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World File Search System全局优化
基于代理的飞机机队调度路径方法...
本文研究了一种基于Agent的考虑空间约束的舰载机编队调度路径规划方法，以最小化编队调度时间为目标。首先介绍编队调度环境，然后基于多Agent对舰载机编队调度过程进行建模，本文主要考虑两个Agent：空间Agent和飞机Agent。其次，提出一种基于改进A*算法的舰载机协同路径规划全局优化方法，考虑等待策略和绕行策略，以调度时间为优化目标。最后，对10架舰载机编队进行分析，验证所提优化方法。仿真结果表明，优化算法可以实现多架飞机的同时调度，提高了调度系统的效率和可用性。关键词：路径规划，Agent，改进A*算法，动态调度，舰载机编队
优化可再生ev混合能源系统的能量存储尺寸和操作
摘要 - 该论文着重于混合能源系统（HES）的尺寸和操作操作，该杂志集成了多个发电单元（例如核，可再生能源）和多个电力消耗单元（例如网格，电气充电站，化学工厂），以有效地管理可再生产生和网格需求的可变性管理。尤其是，操作优化考虑了储能元件（ESE）的最佳充电和解释，以便将工业规模化学厂的变异性最小化。采用了退化的地平线优化方法来解决此操作优化问题，然后将其重新构成线性约束的二次编程问题，适用于实时运行。设计优化问题发现了ESE的最佳尺寸，以平衡化学厂的可变性和ESE安装的经济成本。全局优化技术（例如，直接）由于其非跨性别性而用于数值解决所提出的规模优化问题。
电力实时能量管理方法...
摘要 —随着微电网中间歇性能源的增多，难以准确预测可再生能源的出力及其负荷需求。为了实现系统的经济运行，提出了一种基于模型预测控制（MPC）和动态规划（DP）算法的能量管理方法。该方法可以合理分配电池、燃料电池、电解器和外部电网的能量，在保证系统功率平衡和成本优化的同时，最大化分布式电源的出力。基于超短期预测，预测光伏阵列的输出功率和系统负荷的需求功率。通过有限时间内的反复滚动优化代替传统动态规划的离线全局优化，获得储能系统中各个单元的功率值。与传统的 DP、MILP-MPC 和基于逻辑的实时管理方法相比，提出了的能量管理方法被证明是可行和有效的。
一种用于参数化电路时间演化的高效量子算法
我们引入了一种新颖的混合算法，使用参数化量子电路模拟量子系统的实时演化。该方法名为“投影变分量子动力学”（p-VQD），实现了将精确时间演化迭代、全局投影到参数化流形上。在小时间步长极限下，这相当于 McLachlan 的变分原理。我们的方法之所以有效，是因为它表现出与变分参数总数的最佳线性缩放。此外，它是全局的，因为它使用变分原理一次优化所有参数。我们方法的全局性大大扩展了现有高效变分方法的范围，而这些方法通常依赖于对变分参数的受限子集进行迭代优化。通过数值实验，我们还表明，我们的方法比现有的基于时间相关变分原理的全局优化算法特别有利，由于参数数的二次缩放要求高，不适合大型参数化量子电路。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
使用 Python 进行遗传算法实践
第 1 章：遗传算法简介 8 什么是遗传算法？ 9 达尔文进化论 9 遗传算法的类比 10 基因型 10 种群 11 适应度函数 11 选择 11 交叉 12 突变 12 遗传算法背后的理论 13 模式定理 14 与传统算法的区别 15 基于种群 16 遗传表示 16 适应度函数 16 概率行为 17 遗传算法的优势 17 全局优化 18 处理复杂问题 19 处理缺乏数学表示的情况 19 抗噪声能力 19 并行性 20 持续学习 20 遗传算法的局限性 20 特殊定义 21 超参数调整 21 计算密集型 21 过早收敛 21 没有保证的解决方案 22 遗传算法的用例 22 总结 23 进一步阅读 23 第 2 章：理解遗传算法的关键组成部分 24 遗传算法的基本流程 25 创建初始种群 26
分布式自适应信号和特征融合问题的统一算法框架 - 第二部分：收敛属性
I.在[1]中引入的分布式自适应信号融合（DASF）算法可用于以分离的方式解决广泛的空间滤波和信号融合问题，例如，无线传感器网络（WSN）。此类问题的示例包括基于广义特征值分解[3]，规范相关性分析[4]，[5]，最小方差波束[6]等的最小平方英尺误差估计，判别分析[3]等。DASF算法旨在应对WSN的典型带宽或能量限制。WSN中的典型空间过滤或信号融合问题涉及根据网络中每个节点收集的传感器数据优化成本函数。与需要在融合中心汇总的每个节点的传感器数据相反，DASF算法要求节点在彼此之间仅共享压缩数据。然后将此数据用于在每次迭代时在节点中局部构建全局优化问题的压缩版本。结果，全球（集中）的任何求解器
从数据科学到区块链 - 跨境分析...
