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通过深钢筋学习辅助操作员选择的受约束多目标优化
摘要 - 分解有限的多目标优化问题，其进化算法引起了相当大的关注。使用不同的算法策略，进化运算符和约束处理技术，已经开发出各种受约束的多目标优化算法（CMOEAS）。CMOEA的性能可能很大程度上取决于所使用的操作员，但是，通常很难为当前的问题选择合适的操作员。因此，改善操作员的选择是有希望的，对于CMOEAS来说是必要的。这项工作提出了一个在线操作员的选择框架，并在深入的强化学习中有助于。人口的动态，包括融合，多样性和可行性，被视为国家；候选运营商被视为行动；人口状态的改善被视为奖励。通过使用Q-Network学习策略来估计所有动作的Q值，建议的方法可以适应地选择一个操作员，该操作员根据当前状态最大程度地提高人口的改善，从而改善算法性能。该框架嵌入了四个流行的CMOEAS中，并在42个基准问题上进行了评估。实验结果表明，与九个最先进的CMOEA相比，提出的深钢筋学习辅助操作员的选择显着提高了这些CMOEAS的性能，并且所得算法获得了更好的多功能性。
Calgary-Molocular-Pharogy-Fellowship-Objectives ...
卡尔加里大学指南和目标奖学金主任：Erik Nohr博士，MD FRCPC DABP奖学金培训者：Adrian Box博士，Meer-Taher Shabani-Rad博士，Omid Rashidipour博士，Omid Rashidipour博士，Etienne Mahe Mahe Mahe Mahe Mahe Mahe Molecular Pathology in susporatival Ineal sea Inalotory ne Ne NE NE NE NE NE NE NEA诊断术，从而在使用核酸（遗传分析）和其他大分子（例如蛋白质）在筛查，诊断，预后，治疗，监视和随访的背景下进行分析。分子病理学家将分子诊断知识的共同核心应用于肿瘤疾病，在其他情况下也与包括种系基因检测，分子生物化学和分子微生物学有关。这种分子病理学研究金的目的是在这种共同的分子知识的核心和与肿瘤疾病的分子检测有关的特定知识中训练研究员。成功完成该奖学金将使该研究员成为分子病理实验室主任和/或专家顾问，以治疗临床医生和其他病理学家解释肿瘤疾病中的基因组信息。该研究金并非旨在使研究员独立监督或报告种系遗传，分子生物化学或分子微生物学测试。艾伯塔省卡尔加里的儿童综合癌症中心。这一一年奖学金包括：资格要求皇家学院的诊断和分子病理学，诊断和临床病理学，血液学病理学或神经病理学或神经病理学或资格获得皇家大学认证的上述专业奖学金概述分子病理学奖学金计划以Arthur J.E.
基于CVAR的综合能源系统的多目标计划在碳交易机制下
为了解决“双碳”目标的综合能源系统（IES）的计划问题，本文提出了一种基于CVAR的碳交易机制的IES多目标计划方法（风险为条件价值）。首先，本文建立了IES能源供应设备模型和改进的阶梯式碳交易模型。此外，本文提出了基于碳交易成本的IES多目标两层计划模型。计划模型的上层以经济和环境的优化为目标，以实现综合能源系统的合理规划。下层模型将最低运营成本作为优化系统操作条件并验证计划结果合理性的目标。然后，建立了基于平均值的不确定性模型，以解决计划过程中碳交易价格和新能源输出的不确定性。最后，本文设置了案例，并使用非主导的排序遗传算法-II（NSGA-II）和求解器解决了模型，这表明所提出的方法可以实现IES低碳计划，同时保证经济。
目标1：为大豆开发有效的无PAM无PAM CAS9和主要的编辑平台。这是一个基因编辑工具开发目标，可以建立UPO
