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World File Search System算法设计
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。
量子电路设计：量子算法设计的抽象和重用模式
摘要 —量子计算有可能通过有效解决复杂问题而彻底改变各个领域。其核心是量子电路，即操纵量子态的量子门序列。在量子算法设计中，选择正确的量子电路假设至关重要，它定义了初始电路结构并作为优化技术的基础。本文介绍了一个分类的量子电路假设目录，旨在支持量子算法的设计和实现。每个假设都详细描述了意图、动机、适用性、电路图、实现、示例，另请参阅。提供了实际示例来说明它们在量子算法设计中的应用。该目录旨在通过提供对不同假设的优势和局限性的见解来协助量子算法设计者，从而促进特定任务的决策。索引术语 —假设、量子电路、设计模式、量子算法
用算法设计中的档案理论思考
本文探讨了档案理论的价值，这是在算法设计中与偏见抓住的一种手段。而不是寻求减轻数据集和算法系统永久的偏见，而是归档理论的偏见本身。借鉴了历史，文学和文化研究，黑人研究和女权主义者的一系列档案理论，我们建议缺席（作为权力，存在和生产力），这是一个概念，可以更安全地锚定研究算法偏见的原因，并且可以促使更多的船长，创造性，创造性和快乐的未来工作。本文又可以干预作为偏见来源的技术，历史和政治结构。
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。
采用反向传播人工神经网络算法设计基于人工智能的 3.84 kW 货运无人机电池组
尽管在有效载荷和航程方面存在限制，货运无人机在应急物流和远程配送方面仍具有广阔的应用前景。在本研究中，我们通过开发一种高容量 3.84 kW 电池来应对这些挑战，该电池专为在苛刻地形中运行的 50 公斤有效载荷货运无人机而设计。我们专注于应急货物的运输，研究无人机设计的关键方面和电池组开发的细节，包括电池选择、内部配置以及用于电池平衡、充电/放电和高级电池管理的关键电路。一项关键创新是集成反向传播人工神经网络 (BPANN) 算法来预测放电深度 (DoD) 和充电状态 (SoC)。研究结果表明，BPANN 提供高度准确的预测，DoD 的误差百分比低至 0.12%，SoC 的误差百分比低至 0.02%，确保电池运行优化和安全。进行了全面的现场测试，以评估所提出的电池平衡策略、强大的电池管理系统 (BMS) 和 BPANN 实施的有效性。我们研究了无人机在 DoD、SoC 和使用设计的电池组的整体现场操作方面的性能，并证明了其在实际应用中的可行性和潜力。
通过双向深度神经网络和迭代算法设计的超表面用于生成定量场分布
超表面是超材料的二维对应物，它已展示出前所未有的能力，可以在单个平面设备中操纵电磁波的波前。尽管该领域取得了各种进展，但超表面所实现的独特功能是以结构复杂性为代价的，导致传统超表面设计的参数扫描非常耗时。尽管人工神经网络提供了一个灵活的平台来显著改善设计过程，但当前的超表面设计仅限于生成定性场分布。在本研究中，我们证明，通过结合串联神经网络和迭代算法，可以用定量场分布克服超表面设计的先前限制。作为原理验证示例，通过设计的网络架构预测的超透镜具有多个焦点，具有相同/正交的偏振状态，以及精确的强度比（定量场分布），并通过数值计算和实验证明。独特而强大的超表面设计方法将加速开发可应用于成像、检测和传感的高精度功能设备。
在社会和司法限制下进行深度学习的数学算法设计：算法透明度要求
抽象的深度学习仍然在可信度方面存在缺点，它描述了一种可理解，公平，安全和可靠的方法。为了减轻AI的潜在风险，已通过监管指南（例如，在《欧洲AI法》中）提出了与可信赖性相关的明确义务。因此，一个核心问题是可以在多大程度上实现值得信赖的深度学习。建立构成可信赖性的所描述属性要求可以追溯影响算法计算的因素，即算法实现是透明的。以这样的观察到，深度学习模型的当前演变需要改变计算技术的变化，我们得出了一个数学框架，使我们能够分析计算模型中透明的实现是否可行。我们示例地应用了我们的可信度框架，分别分析图灵和Blum-Shub-Smale机器代表的数字和模拟计算模型中的反相反问题的深度学习。基于先前的结果，我们发现Blum-Shub-Smale机器有可能在相当一般的条件下为反问题建立可信赖的求解器，而Turing Machines不能保证具有相同程度的可信度。
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。