跨境电子商务以惊人的速度发展。预计到 2020 年，全球运输量将达到 1000 亿。如今，数以百万计的定制、小型、独立包装的包裹通过复杂的物流供应链，从其原产国流向另一个目的地国家的消费者，该供应链涉及当地、地面和航空承运人。通过物理流动，这些包裹的数十亿个数据点以数字方式跨越国家。本研究回顾了端到端的物理和数字跨境物流供应链，并确定了动态路由/定价、需求预测和包裹流预测的几个数据科学用例。该供应链中的当前物流实体在数据可见性和透明度方面受到限制，因此，它们只能在其制度下解决本地问题。可以预见，区块链技术的成熟将通过实时提供分布式验证信息来颠覆传统的线性物流供应链。跨境供应链中的不同参与者将从共识信息中受益。未来，该领域的数据科学模型将会不断发展，更加注重实时分析，致力于实现全局优化。
带有地下能量存储的新的太阳能辅助热泵系统：建模和优化
摘要：这项工作的目标是：（a）提出一个基于地下储能的新系统，（b）开发系统的数学模型，以及（c）以优化系统的能量性能。该系统包括带冷却的光伏热杂交太阳能电池板（PVT）面板，撤离的太阳能收集器和水到水热泵。此外，放置在地下的储罐可用于存储PVT面板冷却的废热。太阳能收集器产生的热能用于家庭热水制备和热能储能。PVT面板和太阳能收集器都配有一个阳光跟踪系统，以达到最高的太阳能增益。优化所提出的系统可以在加热期内实现最高的可再生能源（RES）共享。由于最终的优化问题是非线性的，因此基于经典的梯度优化算法提供了不满意的解决方案。作为替代方案，考虑了三种启发式全局优化方法：遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）算法和Jaya算法。表明，Jaya算法的表现优于GA和PSO方法。最明显的结果是，使用由两个储罐组成的地下储能单元覆盖了93％的热能。
混合可再生能源电网中的频率调节：利用负载频率控制和氧化还原液流电池的有效策略
可再生能源 (RES) 已成为电网不可或缺的组成部分，但它们的整合带来了系统惯性损失以及负载需求与发电能力不匹配等挑战。这些问题危及电网稳定性。为了解决这个问题，提出了一种有效的方法，将增强型负载频率控制 (LFC)（即模糊 PID-TID µ）与受控储能系统（特别是受控氧化还原液流电池 (CRFB)）相结合，以减轻 RES 整合带来的不确定性。该策略的参数优化是使用小龙虾优化算法 (COA) 实现的，该算法以其全局优化能力以及探索与利用之间的平衡而闻名。与传统控制器（PID、FO-PID、FO-(PD-PI)）的性能评估证实了所提出的方法在 LFC 中的优越性。在各种负载扰动、高可再生能源渗透率和通信延迟下进行的广泛测试确保了其在最大限度地减少中断方面的有效性。使用标准化 IEEE 39 总线系统进行验证进一步证明了其在应对大量可再生能源渗透的电网中的效率。总之，该综合战略为适应日益增加的可再生能源利用的现代电力系统提供了强有力的解决方案。