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在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
农村地区电气化离网混合可再生能源系统的建模与优化
混合能源技术可以非常可靠地满足偏远村庄所需的能源。正在考虑的项目是使用离网混合可再生能源系统为印度卡纳塔克邦 Chamarajanagar 区 Kollegal 街区的三个村庄供电。优化这种混合能源系统的控制、尺寸和组件选择的过程是为了向社会提供具有成本效益的电力解决方案。本文的主要目标是使用遗传算法 (GA) 和 HOMER Pro 软件降低总系统净预设成本 (TNPC)、能源成本 (COE)、未满足负荷和二氧化碳排放量。将两种方法的结果与四种混合可再生能源系统 (HRES) 组合进行了比较。还对研究的最佳解决方案对年风速和生物质燃料价格变化进行了敏感性分析。最后，对 GA 和 HOMER 进行了比较分析。与 HOMER 相比，基于 GA 的组合 1（沼气+生物质+太阳能+风能+燃料电池和电池）的 HRES 被发现是最佳解决方案，以最低的能源成本（每千瓦时 0.163 美元）提供 0% 未满足负荷的能源。因此，GA 中的光伏饱和比 HOMER 更具成本效益。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
通过凸优化定义量子发散
我们引入了一个新的量子 R'enyi 散度 D # α，其中 α ∈ (1 , ∞ ) 以凸优化程序定义。此散度具有多种理想的计算和操作特性，例如状态和通道的高效半正定规划表示，以及链式法则特性。这种新散度的一个重要特性是它的正则化等于夹层（也称为最小）量子 R'enyi 散度。这使我们能够证明几个结果。首先，我们使用它来获得当 α > 1 时量子通道之间正则化夹层 α -R'enyi 散度的上界的收敛层次。其次，它使我们能够证明当 α > 1 时夹层 α -R'enyi 散度的链式法则特性，我们用它来表征通道鉴别的强逆指数。最后，它使我们能够获得量子通道容量的改进界限。
表征和优化高密度等离子体蚀刻过程的高级记忆应用程序
许多人以不同的方式为我作为博士学位的经验做出了贡献。首先，我要感谢CMP的所有人。首先，非常感谢我的论文导演AgnèsRoussy多年来。感谢您不断的支持，尤其是在困难时期。，也感谢您每天都在您的办公室里支持我...幸福！我还要感谢当时CMP主任StéphaneDauzère-Pérès，因为我有机会在他的实验室中进行论文。我要特别感谢Jakey的所有帮助以及我一直学到很多东西的所有有趣的讨论（即使我们不一定人同意！）。和种族，感谢所有的SFL人！…为了休息，为了进行研讨会，分享美妙的食堂……与您和属于这个小组的博士学位真是太好了！
新闻发布收入优化程序首先显示...
通过我们的发展表现，我们加快了技术进步，并为可持续的未来做出了相关的贡献。我们是拥有多年汽车专业知识的独立且国际开发服务提供商。凭借跨行业的知识和对系统和产品的整体了解，我们在整个价值链上创建了技术解决方案。我们专注于趋势主题，例如数字化，电子操作性和自主系统，主要用于汽车，航空和机械工程领域，并始终如一地促进在这些领域开发量身定制的解决方案。我们每天都在研究这一点 - 全球50多个网站的大约14,000名员工。
基于路径的汽车行业入站物流优化公式
在汽车行业中，装配厂由多个接收码头 (D) 组成，每个码头专门接收一个或多个供应商 (S) 的特定类型的零件。在混合入站物流网络中，零件通过直接装运（直接在供应商和工厂之间）、循环装运（多个供应商之间的巡回装运）或间接装运（通过交叉对接平台）运送到工厂，通过无限数量的同质车辆（装载米和公斤两种装载能力）运送到工厂。多个利益相关者，每个利益相关者都有不同的运营要求，参与设计运输计划。因此，实际计划应遵守他们的要求和约束。例如，为了减少运输计划的变化，并提高驾驶员对路线的熟悉度，对供应商的最大数量 (MaxS)、接收码头 (MaxD) 和车辆在两个连续供应商之间行驶的最大距离 (MaxL) 施加了限制。此外，必须将供应商划分为已知最大规模 k 的集群。图 1 说明了包含聚类约束的混合入站物流网络的示例。我们的目标是设计一个满足约束条件的运输计划，同时最小化为运输策略分配供应商的总成本。我们问题的可行解决方案决定了运输策略，以及直接供应商和循环供应商的最佳提货行程访问顺序、收集量和频率。
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。
以 75 岁以下人群为目标，采用基于药物风险的方法优化药物整合：一项观察性研究
Justine Perino、Amandine Gouverneur、Fabrice Bonnet、Marin Lahouati、Noelle Bernard 等人。以 75 岁以下人群为目标，采用基于药物风险的方法优化药物协调：一项观察性研究。 Thérapie，2021 年，�10.1016/j.therap.2021.06.003�。�hal- 03328620�
从优化原理中得出遗传调节网络
许多生物系统在其性能的物理限制附近运行，这表明其行为和潜在机制的各个方面可以源自优化原理。但是，此类原则通常仅在简化的模型中应用。在这里，我们探索了果蝇胚胎中GAP基因网络的详细机械模型，优化了其50+参数，以最大程度地提高基因表达水平提供有关核位置的信息。这种优化是在现实的约束下进行的，例如对可用分子数量的限制。值得注意的是，我们得出的最佳网络与在实际生物体中观察到的结构和空间基因表达相匹配。我们的框架量化了最大化功能性能的权衡，并允许探索替代网络配置，并解决了哪些功能是必要的，哪些是偶然的。我们的结果表明，针对优化问题的多种解决方案可能存在于密切相关的生物体之间，从而提供了对基因调节网络进化的见解。
多回能供应链生存能力的优化方法，并破坏风险最小化
爆发了非凡的破坏性事件，例如，Covid-19的大流行极大地影响了全球供应链（SCS）的有序操作，并可能导致SC崩溃。监管行动，例如大流行期间的政府干预措施，可以大大减轻破坏的传播（即，涟漪效应）并提高了SC的生存能力。但是，专注于破坏传播管理的现有作品并未考虑这种干预措施的可能性。受到这一事实的激励，在这项研究中，我们研究了具有有限干预预算的多Echelon SC中的新破坏传播管理问题。的目的是最大程度地减少SC中目标参与者的概率衡量的破坏风险。为此，开发了一种新颖的方法，结合了因果贝叶斯网络（CBN），DO-Calculus和数学编程。特别是，建立了两个混合成员非线性编程模型以确定适当的干预措施。为了增强提出的数学模型，提出了两个有效的不平等现象。然后，开发出一种问题特异性遗传算法（GA）来处理大规模的问题实例。进行了案例研究的数值实验，并进行了随机生成的实例，以评估所提出模型的效率，有效的不等式和GA。基于实验分析，有了管理洞察力。