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World File Search System算法设计
算法设计中的人类偏见 - cdn
许多人认为，算法未能辜负其Prom-ISE来反映用户偏好并改善社会福利1 - 4。概率不是技术。现代算法是精致且准确的。对无代表性样本的培训算法会导致该问题，但即使对算法进行了培训，也会发生故障。也不是由利润动机引起的问题。营利性公司设计算法是为用户付出代价的，但即使是非营利组织和政府，也没有缺少5个。所有算法均基于用户正在做的心理模型。该模型的基本约束是可预测算法的可测量变量的狭窄。我们建议算法无法反映用户偏好并增强其福利，因为算法依赖于显示的偏好来做出预测。设计人员以错误的假设构建算法，即用户行为（显示的偏好）告诉我们（1）用户在理性上偏爱的内容（规范性偏好）和（2）什么将增强用户福利。依靠这个95年历史的经济模型，而不是用户表现出有限合理性的更现实的假设，而是导致设计师对用户行为进行培训算法。揭示的偏好可以识别未知的偏好，但是揭示的偏好是对用户的规范偏好和价值的衡量的不完整（有时会引起误导）6。具有讽刺意味的是，现代算法是建立在对揭示偏好中的过时且无可辩驳的承诺之上的。
使用机器学习算法设计智能天线
摘要天线技术通过利用信号处理算法，在蜂窝网络中提高光谱效率，安全性，能源效率和整体服务质量，这些算法在为干涉剂生成零的同时为用户提供辐射光束。在本文中，比较了用于形成用于形成智能天线束的光束的ML SO诸如支撑矢量机（SVM）算法，人工神经网络（ANN），集合算法（EA）和决策树（DT）算法等ML SO的性能。考虑了由10个半波偶极子组成的智能天线阵列。ANN方法比剩余的方法在实现光束和空方向方面的效果相比，而EA在降低侧叶级别（SLL）方面提供了更好的性能。使用EA用于所有用户方向可实现最大SLL。在形成智能天线的光束方面，ANN算法的表现与可变的速度尺寸自适应算法相比。
通过遗传算法设计设施布局设计
设施布局设计在制造和服务设施的效率和生产力中起着至关重要的作用。设施中机器，设备和工作区的布置显着影响工作流程，物质流和整体操作效率。设施布局设计的传统方法通常依赖于手动或启发式方法，这些方法可能会耗时，并且可能不会产生最佳的解决方案。遗传算法（气）为优化设施布局设计提供了有希望的替代方法。受自然选择过程的启发，气体模拟于迭代改善解决方案。它们通过产生一系列潜在的解决方案，评估其健身性，并通过选择，跨界和突变操作来迭代发展，从而产生更好的后代解决方案。扩展现实（AR）是一项创新，它覆盖了当前现实的插图。在AR创新授权小工具或应用程序Catch的文章图片时，将其提供给PC Vision程序，然后处理该图片以从其预测信息基础上积累了每个吸引人和相关的微妙之处。它具有在现实世界和电子数据之间直接连接的承诺。在许多情况下，AR作为计算机生成的现实（VR）混合在一起。两者之间的关键对比是，尽管AR通过实际数据覆盖层巩固了当前的现实，但增强现实取代了整个真正的世界。此外，在VR的情况下，客户不必可用于遇到虚构的宇宙，尽管如果应该出现扩展现实的情况，则可以预期客户的存在。在设施布局设计的背景下，考虑各种约束和目标，遗传算法可用于探索和完善布局配置。通过将布局设计表示为染色体并使用健身功能来评估其有效性，本文旨在全面概述遗传算法在设施布局设计中的应用。
采用可逆算法设计和实现 4 位 ALU ...
摘要：现代计算架构正在向计算可逆性发挥根本作用的系统发展。该领域的一项关键创新是开发一种新型算术逻辑单元 (ALU)，该单元保持完整的双向操作能力。这种先进的 ALU 架构采用复杂的多路复用器配置和精确的控制信号来实现可逆计算。作为中央处理单元中的关键组件，这种可逆 ALU 设计代表着向可编程量子计算系统迈出了重要一步。该架构利用基于多路复用器的操作选择，在保持信息保存的同时实现灵活的计算路径。通过实现可编程可逆逻辑门，该设计超越了传统的与/或门限制。所提出的 4 位 ALU 配置通过利用反向数据参考实现了更高的效率，显著降低了逻辑电路的功耗。通过使用包括 Verilog HDL、ModelSim Altera 和 Quartus Prime 在内的行业标准工具进行全面仿真验证了该实现，证实了该设计适用于下一代计算应用。这种创新方法代表了开发节能、量子兼容处理单元的关键进步。
基于模型的低空飞行器线路跟踪算法设计
配置…………………………………………………………... 44 5.1 MATLAB 环境中使用的软件工具描述………….………………................................................. 44 5.2 软件配置、Simulink 项目概述和仿真模型描述………….……................................................ 45 5.3 编译器配置………….…………................................................ 51 5.4 无人机电机的初步测试………………................................................ 52 5.5 来自 Aerospace Blockset 的四轴飞行器模型的物理特性………….…………................................................. 55
采用 Minkowski 算法设计基片集成波导...
本文介绍了一种使用 Minkowski-Sierpinski 分形技术和基片集成波导 (SIW) 在 60 GHz 谐振的新型贴片天线设计。该天线拟用于无线体域网应用 (WBAN)。所提出的天线采用 Rogers 5880 基片实现，其介电常数 (ε r ) 为 2.2，损耗角正切为 0.0004，基片高度为 0.381 mm。计算机仿真技术 - 微波工作室 (CST-MW) 用于仿真所提出的天线。仿真结果显示，在 (58.3-61.7) GHz 范围内具有 3.5 GHz 的宽带宽，回波损耗大于 -10 dB。模拟增益为 7.9 dB，线性天线效率为 91%。所提出的天线用于改善 WBAN 应用的毫米波 (mm-Wave) 频段的辐射方向图、带宽和增益的质量。
自动式学习的自动化元启发式算法设计
摘要 - 元启发式算法的自动设计提供了一种有吸引力的途径，以减少人类努力并增强人类直觉的增强绩效。当前的自动化甲基ODS设计算法在固定结构内并从头开始操作。这构成了明显的差距，以完全发现对元启发式家庭的潜力，并从先前的设计经验中施肥。为了弥合差距，本文为自动化算法设计的自动化学习设计师提供了自动化的学习设计师。我们的设计师将元启发式算法设计作为序列生成任务，并利用自动回归的生成网络来处理该任务。这提供了两个进步。首先，通过自我重新推断，设计师生成具有不同长度和结构的算法，从而使元硫素家族的潜力充分发现了潜力。第二，可以检索在设计师的神经元中学习和积累的事先设计知识，以设计用于未来问题的算法，为连续设计算法的方式铺平了为开放式问题解决的方法。对数字基准和现实世界中问题的广泛实验表明，所提出的设计师生成的算法在25个测试问题中的24个中都超过了所有人类创建的基线的算法。生成的算法显示了各种结构和行为，适合不同的解决问题的上下文。代码将在纸质出版后发布。
基于泡利量子核分类的进化算法设计
摘要 最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。