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基于深度强化学习和多目标优化的混合边缘云合作者资源调度方法
摘要 - 边缘终端和云中心之间的集体资源调度被认为是有效完成计算任务并提高服务质量的有希望的手段。在本文中，为了进一步改善可实现的性能，Edge Cloud Resource Scheduling（ECRS）问题基于任务依赖性和功能提取。通过考虑任务完成时间，成本，能耗和系统可靠性作为四个目标，提出了多目标ECRS模型。此外，在我们的工作中采用了基于深钢筋学习（DRL）和多目标优化的混合方法。特定于DRL预处理工作流，而多目标优化方法则努力找到帕累托最佳的工作流程计划决策。在三个具有不同任务数量的真实数据集上进行了各种实验。获得的结果表明，所提出的混合DRL和多目标优化设计优于现有的设计方法。
基于自动经济分析的公园级集成能源系统的多目标合作式优化
摘要：公园级综合能源系统（PIE）可以通过多种类型的能量子网络之间的耦合来实现能源的梯度利用并提高能源利用的效率。但是，不能使用能量分析和自我分析来评估派的经济学。此外，综合能源供应商之间感兴趣的冲突使派的生态调度更加困难。在本文中，我们提出了一种基于Exergy Economics的基于游戏协作的优化方法，在该方法中，Exergy Economics的引入实现了对派对内部任何链接的经济评估，并且基于潜在游戏的优化模型解决了多个能源供应商之间利益的问题的问题，并改善了每种供应商的实用者。最后，以广州为例以派对为例，通过将其与经典优化方案进行比较来证明本文提出的优化方案的合理性。
基于数字孪生的能源互联网多目标能源管理策略
能源管理问题（EMP）一直是能源互联网（EI）优化运行中广泛研究的课题。然而，能源网络规模的快速增长和分布式可再生能源发电（DRG）的渗透给能源管理带来了新的挑战。因此，针对由We-能源（WE）组成的大规模EI，提出了一种基于数字孪生（DT）的并行能源管理策略。首先，提出了一个并行能源管理框架。通过建立这种三重并行结构，可以实时观察能源网络的状态，从而能够灵活响应DRG的波动和能源的即插即用。优化模型考虑了废弃的可再生能源，促进了可再生能源的利用。然后，提出了一种多时间尺度优化策略来处理多能源网络的不同时间尺度。此外，为了更好地获取和处理信息并避免维数灾难，提出了一种基于DT的深度Q学习算法（DQN）。最后，与传统的基于利益共识的策略相比，仿真验证了基于DT的并行能源管理策略的有效性。
Chang等。 1尾层水分子的定量... 聚合引起的氨基的不对称电荷状态... 介导的环呼定分解聚合：合成... 增强学习的预计钟声方程 边缘平衡：快速服务或无服务 碳点的特性与来自'... 的小分子的特性 金属中的框架控制单线裂变... 工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼 植物根渗出液和根际细菌群落随邻居上下文转移 带有物理信息的神经网络的时间依赖性狄拉克方程：计算和属性 通过比较反馈为个性化的多目标决策引起用户偏好 侧翼序列共转换在调节扭曲... 与Heteroskedastic的事件的机器学习... “使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议 谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性 聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响 单词识别中整体处理的发展出现
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。
锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。
Immunobiochem宣布与Immunogen的多目标许可证和期权协议，以开发下一代抗体 - 药物偶联，202年7月24日
免疫原料宣布宣布与免疫原的多目标许可和期权协议，以开发下一代抗体抗体抗体 - 药物结合，2023年7月24日，2023年7月24日在加拿大的多伦多，加拿大的免疫核心公司，私人持有的生物武器公司的私人持存的生物武器公司集中在独特的肿瘤目标上，并与新颖的肿瘤定向，并宣布了一致性，并宣布了卖空，该公司宣布的卖空是一种卖空，该公司宣布的卖空，一家卖空，，卖给了五价Inc.（NASDAQ：IMGN）是抗体 - 药物缀合物（ADC）扩展领域的领导者，以推动新颖的一流ADC。该协作将将免疫原的专有连接器和有效载荷技术与针对特定靶标的免疫抗体的抗体结合在一起。作为协议的一部分，免疫原将向免疫化学支付预付费用，以换取针对针对特定未公开目标的现有抗体的独家许可。免疫化学将有资格根据预先指定的开发，监管和商业里程碑的实现来获得里程碑付款和特许权使用费。免疫原将与临床前活动的免疫化学合作，免疫机将对该计划的未来临床开发和商业化活动承担责任。免疫原还可以选择根据免疫化学进行的某些临床前工作选择其他靶标和抗体来许可。如果免疫原选择行使此选项，Immunobiochem将获得期权行使付款，免疫原将对与该计划相关的所有随后的研发承担责任。ImmunoBiochem's research and development is focused on the cancer cell secretome - the totality of proteins secreted by cancer cells - with the goal of discovering novel cancer targets in the tumor microenvironment (TME) with unique biology that can be exploited for the selective targeted delivery of potent chemotherapeutic and immunomodulatory payloads with potentiated biological therapeutics to a variety of cells within the TME, including癌细胞，支持基质和不同的免疫系统细胞。这种新的目标可以帮助克服与实体瘤异质性，大分子渗透和靶标介导的耐药机制相关的挑战。免疫方法基于这种新型的ADC和免疫刺激性抗体 - 药物结合物（ISAC），基于这种新型的癌症秘密型靶向生物学，具有在可怕的实体瘤中，包括三重阴性乳腺癌和胰腺癌。“免疫原化学对全球领先的ADC公司之一免疫原将有助于催化我们正在发展的独特科学和资产，以促进新型策略，以解决难以解决的严格实体瘤，尤其是对于缺乏常见的肿瘤靶标的患者，” Immununobiobiochem首席执行官Anton Neschadim博士说。“这种伙伴关系验证了我们的差异思维，并将使免疫化学能够大大扩展其发现平台和创新管道。” Immunogen临床开发和转化科学副总裁Eric Westin表示：“我们很高兴与Immunobiochem合作，为ADC带来了一种新颖的肿瘤靶向方法。”“本协议反映了我们致力于通过战略合作伙伴来利用富裕的IP投资组合，以进一步振兴我们的研究和发展以支持我们的管道。”
推荐引用 推荐引用 Van Veldhuizen, David A.，“多目标进化算法：分类、分析和新创新”（1999 年）。学位论文。5128。https://scholar.afit.edu/etd/5128
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费提供给您，供您开放访问。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受并纳入论文和学位论文。有关更多信息，请联系 AFIT.ENWL.Repository@us.af.mil。
推荐引用 推荐引用 Van Veldhuizen, David A.，“多目标进化算法：分类、分析和新创新”（1999 年）。学位论文。5128。https://scholar.afit.edu/etd/5128
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多目标进化算法：分类、分析和新创新
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推荐引用 推荐引用 Van Veldhuizen, David A.，“多目标进化算法：分类、分析和新创新”（1999 年）。学位论文。5128。https://scholar.afit.edu/etd/5128
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