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World File Search System遗传算法
使用遗传算法
在不同天气条件和相应系统成本下的系统功率可靠性是设计混合太阳能发电系统的两个主要问题。本文建议采用一种最佳的尺寸方法，以优化采用电池库的混合太阳能风格系统的配置。基于遗传算法（GA），该算法具有相对计算简单性的能力，开发了一种最佳的大小方法来计算最佳系统配置，该方法可以实现客户所需的电源损失（LPSP），并具有最低的系统成本（ACS）。优化过程中包含的决策变量是PV模块编号，风力涡轮机号，电池号，PV模块斜率角度和风力涡轮机安装高度。该提出的方法已应用于为电信继电器站提供功能的混合系统的分析，并发现了良好的优化性能。此外，还给出了系统功率可靠性与系统配置之间的关系。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。
基于遗传算法的技术经济优化
最佳混合可再生能源技术的抽象实施是补充国家电网能源供应以满足智慧城市和农村地区的能源需求的最有前途和环境有益的方法之一。可再生能源不可预测的增长是系统的主要弱点之一，其初始成本很高，可靠性低和总能源输送技术，可以通过使用足够的存储设备或不同的互连能源来纠正。使用本研究中开发的基于遗传算法的模型来提高孤立的混合能源系统效率。风力涡轮机，太阳能光伏，柴油发电机和存储电池被考虑用于数据分析和验证。将使用名为Homer的标准程序获得的发现与获得的结果进行了比较。模型输入变量，能源成本，能源损失概率和可再生部分用于产生许多因素，例如各种化合物，温度和自治日的尺寸，数量和价格以及环境考虑。关键字：混合能源系统；优化;遗传算法；可再生能源；智能城市
整合遗传算法和机器学习
抽象目标：包括孟加拉国和印度在内的许多南亚国家的农业部门在经济中起着关键作用，其中很大一部分人口依赖于生计。然而，农民经常遇到诸如不可预测的天气状况，土壤可变性以及诸如洪水和侵蚀的自然灾害之类的挑战，导致农作物的损失和经济损失。尽管政府补贴，许多农民仍在努力维持生计，导致对农业的利益下降。我们的重点是预测基于土壤和天气特征的组合，包括大米，黄麻，玉米等各种作物的分类。土壤特征，包括氮，磷，钾和pH水平，以及天气变量（例如温度，湿度和降雨），用于预测模型的输入。方法：在本研究中，我们通过利用先进的机器学习技术并将遗传算法整合到预测模型中来解决农作物预测的关键问题。我们提出的方法采用了混合方法，其中利用遗传算法来优化模型的超参数，从而增强其性能和鲁棒性。具体来说，我们采用了随机的森林分类器，一种强大的合奏学习技术，对与22种不同类型的农作物相关的类标签进行分类。发现：对模型的精度进行了广泛的评估，证明了99.3％的明显准确率。这种整合的目的是提高农作物预测模型的可解释性和准确性。此外，我们还利用了局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（Lime）和Shapley添加说明（SHAP）可解释的AI（XAI）方法来解释和验证模型的预测。新颖性：该研究提出了一种独特的作物预测方法，该方法将机器学习（ML）与遗传算法（GAS）结合在一起。由于局部近似酸橙的性质，可能会产生矛盾的答案。另一方面，对于复杂的模型和广泛的数据集，塑造的计算成本可能很高。通过改进特征选择和模型参数，将气体与ML模型的集成克服了这些缺点，并产生了更可靠和准确的预测。我们系统所实现的高精度强调了其减轻农作物损失和提高农业生产力的潜力，从而为任何国家的农业部门的可持续性和繁荣做出了贡献。
基于引言的增强遗传算法...
