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World File Search System优化模型
基于多能源系统协调运行的城市垃圾处理能力及其供能性能优化模型
摘要 为满足垃圾减量和电网调节灵活性的提高，全球范围内都在推进零废弃城市和能源互联网建设。基于垃圾堆存与处置需求，提出了垃圾处理设施能源供需多时间尺度模型。在此前提下，本文提出了基于多能源系统与垃圾处理设施协调运行以经济效益最大化的多能源垃圾处理系统（MEWDS）拓扑结构及其优化模型。通过仿真，对中国某城市不同垃圾处理场景下的垃圾堆存和多能源运行数据进行实例分析。提出的MEWDS优化模型可以使垃圾减量和经济效益达到最佳。同时，也能有效提高电网调节的灵活性。
结合电池退化模型的混合可再生能源和电池系统调度优化模型
近年来，现有电网中可再生能源系统的整合度不断提高，加上缺乏综合调度模型，导致了电力浪费。本文提出了一种混合可再生发电机加电池系统的混合整数非线性优化模型，目标是最大化长期利润。先前的研究表明，电池的高和低充电状态 (SOC) 都会损害其使用寿命，并会导致电池容量随时间降低。此外，增加充电和放电循环次数也会导致容量降低。本文对这两个因素进行了建模，并将容量损失与 SOC 和电池完成的循环次数联系起来。容量损失在优化模型的目标函数中受到惩罚，从而不鼓励高和低 SOC 以及频繁循环。滚动时间范围优化方法用于克服在长期时间范围内实现全局最优的计算困难。通过考虑电池退化，该模型能够最大限度地提高电力调度到电网的利润，同时最大限度地延长电池的使用寿命。本文使用考虑多种电池容量的光伏系统发电时间序列样本，在案例研究中运用了该模型。结果表明，与在调度决策中忽略电池退化的传统模型相比，最佳电池寿命有所延长。最后，我们分析了电池操作决策与由此产生的容量衰减之间的关系。[DOI：10.1115/1.4052983]
具有里德伯原子的少量子比特 CNOT 门的优化模型
少量子比特量子逻辑门作为构造通用多量子比特门的基本单元，在量子计算和量子信息领域得到广泛应用。然而，传统的少量子比特门构造通常采用多脉冲协议，这不可避免地会在门执行过程中出现严重的内在错误。本文报告了一种通用二和三量子比特CNOT门的最优模型，该模型通过激发到具有易实现的范德华相互作用的里德堡态来实现。该门依赖于全局优化，通过遗传算法实现幅度和相位调制脉冲，从而可以用更少的光脉冲实现门操作。与传统的多脉冲分段方案相比，我们的门可以通过同时将原子激发到里德堡态来实现，从而节省了在不同空间位置进行多脉冲切换的时间。我们的数值模拟表明，当排除里德堡相互作用的涨落时，可以实现单脉冲两（三）量子比特CNOT门，对于相距7.10μm的两个量子比特，保真度可达99.23%（90.39%）。我们的工作有望在中性原子量子技术研究中实现快速便捷的多量子比特量子计算。
混合成本敏感的机器学习和优化模型，以最大程度地降低资源约束的分类问题成本⋆
摘要。旨在最大程度地减少涉及稀缺资源的分类成本的分类任务在许多现实世界中很常见，例如对患者进行器官移植的分配，直接广告的预算分配以及在有维护能力限制时需要维护的机器的分类。我们为方案提出了一个全面的分析框架，除了包括多个类别的分类问题和错误分类成本外，还对由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。要在约束下对样本进行分类，该框架使用训练有素的成本敏感分类器生成的概率矩阵作为具有最低成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。为了说明其有效性和适用性，在医疗资源分配案例研究的背景下应用了具有成本敏感神经网络的框架。使用成本不敏感的分类器，所提出的框架的性能要比替代性通用方法要好得多。我们的结果表明，所提出的框架能够为错误分类成本问题提供有效的有限资源分配。
使用电动可再生（Homer）软件的混合优化模型对混合可再生能源系统（HRES）的经济评估 - 案例研究
