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计算机化测试的过去、现在和未来
1 → “这是除法。” 6 → “这是加法。不错，但让我们更富有想象力。” 9 → “这是乘法。不错。” 27 → “这是幂。不错。” 33 → “你把三放在一起了。这很不错。” 8 → “你用倒三把它们叠在一起。这很棒。” 其他 → “这是我没有想到的答案。”
分布式能源资源规划与存储管理的多目标框架
使用储能系统 (ESS) 和分布式发电机 (DG) 来提高可靠性是当今受到研究人员广泛关注的解决方案之一。在本研究中，我们从多目标优化的角度利用多目标优化方法对配电网中的分布式发电机进行优化规划。目标是提高网络的可靠性，同时降低年成本和网络损耗。使用多目标正弦余弦算法的改进版本来确定 DG 的最佳大小、位置和类型以及 ESS 的最佳容量、位置和运行策略。对具有土耳其 DG 和负载数据的 IEEE 33 总线、69 总线和 141 总线测试系统的三个案例研究，以验证所提方法的有效性。将帕累托前沿解和最佳目标函数的分布与其他已知算法进行了比较。模拟结果表明，测试系统的平均未供应能量和年能量损失分别减少了高达 68% 和 64%。此外，根据三种不同的帕累托优化指标，所提方法的帕累托前沿呈现出更好的分布，并且优于 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEA-D 获得的帕累托前沿。最后，计算工作量结果显示，与 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEAD 相比，MOSCA 的收敛速度更快。
巴西累西腓寨卡病毒相关小头畸形儿童的早期癫痫：特征、脑电图发现和治疗
摘要 目的：估计出生后 24 个月内寨卡病毒相关小头畸形儿童癫痫的发病率；描述相关临床和电图表现；并总结治疗反应。方法：我们对一批在 2015-2016 年巴西寨卡病毒 (ZIKV) 流行期间出生的儿童进行了随访，这些儿童患有先天性小头畸形，并且神经影像学和/或实验室检查有先天性寨卡病毒感染的证据。在出生后 3、6、12、15、18、21 和 24 个月进行神经系统评估。在出生后 24 个月内进行了连续脑电图检查。结果：我们评估了 91 名儿童，其中 48 名为女孩。在本研究样本中，出生后 24 个月内癫痫的累积发病率为 71.4%，主要癫痫类型是婴儿痉挛 (83.1%)。癫痫发作的最高发病率发生在3至9个月龄之间，直到15个月龄之前，这种风险仍然很高。婴儿痉挛的发病率在4至7个月龄之间达到峰值，随后在12个月龄后，局灶性癫痫的发病率增加。所有儿童都有神经影像学结果，100％为异常。在接受计算机断层扫描评估的74名儿童中，78.4％的儿童被诊断出皮质异常，在接受磁共振成像评估的53名儿童中，100％的儿童被诊断出皮质异常。总体而言，65名患有癫痫的儿童中只有46.1％对治疗有反应。
引用发布版本（APA）：刘Y.，Hao，L.，Xing，Z.，Jiang，Z。，＆Xu，J。（2022）。电力系统的多目标协调优化
为了降低风力降低速度并增加了风能的容量，电力购买区应增加风力购买。但是，风力发电的当前电价高于热力电力的电力，这使风能容易容易量化。优化风能住宿和电力购买成本的这两个目标是不切实际的。基于这一矛盾，本文通过构建一个考虑上述两个目标的多目标优化模型（MOOM）来描述这一矛盾。首先，该模型通过混合粒子群优化和重力搜索算法（HPSO-GSA）解决，以获得帕累托最佳溶液集。然后，根据模糊满意度功能，帕累托最佳解决方案是从帕累托最佳边界中选择的。最后，以某个区域的春季为例，典型的每日负载和风电场输出值是模拟验证的示例。已验证，所提出的方法确实可以为区域电力购买提供科学的电力购买计划。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
机场容量评估方法
图 1：机场禁区绩效背景 ...................................................................................................................... 2 图 2：方法和结构 ................................................................................................................................ 3 图 3：年度需求与年度容量 ................................................................................................................ 11 图 4：预测每日容量与需求图示 ...................................................................................................... 11 图 5：容量定义与 ATFCM 和时隙流程的比较 ............................................................................. 14 图 6：容量评估背景 ............................................................................................................................. 16 图 7：给定跑道模式的 ARR 与 DEP 的帕累托图示 ............................................................................. 19 图 8：给定 GMC 位置的帕累托图示 ................................................................................................ 20 图 9：帕累托特定停机坪周转率与吞吐量的示意图..................................................................................................................................... 20 图 10：容量定义与用户、模型和指标的对应关系......................................................................................................... 22 图 11：容量增强选项......................................................................................................................................... 29 图 12：容量增强流程......................................................................................................................................... 30 图 13：停机位在高峰时段已成为稀缺资源......................................................................................................... 56 图 14：日内瓦机场每年的禁区容量增强项目......................................................................................................... 57 图 15：除雪和冬季运营......................................................................................................................................... 58 图 16：周末滑雪季节期间的值机大厅........................................................... 59
供应链的绿色投资策略，以应对...
摘要。面对消费者环境意识的加强，我们研究了现任供应链（ISC）的绿色投资和绿色补贴问题，考虑了外部制造商（EM）侵占。绿色投资策略是根据现任制造商（IM）的三种绿化投资：无绿色投资，前安特和前绿色补贴的探索，以及供应商的绿色投资。结果表明，市场规模不会影响供应商渠道的选择和投资决策。绿色投资策略受到投资成本效率的显着影响。同时，与期望相反，投资越多，现任供应链就越愿意投资。此外，在单渠道格式下，现任供应链不能总是达到帕累托平衡。但是，在供应商绿色投资的存在下，尽管每种绿色投资方案都可以提高利润，但它无法实现帕累托均衡。此外，当采用双通道格式时，当地区域可以在不同情况下达到帕累托平衡。供应商在供应链中将垄断地占据上游时起着重要作用。结果，供应商的绿色投资产生了出色的利润和消费者盈余；但是，现任制造商的最佳策略将发生波动。
修正为：用于锂离子电池寿命预测和基于风险价值的维护框架的不确定性校正分数广义帕累托运动
原文发表时未注明资金来源：本研究由泉州市科技重大专项（批准号：2022GZ8）、闽南理工大学技术创新项目（批准号：23XTD113）、产学研合作资助。
供应链中的供应商水平的选择...
在这项工作中，作者通过使用二进制编码遗传算法的概念来讨论选择供应商水平的方式。，由于多个目标功能的参与，最佳解决方案，广泛讨论了比赛选择过程。除此之外，作者还涉及模糊参数，因为在分析部分中的决策者的吸引力水平，以提高最佳性能。作为对帕累托最优性的案例研究，在帕累托边境的帮助下，正确讨论了解决方案的不占主导地位的理论。最终对基于质量，成本和服务水平的示例后的目标函数值进行了分析，并以对最优性的重要看法进行了分析。基于最佳解决方案，正确讨论了供应商选择的水平。
经济增长：第 8 讲，世代交叠
命题在上述经济中，存在着禀赋向量 ω 到 ~ ω 的重新分配，以及相关的帕累托最优竞争均衡 ( ¯ p , ˜ x )，其中 ˜ x 如上所述，且 ¯ p 使得对于所有 j ∈ N ，¯ pj = 1。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上，并显著缩短了计算时间。但是，此解决方案需要在目标之间建立层次结构，从而留下了非支配设计解决方案。