较大（0.87 km），这可能是由于输入数据有限。
Sofian
fouda alllouani，Abdelaziz Abboudi，Chris Huyck，Xiao-Zhi Gao，Sofiae Bououden，Ilyes Boulkaibet，Nadhira Khezam和Nadhira Khezam和Hanen应免疫Optimity Optimity Optimition Optimition Optimition Optiment，imst-Chio（PMST-CHIO）ALGORITHM，IEEE COCKECT，IEE EEE COCKECT，IEE.12283，PP。 2024。doi：10.1109/access.2024.3367753
采用多目标冠状病毒群体免疫算法实现高可再生能源渗透率电网的经济-环境-技术运行
摘要：本文提出了一种经济-环境-技术调度 (EETD) 模型，适用于调整后的 IEEE 30 总线和 IEEE 57 总线系统，包括热能和高渗透率的可再生能源 (RES)。总燃料成本、排放水平、功率损耗、电压偏差和电压稳定性是这项工作要解决的五个目标。问题公式中包含大量等式和不等式约束。元启发式优化方法——冠状病毒群体免疫优化器 (CHIO)、瓶瓶罐罐算法 (SSA) 和蚁狮优化器 (ALO)——用于确定发电成本、排放、电压偏差、损耗和电压稳定性解决方案的最佳方案。回顾了几种场景，以验证定义的优化模型的解决问题的能力。研究了许多场景，以验证优化模型解决问题的能力。利用层次分析法 (AHP)，通过加权求和法将多目标问题转化为规范化的单目标问题。此外，还提出了按与理想解的相似性排序 (TOPSIS) 技术来确定帕累托替代方案的最优值。最终，所取得的结果表明，所提出的 CHIO 在 EETD 问题解决中执行了其他方法。
ssc-454 铝的极限强度和优化...
15.补充说明由船舶结构委员会赞助。由其成员机构 16 共同资助。摘要 最近的大型铝高速船已经利用定制挤压件有效地建造大型扁平结构，包括内部甲板、湿甲板和侧壳部件。在本报告中，研究了设计和优化此类挤压件以尽量减少结构重量的一般方法。回顾了铝板和面板在平面内和平面外载荷下的强度方法，并将其与公开文献中发表的可用实验测试数据进行了比较。对于铝板和面板的平面内抗压强度，通常发现良好的一致性。然而，目前用于评估板材部件上的平面外载荷以及在组合载荷下作用的板材和面板的最先进的方法并不那么先进。建议在这些领域开展进一步研究。开发了一种使用遗传算法的多目标优化器；该优化器旨在快速生成帕累托边界，将各种强度水平的最小重量设计联系起来。开发了一种工程方法，用于估计平面内和平面外载荷组合下的任意挤压件的强度，并将其链接到优化器以创建完整的设计方法。该方法用于为三种不同类型的挤压面板（板和加强筋组合、夹层面板和帽形加强面板）开发主车辆甲板和公称高速船上强度甲板位置的面板的帕累托边界。最后，提出了结论和未来研究的建议。总体而言，这三种类型的面板在各种强度范围内都表现良好，但在某些应用中，夹层面板比其他两种面板略重。这种工程强度估计方法和多目标遗传算法优化方法的结合已被证明对于此类挤压件的设计非常实用，在标准台式电脑上，完整帕累托前沿的生成时间仅为几分钟。17.关键词 铝、挤压件、屈曲、极限强度、优化、遗传算法。
使用机器学习方法的Rosetta能量近似
第3章深度学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.1数据表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2模型体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.3损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.3.1加权MSE损失。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 3.3.2相关损失。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.4优化器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3.5能量夹和面罩。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3.5.1夹具一身能量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。16 3.5.2两体能量的距离蒙版。。。。。。。。。。。。。。17