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World File Search System灰狼
基于灰狼优化器的综合技术-经济-环境能源管理策略的独立混合微电网系统的优化性能
近来，全球对通过微电网 (MG) 组织可再生能源 (RES) 运行的兴趣日益浓厚，这是解决技术、经济和环境困难的独特方法。本研究建议在混合微电网系统中实施发达的分布式资源管理策略 (DRMS)，以降低总净百分比成本 (TNPC)、能量损失 (P loss) 和气体排放 (GEM)，同时将成本效益指数 (CBI) 和电力供应损失概率 (LPSP) 作为运营约束。灰狼优化器 (GWO) 用于寻找混合微电网组件的最佳规模，并计算具有和不具有所提出的管理方法的多目标函数。此外，还对许多经济和技术参数进行了详细的敏感性分析，以评估系统性能。与正常运行相比，所提出的策略分别将系统的总净现值成本、功率损失和排放量降低了 (1.06%)、(8.69%) 和 (17.19%)。采用萤火虫算法（FA）和粒子群优化（PSO）技术验证结果。本研究从技术、经济和环境角度给出了评估混合微电网系统有效性的更详细计划。
科罗拉多狼恢复计划
该计划的签署者认为，科罗拉多州应该有墨西哥灰狼 (Canis lupus baileyi)。具体来说，它们应该在科罗拉多州西南部的圣胡安山脉，正如狼生物学家所建议的那样，他们认为墨西哥狼的恢复需要南落基山脉的这种亚种种群，以及新墨西哥州中部和亚利桑那州的墨西哥狼实验种群区和大峡谷生态区。这样的种群还能够与亚利桑那州和新墨西哥州莫戈隆高原东南边缘的现有种群相连，并且还将与大峡谷生态区未来可能的墨西哥狼种群相连。这三个相连的种群（圣胡安山脉、大峡谷、莫戈隆高原）可以帮助提供遗传多样性和恢复力，从而增加墨西哥灰狼亚种最终恢复的可能性（Carroll 等人，2014 年）。
制作者 - 爱达荷州鱼类和野生动物保护局
简介经过十多年的规范狩猎和诱捕以及对牲畜掠夺的蓄意应对，爱达荷州的灰狼 (Canis lupus) 种群仍然数量众多且具有恢复力。爱达荷州鱼类和野生动物部 (IDFG) 致力于维持和管理一个可行、可自给自足的狼群，并了解狼带来的社会、经济和生物挑战。爱达荷州鱼类和野生动物委员会 (Commission) 通过监督 IDFG，是爱达荷州公民野生动物资源的主要管理者。委员会和 IDFG 负有法律责任，以保存、保护、延续和管理爱达荷州的所有野生动物（爱达荷州法典 36-103）。委员会将灰狼归类为大型猎物。在 IDFG 战略计划的基础上，这项 2023-2028 年狼管理计划为 IDFG 工作人员提供了未来 6 年监测和管理狼群种群、冲突和收获的指导。该计划采纳了 2002 年爱达荷州狼保护和管理计划（2002 年狼计划）的指导，旨在支持根据《濒危物种法案》（ESA）将狼从濒危物种名单中除名以及除名后的管理。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
1.5mw倍增管多目标优化及智能算法研究
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题，例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法，特别是灰狼优化方法，设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%，同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27，表明风力涡轮机的效率有可能提高，尤其是在低风速范围内，任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。
30 x 30加利福尼亚进度报告2024
的角色是，我们脚下的生活网络在碳，水和营养循环中发挥作用。与州和联邦机构，非营利组织和社区合作伙伴协调的加利福尼亚原住民植物协会也发表了加利福尼亚州生态恢复的本地种子种子战略。对在正确的时间在正确的地方获得正确种子所需的全面评估对于实现生物多样性目标是无价的。Newsom Administration还发布了加利福尼亚鲑鱼策略，以实现更炎热，更干燥的未来：恢复气候变化时代的水生生态系统，这将指导水上屏障的清除，栖息地恢复和合作伙伴关系。此外，由北美海狸，灰狼和金刚狼等基石物种返回该州的土地，由加州鱼类和野生动物部（CDFW）管理。
Pradipta Kumar Mishra、Suresh Chandra Satapathy* 和 Minakhi 使用基于优化的深度卷积神经网络对 MRI 脑肿瘤图像进行分割
摘要：脑图像分割应该准确完成，因为它有助于预测致命的脑肿瘤疾病，从而可能控制事先知道的恶意脑图像片段。通过脑肿瘤分割程序可以提高脑肿瘤分析的准确性。早期的 DCNN 模型不考虑学习实例的权重，这可能会降低分割过程的准确性。考虑到上述观点，我们提出了一个框架，使用基于群体智能的算法（如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和鲸鱼优化算法（WOA））来优化 DCNN 模型的网络参数，例如权重和偏差向量。模拟结果表明，WOA 优化的 DCNN 分割模型优于其他三种基于优化的 DCNN 模型，即 GA-DCNN、PSO-DCNN、GWO-DCNN。
一种增强型运动皮层脑电图预测系统
摘要。随着许多新技术的出现，人们开始探索开发新的设备，这些设备可以根据脑电信号预测人类思维中发生的事情，例如本文使用的方法包含对多个运动皮层想象任务获取的脑电信号进行新分类的方法，该方法基于使用 Extra Tree 算法来很好地选择用于获取脑电信号的最佳通道，然后使用支持向量机 (SVM) 算法进行数据分类，此外，本研究使用灰狼优化器 (GWO) 算法快速改进所有 SVM 参数，并将系统的精度收敛到最高可能值。结果，本研究显示基于运动皮层想象的脑电信号预测准确率可提高 99% 以上。此外，本文还与文献中的其他方法进行了比较。
由 stsmc 引导和控制的垂直起降飞机
本文介绍了在非参数不确定性（阵风和风扰动）下悬停飞行的垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的滚转运动的最佳滑模控制 (SMC) 和最佳超扭转滑模控制 (STSMC) 的设计。本文对受控滚转运动进行了稳定性分析，并基于 Lyapunov 定理证明了渐近误差收敛。据此，针对受不确定性影响的飞机系统制定了控制律。为了避免在选择设计参数时进行反复试验并提高 SMC 和 STSMC 的性能，建议使用灰狼优化进行调整。基于数值模拟，对最佳和非最佳控制器以及最佳 SMSTC 和最佳 SMC 进行了比较研究，比较了跟踪误差和控制信号中的抖动行为。数值模拟表明，GWO 可以提高 SMC 和 STSMC 的性能。此外，在跟踪误差和控制信号抖动效应方面，最佳 STSMC 比最佳 SMC 具有更好的动态性能。