XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System局部优化
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
社区微电网中能源流的分布式优化调度
随着以可再生能源为主的并网微电网不断发展，其对配电网的负面影响也不容忽视。虽然这一负担由配电系统运营商 (DSO) 承担，但微电网用户可以根据 DSO 的要求提供灵活性，为电网拥塞管理做出贡献，以维持稳定的电网连接。本文使用雅可比交替方向乘数法来优化微电网和电网之间的功率交换，以协助拥塞管理。该算法将优化问题分解为使用拟合 Q 迭代在本地并行解决的子问题。局部优化规划热泵和电池的运行，以提供所需的灵活性。使用来自 30 名住宅产消者的真实数据来评估所提出框架的性能。模拟结果表明，使用拟合 Q 迭代解决子问题会在可接受的计算时间内产生可行的控制策略，同时为电网拥塞管理提供所需的灵活性。
基于蜉蝣优化算法的光伏电池三二极管...
光伏系统最大功率输出与控制优化分析建立在准确可靠的光伏电池参数辨识基础上，但其高度非线性、多峰性等难题成为传统优化方法获取准确高效结果的障碍。本研究采用一种新型智能优化算法——MA（may fly algorithm，MA）对光伏电池三二极管模型（TDM）进行高效辨识，并以最小均方根误差（RMSE）作为评价指标验证算法的有效性。而且，通过不断调整MA的参数、种群数量和迭代次数来更好地平衡全局发展与局部优化的关系，从而获取更高效、更优的优化结果。研究案例表明MA在光伏电池参数辨识的准确性和稳定性方面优于其他元启发式算法。例如，MA 获得的 RMSE 的最小标准差 (SD) 比其他算法小 1,305 倍。
国际贸易与台风相关的供应中断的韧性
运输事故和环境灾难对结婚时供应链的可靠性构成了挑战。由于国际贸易在没有明显的多样化的供应路线上加强了，因此由于热带气旋等极端事件引起的运输扰动风险可能会增加。在这项研究中，我们对台风引起的西太平洋交易途径的短期运输中断的区域和全球经济影响进行了建模。使用基于数值的电代理的冲击模型和近视局部优化，我们计算了超过180次超过180万个贸易和供应关系的区域经济领域的响应。我们计算的是，由于西太平洋台风在20 0 0–2020之间，运输可能会导致当地的过度供应和稀缺情况以及相关的区域价格变化。在我们的模型中，经济代理商通过重新安排和增加需求来应对这些价格信号和临时供应瓶颈。从我们的数值分析中得出，由于出口价格降低，我们发现了所有贸易集团的中位出口量增加，但区域差异很大。进一步表明，在本世纪的16年内，中国，东盟，东亚和欧洲出口到台风引起的扰动的弹性增加。我们追溯到这些贸易集团的相互连接性的兴起。
分散介电和等离子纳米结构中功率耗散的时间域拓扑优化
摘要 - 本文提出了一种基于密度的拓扑处理方案，用于局部优化由损失的分散材料制成的纳米结构中的电力耗散。我们使用复杂偶联的杆子（CCPR）模型，该模型可以准确地对任何线性材料的分散剂进行建模，而无需将它们限制为特定的材料类别。基于CCPR模型，我们在任意分散介质中引入了对电力耗散的时间域度量。CCPR模型通过辅助微分方程（ADE）合并到时域中的麦克斯韦方程中，我们制定了基于梯度的拓扑优化问题，以优化在宽频谱上的耗散。为了估计目标函数梯度，我们使用伴随字段方法，并将伴随系统的离散化和集成到有限差分时间域（FDTD）框架中。使用拓扑优化球形纳米颗粒的示例，由金和硅制成，在可见的 - 粉状谱光谱范围内具有增强的吸收效率。在这种情况下，给出了与基于密度的方法相关的等离子材料拓扑优化的拓扑挑战的详细分析。我们的方法在分散媒体中提供了有效的宽带优化功率耗散的优化。
使用混合整数线性编程
