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基于自适应模拟退火粒子群算法的风光互补氢能储能系统日前运行分析
摘要：随着低碳经济的不断发展，利用可再生能源替代化石能源的能源结构调整已成为必然趋势。为提高可再生能源在电力系统中的比例，提高可再生能源制氢发电系统的经济性，本文基于电化学储能和氢储能技术，建立了风光互补氢储能系统运行优化模型，采用自适应模拟退火粒子群算法进行求解，并与标准粒子群算法进行了比较。结果表明，改进算法求解的日前运行方案全天可节省系统运行成本约28%。算例分析结果表明，建立的模型充分考虑了系统中设备的实际运行特点，在分时电价机制下，通过调节从电网购入的电量和蓄电池的充放电功率，可以减少风能和太阳能的浪费。系统日前调度优化在保证制氢功率满足氢气需求的同时，实现了日系统运行成本最小化。
化石和现今的叠层石鲕粒含有甘氨酸和铁的陨石聚合物
1 哈佛大学分子与细胞生物学系，52 Oxford St.，剑桥，MA 02138，美国 2 高能物理部，史密森天体物理观测台，哈佛与史密森天体物理中心，60 Garden St，剑桥，MA 02138，美国 3 LRL-CAT，礼来公司，先进光子源，阿贡国家实验室，9700 S. Cass Avenue，莱蒙特，伊利诺伊州，60439，美国 4 钻石光源，哈威尔科学与创新园区，迪德科特，OX11 0DE，英国 5 哈佛大学纳米系统中心，11 Oxford St，LISE G40，剑桥，MA 02138，美国 6 蒙大拿州立大学地球科学系，226 Traphagen Hall，PO Box 173480，博兹曼，MT 59717，美国 7 PLEX 公司，275 Martine St.，美国马萨诸塞州福尔里弗 02723 100 室 通讯作者：Julie EM McGeoch；电子邮件：Julie.mcgeoch@cfa.harvard.edu
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
人工智能的工程应用
20 世纪 90 年代中期，提出了两种具有里程碑意义的元启发式算法：粒子群优化和差分进化。它们的初始版本非常简单，但迅速引起了广泛关注。在过去的四分之一世纪中，这两种优化算法的数百种变体已被提出并应用于几乎所有科学或工程领域。但是，到目前为止，尚未对这两种方法的性能进行更广泛的比较。在本文中，对十种粒子群优化和十种差分进化变体进行了比较，从 20 世纪 90 年代的历史变体到 2022 年的最新变体，这些变体在众多单目标数值基准和 22 个实际问题上进行了比较。平均而言，差分进化算法明显优于粒子群优化算法。差分进化相对于粒子群优化的优势与流行度相矛盾：在文献中，粒子群优化算法的使用频率是差分进化算法的两到三倍。粒子群优化比差分进化表现更好的问题确实存在，但相对较少。虽然这个结果可能是选择特定变体、实验设置或用于比较的问题的结果，但粒子群优化变体可能需要重新考虑算法理念，以使其更具竞争力。
计划干涂层论坛（9月10日至11日，2024年）
16:05开发干燥混合和滚动磨机工艺，其中选定的粘合剂/添加剂用于电极制造（Trombibibatt）Pirmin Koch | Karlsruhe技术研究所（套件）
无线传感器网络中节点的优化和节能部署
摘要。针对节能和最佳WSN的最佳部署问题，本文建立了最佳覆盖模型。同时，提出了一种基于粒子群理论和量子的粒子群优化的节能部署算法。准物理策略，即准实体和准库仑力，在量子粒子群优化算法的位置进化方程中引入，这可以合理地调节传感器节点之间的距离。此外，该算法可以以低区域重复速率获得快速优化。此外，对WSN节点的传感半径进行动态调整，以最大程度地减少节点的能量消耗。模拟结果表明，与传统的粒子群和量子性粒子群群优化方案相比，所提出的算法在网络覆盖率和收敛速度方面具有更好的性能。同时，该算法在减少WSN中的节点能量消耗方面具有一定的优势。
研究论文 纳米复合储能材料在绿色建筑设计中的应用
为解决复合相变储热材料在建筑节能中的应用问题，作者提出将纳米复合储能材料应用于绿色建筑设计。采用混酸氧化球磨法制备改性碳纳米管，并与硬脂酸复合制备相变储热材料。采用混酸氧化球磨法制备改性碳纳米管，并与硬脂酸复合制备相变储热材料。实验结果表明，酸化碳纳米管对硬脂酸分子段的热扩散产生阻碍作用，使得添加质量分数1%的碳纳米管的热导率仅为纯硬脂酸的1.3倍。结论纳米复合储能材料在绿色建筑设计中具有良好的应用前景。
k-38肾脏豆（叶状球）的叶粒蛋白：饮食补充剂中的α-淀粉酶抑制剂
当前确定淀粉酶抑制剂水平的方法基于在酶对可溶性淀粉的作用过程中存在或不存在抑制剂在对可溶性淀粉的作用中的存在或不存在抑制剂（2）或使用碱反应。由于这些比色方法不能应用于饮食补充剂，这是不同成分的复杂混合物，可能会干扰测量值，因此我们建议通过高表现色谱与脉冲色谱与脉冲脉冲测量的脉冲测量值直接测量饮食补充剂中的相位粒素水平（MALT）的速度（HPAD）的速度（HPAD）（HP）在存在和不存在抑制剂的情况下，猪A-淀粉酶在可溶性淀粉上的酶正肌。
使用亨利的气体溶解度优化和粒子群优化的机器学习技术估算桩结算
确保建筑项目是安全的，例如堆叠结构，需要考虑在此期间免疫结构。桩定居点（PS）是一个重要的项目问题，并且正在引起广泛关注，以防止在施工开始之前发生故障。几个用于估算桩运动的项目可以帮助了解加载阶段的项目的观点。在PS模拟中使用了最聪明的策略用于桩运动的数学计算。因此，在本文中，考虑了精确的桩运动计算，考虑了开发的框架操作支持向量回归（SVR）以及亨利的气体溶解度优化（HGSO）和粒子群优化（PSO）。优化器的使用是调整SVR的一些内部设置。选择了使用已发达的SVR-HGSO和SVR-PSO结构的陆地岩石特征来研究基于土地岩石特征的桩的运动。使用五个指标来评估每个模型的性能。这项研究的主要目的是以两个开发模型的形式评估人工智能方法，以使用混合优化的框架模拟桩沉降速率。建模的R 2在0.99水平上类似地获得。SVR-PSO的RMSE分别出现超过两倍的SVR-HGSO，分别为0.46和0.29 mm。此外，测试阶段结果显示，SVR-HGSO的性能较高，MAE指数为0.278，比另一个索引低57.10％。OBJ通过0.283mm级别计算的SVR-HGSO证明了准确的建模。
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