XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPsO
2023 PSO气候变化责任报告
与Sumas First Nation合作，环境与气候变化部策略的工作是与解决IS的影响特别相关的一次性努力。在此项目中，团队一直在收集可以改善未来砾石清除环境可持续性的数据。Sumas第一民族还将完成一项鱼类监测研究，该研究旨在了解Sumas-Chilliwack河中成年鲑鱼的上游死亡率。
比较遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），用于估计易感暴露感染的（SEIR）模型PAR
背景：用于分析疾病扩散的最常用的数学模型是易感暴露感染的回收（SEIR）模型。此外，SEIR模型的动力学取决于几个因素，例如参数值。目标：本研究旨在比较两种优化方法，即遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），以估算SEIR模型参数值，例如感染，过渡，恢复和死亡率。方法：将GA和PSO算法与SEIR模型的估计参数值进行了比较。适应性值是根据累积阳性covid-19病例的实际数据与从seir covid-19模型解决方案的案例数据之间的误差计算得出的。此外，使用四阶Runge-kutta算法（RK-4）计算了CoVID-19模型的数值解，而实际数据是从印度尼西亚雅加达省正Covid-19 Case的累积数据集获得的。然后使用两个数据集比较每个算法的成功，即数据集1，代表COVID-19的扩展的初始间隔和数据集2，该间隔代表一个间隔，其中COVID-19 Case Case较高增加。结果：估计四个参数，即由于疾病引起的感染率，过渡率，恢复率和死亡率。在数据集1中，当值= 0.5时，GA方法的最小误差（即8.9％）发生，而PSO的数值误差为7.5％。在数据集2中，GA方法的最小误差，即31.21％，当时发生在= 0.5时，而PSO的数值误差为3.46％。结论：基于数据集1和2的参数估计结果，PSO比GA具有更好的拟合结果。这表明PSO对所提供的数据集更健壮，并且可以更好地适应Covid-19-19的流行病的趋势。关键字：遗传算法，粒子群优化，SEIR模型，COVID-19，参数估计。文章历史记录：2024年2月12日，2024年5月17日第一个决定，2024年6月20日接受，在线获得2024年6月28日
中央公立学校（SD23）2023 PSO气候变化问责制报告
2.1 Secure Development ................................................................................................... 6 2.2 Application Audit Functionality ................................................................................... 9 2.3 Application Accounts and System Access ................................................................. 12 2.4 Patient's Access Word ............................................................................................... 17 2.5 Application Coding and Vulnerability Review ........................................................... 18 2.6 Web Application ........................................................................................................ 24
OPNA VINST 5450.355 NOX 2023 年 3 月 20 日
6.状态和指挥关系。PSO 是 OPNA V 员工内的一个办公室。PSO 主任直接向 VCNO 汇报。PSO 担任海军在海军部 (DON) 绩效改进办公室的代表，支持 CNO 和 VCNO 开展所有海军绩效管理活动。PSO 将根据需要与所有适当的海军梯队协调、领导和指导，执行并遵守绩效管理和流程改进活动的监管和政策要求。
B.Sc.，人工智能与数据科学
pso1：使学生能够在现实生活和决策中应用基本的微观经济，宏观经济和货币概念和理论。PSO 2：使学生对与发展，增长，国际经济学，可持续发展和环境有关的各种经济问题提示。PSO 3：使学生了解与财务，投资和现代营销有关的概念和理论。PSO 4：评估社会中各种社会和经济问题，并为全球公民提供答案。PSO 5：增强分析和批判性思维的技能，以分析经济政策的有效性。
混凝土技术实验室手册
项目具体成果 PSO 1 - 理解：毕业生将有能力使用数学、科学和工程知识描述、分析和解决问题。 PSO 2 - 分析技能：毕业生将有能力规划、执行、维护、管理和修复土木工程系统和流程。 PSO 3 - 执行技能：毕业生将有能力在多学科团队中互动并有效工作。
一个基于自动驾驶汽车决策和轨迹计划的基于互动游戏理论-PSO的综合框架
摘要：自动驾驶汽车和人类驾驶员之间的相互依赖性是自动驾驶安全性和可行性的一个开放问题。本文介绍了游戏理论轨迹计划者和混合人流环境的决策者。我们的解决方案是与周围车辆的相互作用，同时做出决策，并使用用衣架插值方法产生类似人类的轨迹。此处使用的粒子群优化器（PSO）桥梁桥接决策和轨迹生成过程，用于连接执行。我们选择了一个未信号的交叉点，以证明我们方法的可行性。测试结果表明，我们的方法降低了轨迹优化问题的搜索空间的维度，并在路径曲率上实施了几何约束。
微处理器和微系统
本文将基于 PSO 的 PI 控制应用于 APF 拓扑的系统切换功能。使用粒子群优化 (PSO) 方法对有源电力滤波器 (APF) 的比例和积分 (PI) 增益进行调整，以进行无功功率补偿和谐波抑制。传统的 PI 控制器需要更多的计算时间并且精度较低。使用瞬时有功和无功功率方案提取谐波负载电流。将使用 PSO 训练的 PI 控制器与传统 PI 控制器的性能指标（包括总谐波失真、无功功率、功率因数和电容器电压调节）进行了比较。PSO 具有快速收敛、最少的调整参数和快速执行来解决非线性问题的特点。传统的 PI 控制器被在线 PSO 训练的 PI 控制器所取代，目的是在非线性负载条件下增强 APF 中的直流电压跟踪。所提出的工作是在 sim-power system 工具箱中开发的，该工具箱是 Matlab/Simulink 中的一个软件包。
幸福与健康粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种流行且广泛使用的优化算法，用于解决复杂问题。它以简单和易于实施而闻名。人工鸟在搜索空间中移动以找到最佳解决方案。尽管文献中提出了许多 PSO 算法，但 PSO 算法中尚未探索幸福和健康等概念。本文基于这一研究空白。幸福和健康粒子群优化 (HaHePSO) 算法是通过将幸福和健康概念纳入粒子群优化算法而创建的。HaHePSO 算法中的每个粒子都与幸福和健康变量相关联。PSO 算法中人工鸟的移动基于适应度值。在 HaHePSO 算法中，人工鸟的移动取决于幸福、健康和适应度值。在 PSO 算法中，人工鸟朝着局部最佳和全局最佳适应值的方向移动。这一思想在 HaHePSO 算法中得到了扩展，其中人工鸟朝着幸福感、健康和适应值的局部最佳和全局最佳方向移动。与 PSO 算法相比，本文提出的 HaHePSO 算法占用更多空间并需要额外计算。这是因为现在每个粒子都有与之相关的幸福感和健康变量，并且搜索空间中的移动由适应度、幸福感和健康值引导。