目标1：为大豆开发有效的无PAM无PAM CAS9和主要的编辑平台。这是一个基因编辑工具开发目标，它基于我们先前开发的CRISPR-CAS9基因编辑平台。为大豆建造主要的编辑系统。基于SPCAS9 Nickase的两个不同变体和M-MLV的逆转录酶，已经为大豆毛的根和稳定的转化和基因组编辑制作了三个主要的编辑系统。分别使用命名为PE1，PE2和PE3的三个系统，以制造针对编码CDPK47，CDPK48，CDPK49和CDPK50的大豆基因的主要编辑构建体。PE1和PE2系统，以确定哪种最适合于创建精确的遗传变化，以改善大豆的性状。不幸的是，这两个系统无效地在毛状根中的四个CDPK基因中创建突变。因此，我们决定使用PE2系统测试其他基因FAD2和EPSP，并且再次没有发现靶基因已修改的证据。第三个Prime编辑版本，名为PE3，还测试了在毛状根部编辑FAD2和EPSP基因的能力，这也没有成功。PE1，PE2和PE3 PRIME编辑构建体在大豆中似乎不起作用，因此我们正在采用替代方法来修改向量，以使用不同的策略来生成Prime编辑指南RNA。这些结构将在下一个报告期间进行测试。总而言之，使用在其他工厂中使用的策略，在大豆中的主要编辑应用并不能有效。1。我们继续努力确定将在大豆中有效的主要编辑策略。目标2：应用基础编辑和主要编辑来修改影响大豆对干旱反应的基因。我们设计了两种不同的CRISPR-Cas9构建体来敲除CDPK基因的功能，这些功能被预测会影响大豆对干旱的反应。基于CRISPR-CAS9的基因敲除大豆CDPK家族基因（CDPK47、48、49和50）的两个CRISPR构建体（NK44和NK46）已建立，以敲除CDPK基因的两种组合。a。 NK44：PATEC-INCAS9-GCDPK49-50（靶向CDPK49和CDPK50）b。 NK46：PATEC-INCAS9-GCDPK47-50（靶向CDPK47，CDPK48，CDPK49和CDPK50）对这两种构建体进行了大豆转化，并为转染料的存在而基因型进行了基因型。我们为NK44构建体获得了四个转基因阳性植物。我们总共获得了NK46构建体的七个转基因阳性植物。种子，我们将这些种子称为T1代。至少为每条线发芽了至少24个T1幼苗，我们进行了PCR首先确定NK44或NK46构建体是遗传的，我们
考虑电池储能系统的孤岛微电网多目标经济排放调度优化策略
摘要 — 经济调度 (ED) 是电力系统中的关键问题之一。ED 倾向于通过优化传统发电机 (CG) 的尺寸来最小化燃料/运营成本。温室/有毒气体排放是与 CG 相关的主要问题之一。排放调度 (EMD) 通过发电机的最佳输出来减少温室/有毒气体排放。多目标经济排放调度 (MOEED) 问题是通过考虑燃料成本和排放目标来制定的。主要目标是以折衷的方式优化燃料成本和 CG 的环境排放。在本文中，提出了通用代数建模系统 (GAMS) 中的 CONOPT 求解器来寻找微电网的 ED、EMD 和 MOEED 问题的最佳解决方案。微电网由风力涡轮发电机 (WTG)、光伏 (PV) 模块、三个 CG 和一个电池储能系统 (BESS) 选项组成。所提出的算法已经在四个案例研究中实施，包括所有能源、无 WTG、无 PV 模块和无可再生能源 (RES)。为了确定所提出算法的有效性，将其与各种算法进行了比较。比较结果表明，所提出的算法更有效、更新颖、更强大。最后，结果表明，所提出的方法可以有效地优化上述所有案例研究的目标函数，并且 GAMS 中的 CONOPT 求解器在比较中优于所有方法。还介绍了 BESS 对 ED 微电网运营/燃料成本的影响。以 µ G 为单位的需求响应范式正在发生变化。还建立了需求灵活性 (DF) 模型，优化过程中消费者需求发生变化。DF 的结果显示成本降低，需求方管理更好。
银行融资与欧盟气候目标不一致的风险
向脱碳经济转型的风险会对金融机构的信贷组合产生重大影响。这些转型风险是信贷、市场、运营和流动性风险的驱动因素。金融机构向能源密集型或二氧化碳密集型行业提供信贷的企业可能会在向脱碳经济转型的过程中面临竞争力下降。对于那些没有努力适应脱碳经济的企业来说，情况尤其如此。企业市场竞争力的下降可能是由于碳价上涨、对能源价格的依赖性增强、资产搁浅、环境法规更加严格以及消费者偏好的变化，最终导致其违约风险上升。在延迟转型的情况下，违约风险最高，这需要政府采取突然行动，企业迅速调整。此类违约可能会给金融机构带来意外的额外损失。此外，许多金融机构在很大程度上依赖向能源密集型行业的企业提供信贷，而这些行业的企业是它们大部分利息收入的来源。因此，金融机构必须评估向脱碳经济转型带来的风险。转型风险不仅存在于机构的信贷组合中，还会影响其证券持有量。本报告重点关注银行信贷组合产生的转型风险。