摘要：本文提出了一个用于网格连接的微电网电池存储系统的能源管理系统（EMS）。考虑到电网关税，可再生发电和负载需求的变化，电池充电/放电功率可以降至最低。该系统被建模为24小时内的经济负载调度优化问题，并使用混合整数线性编程（MILP）解决。此公式需要了解未来24小时内预期的可再生能源产生和负载需求。为此，提出了长期的短期内存（LSTM）网络。建议退化的视野（RH）策略减少预测误差的影响，并实现利用当天使用实际生成和需求数据的EMS实时实施。在每小时，LSTM预测接下来的24小时的生成和负载数据，然后解决调度问题，然后仅实时应用第一个小时的电池充电或排放命令。然后，使用真实数据来更新LSTM输入，并重复该过程。仿真结果表明，所提出的实时策略的表现优于局部优化策略，将运营成本降低了3.3％。
推进两支球队零和游戏的游戏理论增强学习算法
最近AI开发中决策的景观受强化学习的强烈影响：由代理商建模的算法，该算法在环境上起作用，获得奖励，并将其置于新状态。随着AI的进展，我们希望在存在其他代理的环境中对其决策有更好的数学理解。在本文中，我们磨练了以下问题：我们能找到一个可证明的融合的RL算法，用于团队与零和零球队的游戏吗？我们调查了此类两支球队游戏的最新结果，以及有关理解此类结果的所需理论的广泛背景：单格强化学习（RL），游戏理论和多代理RL。在两组零和游戏中都没有发现可证明的RL算法，但是存在两个有希望的结果：在游戏理论中，两人零零和游戏的平衡存在证明，以及在单队环境中合作的可融合RL方法。最后，我们提出了一个模型草图，可以通过满足平衡存在条件并采用每个团队的局部优化方法来弥合这一差距。未来的研究方向涉及该模型的测试（并且需要修改），以证明收敛或显示经验结果。
e-syn：通过技术意识到的逻辑综合成本功能重写
逻辑合成在数字设计流中起着至关重要的作用。它对电路实现的最终结果质量（QOR）具有决定性的影响。但是，现有的多级逻辑优化算法通常采用一系列局部优化步骤采用贪婪的方法。每个步骤将电路分为小块（例如，可行的切割），并分别对单个零件进行增量更改。这些本地优化步骤可能会限制勘探空间，并可能错过重大改进的机会。为了解决限制，本文提出了在逻辑合成中使用电子图像。新的工作流（名为e-Syn）利用良好的电子支柱基础架构有效地执行逻辑重写。它探讨了一套等效的布尔表示，同时允许技术意识到的成本功能更好地支持面向延迟和面积的逻辑合成。在广泛的基准设计上进行的实验表明，与常用的基于AIG的逻辑合成流相比，我们提出的逻辑选择方法达到了更广泛的设计空间。它可以在平均年龄15.29％的延迟延迟延迟延迟延迟，以节省面积为导向的合成的6.42％面积。
朝着极端条件下的LI金属电池运行的溶剂化溶剂化介绍描述
将来在规模上使用LI金属电池（LMB）需要电解质，这些电解质在快速充电和低温工作方面赋予了性能。最近的著作表明，li +的脱溶性动力学在实现这种行为方面起着至关重要的作用。但是，通常通过将定性离子配对诱导到系统中来实现此过程的调制。在这项工作中，我们发现对离子配对的更定量控制对于最大程度地减少电气界面处的脱溶剂惩罚至关重要，从而在动力学菌株下的Li金属阳极的可逆性至关重要。基于强和弱结合的醚溶剂的局部电解质中证明了这种效果，从而可以对溶剂化学和结构进行反卷积。出乎意料的是，我们发现超高度温度和高速率运行的最大离子配对度是次优的，并且通过远离饱和点的轻微局部稀释，可逆性大大提高。此外，我们发现，在每个系统的最佳离子配对程度下，弱结合的溶剂仍然会产生较高的行为。这些结构和化学对电荷转移的影响将通过实验和计算分析明确解决。最后，我们证明了局部优化的二乙基醚 - 基于局部 - 高浓度电解质支持动力学紧张的工作条件，包括循环至-60°C和LMB全细胞中的20-分钟快速充电。这项工作表明，对于开发能够低温度和高速运行的LMB电解质，必须进行明确的定量优化。
有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。