本文揭示了可持续的能源计划，以最佳利用可用的电气资源来为一个缺乏的村庄提供。选定的村庄是南部的南贾布（Barnala），印度旁遮普邦（Barnala）附近。主要是记录和详细记录450户家庭的电能要求。为此，从可用的能源资源中确定了利用电力及其有效利用的潜力：生物量，农业废物和太阳能光伏（PV）技术。为了实现这一目标，提出了一个混合可再生能源系统（HRES）模型，其性能是通过在电动可再生（Homer）软件的混合优化模型中实施的。荷马软件为商业沼气工厂提供了最佳解决方案，以供烹饪气体需求。另外，还提供了用于灌溉，乡村供水和太阳能PV路灯的协调解决方案。通过这种方式，通过估计最佳电力需求及其经济利益来研究拟议模型的准确性。已经揭示了通过拟议的HRES系统的参数评估，计算出的能源成本和总净现在成本分别为$ 0.032/kWh和76,837美元。可以预见，拟议的模型可以成为未来研究工程师设计有效的村庄能源利用的路线图。
小鼠的早期移植具有持久作用 中期可持续供应链网络设计的三个目标优化模型
肠道菌群与认知发展有因果关系。我们旨在确定介导其对认知发展的影响以及与最有前途的代谢产物有关的食物或营养的代谢产物。粪便（多利安 - 皮萨克队列，包括90个有婴儿的一般人群，42/48女性/男性，2011年至2014年出生）（FMT）中的C57BL/6无菌小鼠。儿童和受体小鼠通过认知表型或基于保护性代谢物进行分层。在儿童中获得了食物频率问卷。小鼠的认知测量值包括五次Y迷宫测试，直到FMT后23周，以及（23周）PET-CT用于脑代谢和放射性，以及基于超声的颈动脉血管指数。儿童（粪便，尿液）和小鼠（粪便，血浆）代谢组通过1H NMR光谱法测量，并通过16S rRNA扩增子测序在小鼠中分析粪便菌群。儿童和受体小鼠的认知评分相关。fmt依赖性的脑代谢修饰。从高认知或保护性代谢物富集的儿童中接受FMT的小鼠发展出了卓越的认知行为表现。一组代谢产物，即黄嘌呤，甲明甲明，甲酸盐，甘露糖，酪氨酸，苯丙氨酸，谷氨酰胺，可介导供体儿童和受体小鼠的肠道认知轴。血管指标部分解释了代谢物与表型关系。儿童消费豆类，全乳酸奶和鸡蛋以及铁，锌和维生素D的摄入似乎支持保护性肠道代谢物。总体而言，参与炎症，嘌呤代谢和神经递质合成的代谢产物介导了肠道认知轴，并具有筛查的希望。相关的饮食和营养发现提供了针对认知保护的微生物群的干预措施，并具有持久的影响。
考虑参与能源和灵活性市场的电力传输网格中可再生生成的托管能力的最大化：双重优化模型
对可再生能源产生的投资是过渡到可持续能源和能源系统的重要组成部分。在这方面，托管能力（HC）的概念是可再生发电的投资者和系统运营商确定最大数量连接可再生资源的有用工具，而无需修改或加强网格。然而，现有研究的相当一部分涉及分销系统中问题的技术要求，同时忽略了传输系统和市场范围。可再生生成吸收减少了对电力部门中化石燃料资源的依赖，同时还表现出满足系统灵活性需求的能力。本文提出了一种基于市场的方法，以最大限度地考虑能源和灵活性市场的传输系统中可再生的HC。为此，开发了一个双重优化问题，以研究最大化可再生生成HC的盈利能力。在上层问题中，关于新一代投资的非负盈利能力，开发了HC最大化。较低级别的问题解决了能源和灵活性市场的社会福利最大化，在这些市场中，新的可再生能源产生可以参与其中。将配方转移到单级混合刻板线性编程（MILP）问题中，以避免双重模型的非线性。所提出的模型应用于2总线说明性示例和IEEE 24总线可靠性测试系统（RTS）。结果表明，可再生生成单元可以通过参与灵活性市场来提高其盈利能力，从而从市场的角度增加可再生的HC。
考虑用户满意度的弹性微电网优化经济运行
提出了一种微电网极端条件下系统恢复能力的优化模型，该模型综合考虑灾前预防和灾后恢复，由以用户满意度为目标的上层优化模型和以经济运行与恢复能力最优为目标的下层优化模型组成。提出了一种融合惯性权重和Lévy飞行等策略的混合Pelican算法。与测试函数的数值比较验证了所提算法具有更好的求解精度和收敛速度。针对小概率、高破坏性的场景进行了仿真实验，并与其他算法进行了比较，证明了所提算法在解决微电网最优经济运行与恢复能力问题上具有更强的优越性。
小鼠的早期移植具有持久作用
Bortolini M.，Calabrese F.，Galizia F.G.，Mora C.（2022）。 中期可持续供应链网络设计的三个目标优化模型。 计算机与工业工程，168，1-16 [10.1016/j.cie.2022.108131]。Bortolini M.，Calabrese F.，Galizia F.G.，Mora C.（2022）。中期可持续供应链网络设计的三个目标优化模型。计算机与工业工程，168，1-16 [10.1016/j.cie.2022.108131]。