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,
多目标粒子群优化算法用于家庭微电网优化调度
应对低电价时期家庭负荷和电动汽车集中用电的挑战对于减轻对公用电网的影响至关重要。在本研究中，我们提出了一种基于多目标粒子群算法的家庭微电网优化调度方法。建立了一个家庭微电网优化模型，考虑了分时电价和用户电动汽车出行模式。该模型专注于优化家庭日常用电成本并最小化电网侧能源供应差异。具体而言，该数学模型将微电网内每个分布式能源的实际输入和输出功率作为优化变量。此外，它还整合了对储能电池和电动汽车电池容量变化的分析。通过在帕累托最优解集内的算术模拟，该模型确定了有效缓解公用事业侧能源输入和输出波动的最优解。模拟结果证实了该策略在降低家庭日常用电成本方面的有效性。所提出的优化方法不仅提高了电力消费的整体质量，而且证明了其经济和实际可行性，凸显了其更广泛的应用和影响的潜力。
基于改进多目标TLBO算法的配电网大规模光伏系统接入方法
分布式电源的日益并网给电网带来了巨大的挑战。本文针对大规模光伏接入，建立了配电网分布式光伏并网方法。首先，建立了以最大化光伏并网容量和改善电压曲线为目标的光伏并网模型。特别地，通过考虑各种典型的并网场景，提出了适用于县域范围内推广的光伏大规模并网模型。此外，提出了一种新的改进的多目标基于教学的优化 (TLBO) 算法，即 IM-TLBO，用于寻求光伏并网模型的最优 Pareto 前沿。IM-TLBO 算法创新地结合了精英反向学习搜索策略来增强在解空间中的探索。此外，采用以最优个体和中心位置为指导的差异化教学来提高“教学”过程的效率。同时，开发了一种基于拥挤距离的循环拥挤排序删除算法，以增强精英个体的多样性和 Pareto 前沿的分布特征。最后，在基准函数中测试了IM-TLBO的性能。此外，在IEEE 33节点系统中进行了仿真案例，以验证所提出的光伏集成方法。结果表明，本文提出的方法不仅可以实现屋顶分布式光伏的整体优化集成，还可以改善电压曲线。将IM-TLBO的结果与其他经典算法进行了比较，结果表明IM-TLBO在收敛性、分布性和多样性方面均优于其他算法。
内窥镜手术中人体工程学的客观评估进展：审查
随着科学技术的发展，“微创”的术语已渗透到各种外科手术领域。 内窥镜手术，特别是较小的切口，几乎不适和快速康复（1）具有巨大的好处（1），这可以优化患者的生活质量和康复的增强，并大大减少患者的痛苦。 但是，这一成功的变革的关键参与者，外科医生已经实现了相当大的不可预见的成本和人体工程学的约束（2）。 例如，对腹腔镜手术进行的调查显示，进行标准腹腔镜手术的外科医生中有73％至100％（3）的外科医生患有WMSD（与工作相关的肌肉骨骼疾病），投诉的范围为73至88％（4）。 这表明患者福利和医师苦难的大流行越来越大。 不幸的是，尽管他们意识到他们在手术期间遇到的身体需求和不适，但内窥镜外科医生很少出来向其提供者披露伤害。随着科学技术的发展，“微创”的术语已渗透到各种外科手术领域。内窥镜手术，特别是较小的切口，几乎不适和快速康复（1）具有巨大的好处（1），这可以优化患者的生活质量和康复的增强，并大大减少患者的痛苦。但是，这一成功的变革的关键参与者，外科医生已经实现了相当大的不可预见的成本和人体工程学的约束（2）。调查显示，进行标准腹腔镜手术的外科医生中有73％至100％（3）的外科医生患有WMSD（与工作相关的肌肉骨骼疾病），投诉的范围为73至88％（4）。这表明患者福利和医师苦难的大流行越来越大。不幸的是，尽管他们意识到他们在手术期间遇到的身体需求和不适，但内窥镜外科医生很少出来向其提供者披露伤害。