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基于AI技术的边缘网络优化
摘要：网络边缘正在成为物联网 (IoT) 网络中减少延迟和节省带宽的新解决方案。网络边缘的目标是将计算从云服务器转移到靠近物联网设备的网络边缘。网络边缘需要以高响应时间做出智能决策，需要基于人工智能 (AI) 的智能处理。人工智能正在成为许多边缘设备的关键组件，包括汽车、无人机、机器人和智能物联网设备。本文介绍了人工智能在网络边缘中的作用。此外，本文还阐述并讨论了基于人工智能技术的边缘网络优化方法。最后，本文将安全问题视为主要关注点，并提出了在边缘网络中解决此问题的未来方法。
神经网络优化技术和应用
©Emerald Publishing Limited。此AAM仅供您自己使用。未经出版商许可，它不可用于转售，重印，系统分发，电子邮件或任何其他商业目的。以下出版物Khan，W。A.，Chung，S。H.，Awan，M。U.和Wen，X。（2020b）。机器学习促进了商业智能（第二部分）：神经网络优化技术和应用。工业管理和数据系统，120（1），128-163由Emerald发布，可在https://doi.org/10.1108/imds-06-2019-0351上找到。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
AI驱动的网络优化5G和超越
这篇全面的文章探讨了人工智能在优化现代电信网络中的变革性作用，尤其是专注于5G和未来的6G系统。本文探讨了AI驱动的解决方案如何通过高级数据分析，模式识别和实时优化功能来彻底改变网络管理。它研究了关键技术和技术，包括机器学习模型，预测分析和自动网络操作，同时评估其对网络效率，服务质量和运营成本的影响。本文还深入研究了未来的前景和挑战，解决了塑造AI-ai-ai-ai-ai-a-a-seventers进化的技术障碍，运营注意事项和监管框架。
工业碳供应链网络优化的有效策略
*通讯作者，电子邮件地址：fjl@topsoe.com摘要本研究研究了供应链网络优化的有效策略，旨在减少工业碳排放。在对全球气候变化的担忧中升级时，行业有动力抵消其供应链网络对环境的负面影响。本文通过战略方法介绍了一个新型框架，以优化这些网络，从而导致碳排放量的明确减少。我们引入了自适应碳排放索引（ACEI），利用实时碳排放数据来推动供应链操作中的瞬时调整。这种适应性鉴于不断发展的环境法规，市场趋势波动和新兴技术进步。经验验证证明了我们的战略在各个工业领域的有效性，表明碳排放量显着降低和运营效率的提高。这种方法在面对突然的破坏和危机时也证明了弹性，反映了其稳健性。关键字：供应链网络；优化策略；减少碳排放；工业结构；操作研究。1。引言行业在全球经济中的基本作用带来了令人生畏但不可避免的挑战 - 优化工业生产和供应链运营，同时减轻碳排放。随着国际气候变化小组（IPCC）释放令人震惊的报告，确认了气候变化的人为起源，全球行业面临着不断增长的压力，以采用环境负责的操作。国际市场正在稳步倾向于平衡经济效力与环境管理的组织，这使该领域成为积极主动的组织可以获得竞争优势的舞台。
计算机网络优化的遗传算法中的定向交叉
摘要：使用遗传算法（GA）的优化是几个科学学科的众所周知的策略。交叉是遗传算法的必不可少的操作员。这是为该操作数开发可持续形式的研究领域。在这项工作中，提出了一个新的跨界操作数。该操作数取决于对染色体的描述，并为父母的等位基因带来了新的结构。建议每个等位基因都有两种态度，一种态度与另一种态度不同，两者都与等位基因相称。因此，如果一种态度是好的，则另一种态度应该不好。这适用于许多包含钦佩参数和未加工参数的系统。拟议的跨界将改善所需的态度，并抑制不希望的态度。可以在两个阶段实现所提出的跨界：第一阶段是一种父母的态度的一种交配方法，以提高一种态度，以牺牲另一种态度。第二阶段是在不同父母之间交配的第一个改进阶段之后。因此，将采用两个并发的改进步骤。系统的仿真实验显示出拟合函数的改善。所提出的跨界车可能对不同的领域有所帮助，尤其是优化路由算法和网络协议，该应用程序已在这项工作中被测试为案例研究。
公共交通网络优化在减少碳排放中的作用
在分析一个地区城市的客运运输分析期间，人口少于100万注册居民和发达的公共交通网络，人们发现，随着流行病的开始，乘客交通的主要指标减少了，并且少量增加了将碳气体排放到大气中的碳排放量。由于对现有概念方法进行了分析和分类，以优化公共交通网络的组织以减少碳排放，这是建立了三种主要方法：公共交通的优先次序，车辆的杂交和电气化以及IT监控的实施。在研究不同类型的神经网络时，建议使用那些有助于路线优化和道路交通预测的神经网络，即：经常性，卷积和深神经网络。在研究了现有的概念方法和手段以优化公共交通网络的组织以减少碳排放的组织之后，迫切需要建立一个有吸引力的替代品来驾驶城市的替代方案，从而减少公共交通的碳足迹，并为城市的可持续发展做出贡献，以实施智慧城市的概念原理。
用于移动网络优化的量子计算（4.5G 和 5G）
量子计算的发展源于这样的观察：自然现象以及由其研究衍生的科学领域（物理、化学、生物等）都受量子力学现象的支配。因此，为了进一步了解这些领域，必须要有一台具有计算逻辑的计算机，该计算机能够重现相同的原理，换句话说，具有类似的操作模式。这样，所有研究和开发活动（数据处理、模型定义、模拟、预测分析等）都可以更轻松、更准确地进行，因为要分析的现象的表示可以更加精确。这些问题的特点是，它们的计算复杂度会随着输入数据的大小增加而呈指数增长。由于变量数量众多，这些问题非常复杂，使得传统计算机无法采用“线性和顺序”方法进行有效的模拟或优化搜索。经典计算机计算能力的增长并不是该领域的切实可行的解决方案，因此我们研究了量子力学现象。
开发运输和供应链问题与基于代理的模拟和网络优化的组合
第一个案例研究表明，如何使用挪威，芬兰和瑞典的人口密度，可以通过使用从分配中心（DC）之间的距离到距离的距离来确定策略。在每种情况下，旅行时间地图将启动。此外，分析了这三个国家的北欧地区，并将五个可能的位置作为优化收入。另一项案例研究介绍了该过程中的运输成本建模，其中从几个区域收集木材并运输到最近的收集点。该研究项目提出了一个基于代理的建模（ABM），该建模（ABM）全面结合了取货和供应链模型的核心，并将组件设计为交流自主代理。建模结合了各种组件，例如GIS路线，房屋的可能位置，偶尔的木材搜索地点，设备尺寸，距离长度和多格式传输。abm用于建模整个接送和交货链，并导致描述使用的卡车以及储存量和旅行的时间集。此外，评估了潜在植物位置和卡车数量的不同模拟方案，并确定了所需的汽车的最佳位置和数量。在第三个案例研究中，基于代理的建模策略用于解决优化车辆计划和设备的问题。解决方案的方法用于来自真实组织的数据，并创建了许多关键的性能指标来评估解决方案的效率。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。