XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System进化算法
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
评估结合进化和学习在复杂形态空间中设计机器人的框架
摘要 - 已知机器人的身体和大脑都恰当地优化了一个具有挑战性的任务，尤其是当2尝试在仿真中发展设计时，随后将在现实世界中构建3个。为了解决这个问题，将进化与学习算法相结合的是，5可以改善新后代6的遗传控制器6，从而将它们调整为新的身体设计，或者从头开始学习7。在本文中提出了一种方法，其中8个机器人是通过在单个基因组中编码的两个组成模式9产生网络（CPPN）间接指定的，一个编码大脑和另一个身体。基因组的身体11部分是使用进化算法12（ea）进化的，具有单独的学习算法（也是EA）13应用于遗传控制器以改进其。本文的目标14是确定如何利用15
机器学习中的分布算法的估计
摘要 - 能够解决监督学习，特征选择，聚类和强化学习问题的机器学习模型的自动诱导需要，需要精心解决的智能搜索程序。这些搜索通常是在可能的模型结构空间中执行的，从而导致了共同优化问题，以及在参数空间中进行的，需要解决连续优化问题。本文回顾了如何使用分布算法的估计（一种进化算法）来解决这些问题。主题包括预处理，采矿协会规则，选择变量，寻找最佳监督学习模型（概率和非稳态模型），发现最佳的层次结构，分区或概率集群，以增强核心学习的最佳策略，以实现良性学习和结构性学习的最佳策略。还提供了该领域未来工作的有趣指南。
活生生的技术自然：生物混合物体、生命和技术
模仿自然解决技术问题的进化算法、将植物变成活数据档案的合成 DNA 以及在生物体内使用自主机器只是几个例子，表明生命与技术之间的界限在 21 世纪初已经变得模糊不清。虽然生物体的技术化历史悠久，但如今在生物信息学、分子生物学和其他领域可以观察到技术日益生物化。这一发展的特点是学科和方法论界限的跨越。越来越难以说出生物学与技术、科学与经济、代表与干预之间的界限在哪里。事实上，生物体和技术不再被认为是本体论上不同的实体。相反，生物和技术系统似乎正变得越来越交织在一起，并在这一过程中交换属性。在这种背景下，自然本身越来越成为技术设计和经济投资的构建工具和资源。
最快的౼算法引导的生存的光...
根据环境条件的不同，轻型软机器人可以表现出难以建模的各种运动模式。因此，优化其性能很复杂，尤其是在多个空气和流体动力学过程影响其运动时，以低雷诺数为特征的小型系统中。在这项工作中，我们通过将实验结果应用于两种进化算法中的适应性功能来研究水下游泳者的运动：粒子群优化和遗传算法。由于可以迅速制造具有不同特征（表型）的柔软，轻型机器人，因此它们为优化实验提供了一个很好的平台，使用实体机器人竞争，以提高连续一代的游泳速度。有趣的是，就像在自然进化中一样，意外的基因组合导致了令人惊讶的良好结果，包括速度增加了数百％或发现自我振荡的水下运动模式。
搜索概念体系结构提示使用Evolution
摘要 - 概念架构涉及对新颖思想的高度创造性探索，通常是从其他学科中获取的，因为建筑师考虑了建筑物的根本新形式，材料，质地和颜色。尽管当今的生成AI系统可以产生显着的结果，但它们缺乏数十年来通过进化算法证明的创造力。Scape是我们提出的工具，将进化搜索与生成AI结合在一起，使用户能够通过简单的点和单击接口来探索其最初输入的启发，并单击接口。scape将随机性注入生成AI，并可以使内存，利用GPT-4的内置语言技能通过基于文本的突变和交叉来改变提示。我们证明，与Dall·E 3相比，Scape可以提高图像新颖性，并提高了使用的质量和有效性；我们表明，仅在三个迭代中，Scape具有24％的图像新颖性，从而有效探索以及用户优化了图像。我们使用20多位独立建筑师来评估Scape，他们提供了明显的积极反馈。
基于改进的多目标优化算法
作为国家经济发展的基本产业，电力行业与中国的整体经济和环境发展密切相关。目前，中国仍然由热发电的主导。为了减少碳排放，促进“双碳”目标的实现，并提高清洁能源利用水平和电力系统的运行效率，建立了风光 - 水储存互补的发电系统，并建立了多能量互补的数学模型。最低经济成本和最低电池容量作为系统容量配置的目标功能。然后提出了基于NDWA-GA的帕累托最佳空间和PCA的多目标进化算法，提出了本文中多能互补系统的最佳容量分配。与传统的多目标优化算法相比，提出方法的正确性和有效性被验证。此外，根据实际的研究对象，还提供了多能互补系统的最佳能力配置，这可以指导生产，并具有重要的促销意义，以供节省和减少排放。
附件-1
教授 - 1711 -Prof. Alok Singh，1，进化算法、群体智能、超启发式算法。教授 -1386- S.Durga Bhavani 1，图表和社交网络。教授 - 1709 - K Swarupa Rani 2，数据科学和大数据分析。教授 - 1710 - PSVS Sai Prasad，1，分布式机器学习。教授 - 2204 -Satish Narayana Srirama，1，雾和边缘计算。教授 - 2235 -Dr. Srinivasa Rao Battula，1，深度学习，NLP。副教授 - 1390-T Sobha Rani，1，数据挖掘和应用。副教授 - 1563-YVS Subba Rao，1，密码学和区块链。副教授 - 1741 -N RUKMA REKHA，1，密码学和区块链。助理教授 -1706-Nagamani M，1，人机交互。助理教授 - 1943 -Anjeneya Swami Kare，1，图形算法。助理教授 - 2092 -Dr Nekuri Naveen，1，机器学习和应用。助理教授 - 2093 -Dr. MA Saifulla，1，网络管理。
与...
摘要 - 在本文中，提出了一种通用优化方法，用于改进使用遗传和差异进化算法的Okumura-Hata，Cost-231，ECC-33和EGLI预测经验模型。使用来自巴西Uberlândia的地理因素信号样本进行测试，用于在569.142857 MHz的电视渠道上进行测试。使用算法优化的变量调整了模型公式的每个参数。重要的创新是由优化系数加权的高度参数包含，这特别提高了预测准确性。这项工作的主要贡献是开发从提出的方法学得出的一组分析方程，从而消除了计算能力以估计所讨论区域中评估模型的路径损失的需求。使用均衡误差（MSE）度量评估这些方程的性能，这表明比标准模型的改善高达92.03％，这取决于经验模型和应用的优化算法。
股票交易进化策略的元学习
元学习算法可以了解学习过程本身，因此它可以用更少的数据和迭代次数加速后续类似的学习任务。如果能够实现，这些好处将把传统机器学习的灵活性扩展到时间窗口或数据可用的领域。股票交易就是这样一个领域，随着时间的推移，数据的相关性会降低，需要在更少的数据点上快速获得结果以应对快速变化的市场趋势。据我们所知，我们是第一个将元学习算法应用于股票交易的进化策略的人，通过使用更少的迭代次数来减少学习时间，并用更少的数据点获得更高的交易利润。我们发现，我们的股票交易元学习方法获得的利润与纯进化算法相似。但是，它在测试期间只需要 50 次迭代，而没有元学习通常需要数千次，或者在测试期间需要 50% 的训练数据。