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使用软计算方法优化混合可再生能源系统
摘要：传统能源价格的大幅增长促进了对可再生能源应用的开发，如太阳能、风能、水力能源等，这些能源对环境友好，具有广泛应用的前景。与单独开发此类系统相比，融合可再生能源的混合系统可以提供更经济的能源。当两个系统与存储设备混合时，能源系统的可靠性会显著提高。优化设计是必需的，可以通过降低净现值成本 (NPC)、投资成本或降低能源平准化成本 (LCE) 或多目标优化等来实现。许多最近的研究都集中在混合可再生能源系统 (HRES) 的优化、规模、操作、设计和控制上。软计算技术是传统技术的替代方法，能够解决各个领域的复杂实际问题并提供最佳优化。从这个角度来看，本文详细介绍了使用文献中的软计算方法优化混合能源系统，这可能会对可再生能源的利用做出重大贡献。本文介绍的已发表文献说明了软计算方法作为混合能源系统优化工具的潜力。索引词：混合能源系统、电力系统可靠性、优化、可再生能源整合、HRES、软计算、SOS。
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
软计算：目标、重要性和各种问题……
摘要 本研究讨论了软计算的目的、重要性、方法、品质和要求。除此之外，本文还介绍了众多软计算作者的工作以及各种问题解决技术，如遗传算法、模糊逻辑和机器学习。报告还讨论了硬计算和软计算之间的差异。此外，该研究还讨论了各种问题解决技术的优点、局限性和缺点。另一方面，在软计算中，使用近似模型代替传统计算来处理复杂的实际问题。软计算也可能充满不确定性和模糊性。软计算是一种计算形式，包括模糊逻辑、遗传算法、人工神经网络、机器学习和专家系统。它已成为自动控制工作的重要组成部分。软计算技术现已广泛应用于各种住宅、企业和工业应用，并已被证明是有效的。随着低成本、高性能数字处理器和廉价内存芯片越来越受欢迎，软计算方法和应用将变得更加普遍。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期