抽象的遗传算法是一种灵感的元元素算法，灵感来自自然选择理论，可以解决各种优化问题。本研究提出了一种方法，目的是促进遗传算法的探索和开发。通过调整初始人口并增加一组固定站，可以提高勘探能力。这种修改增加了解决方案人群之间的多样性，这使算法能够从局部最佳距离中逃脱，并在更少的一代中融合到全球最佳最佳。另一方面，为了增强剥削能力，建议增加了所选父母的数量，并提出了相应的跨界技术。在拟议的技术中，在此过程中产生后代的父母数量是可变的，并且可能超过两个。通过检查几个基准功能和工程设计问题，已验证了所提出方法中修改的有效性。关键字：遗传算法；元式优化；固定车站组；可变的多父跨界。收到：2024年1月17日；接受：2024年3月17日
反对控制的遗传算法优化...
1. 引言 在现代交通系统中，减阻对于减少能源消耗和污染物排放至关重要。正如 Cheng 等人 [3] 所述，交通运输部门占能源预算的 25%，却排放了全球 10% 以上的温室气体。表面摩擦是造成阻力的一个重要因素，对于商用飞机来说，其总阻力中高达 55% 是由表面摩擦引起的。在过去的几年中，人们提出了各种技术来通过实验和数值方法减少表面摩擦阻力（例如 [5]、[10] 和 [14]）。大多数减阻策略都侧重于壁面附近的相干结构，例如准流向涡旋 (QSV) 和速度条纹，这些结构与表面摩擦阻力密切相关。诸如喷出和扫掠等众所周知的事件都与 QSV 密切相关 [13]。最近的研究表明，可以使用相对简单的方案来控制近壁面湍流事件，从而减少表面摩擦。Choi 等人 [4] 对湍流通道流中的主动控制进行了直接数值模拟。他们发现，通过施加吹气和吸气来抵消壁面法向速度，可实现高达 25% 的壁面摩擦减少。此外，他们观察到当检测平面靠近壁面（y + ≈ 10 ）时，阻力会减小，而当检测平面距离壁面较远时，阻力会显著增加。Rebbeck 和 Choi [12] 对实时对抗控制进行了风洞实验。他们研究了当使用壁面法向射流对单个扫掠事件施加对抗控制时，边界层的近壁面湍流结构如何变化。他们的结果表明，扬声器执行器产生的壁面法向射流可以有效阻挡扫掠事件期间高速流体的向壁运动。这表明，对壁面湍流进行反向控制可以减少湍流边界层的表层摩擦阻力。最近，Yu 等人 [15] 开发了一种人工智能开环控制系统，用于操纵平板上的湍流边界层，以减少摩擦阻力。边界层的特征是基于动量厚度的雷诺数 Reθ ，等于 1450。该系统由合成射流、壁线传感器和用于无监督学习最优控制律的遗传算法组成。每个合成射流（从矩形流向狭缝中喷出）的速度、频率和驱动相位都可以独立控制。通过使用
基于遗传算法的飞行控制系统设计和优化...
本文介绍了一种飞行控制系统的设计程序。基于遗传算法的优化过程用于满足纵向平面的频域操纵品质要求。这些参数被实现为与预期带宽和延迟量级相关的适应度函数。还评估了适应度函数的参数化对搜索和优化过程的影响。针对实际模拟情况获得了增强型飞机的动态响应，并在与参考测试数据进行比较后进行了验证。在将飞行控制系统纳入模拟模型之前和之后估计纵向短期姿态响应的带宽和延迟，并将参数与预期操纵品质水平进行比较。论证了设计过程的可行性，并分析了生成过程的总体性能。 2004 Elsevier SAS。保留所有权利。
具有遗传算法的基于零件的设计研究
摘要在将上循环描述为将一组现有 /二手材料安装到新设计中的问题时，本文利用遗传算法（GA）和树叉在有限的材料清单中锻炼设计。它提出了一种自下而上的生成方法，旨在通过降低材料选择性来增加上循环的适用性。纸张介绍了两种情况：第一个基于树叉从一棵树中采购的树叉，第二个利用废物材料，即从森林地面收集的树叉。IT研究了从较早设计阶段的材料尺寸和制造约束的气体，以扩大这些元素的形态参与并创建自下而上的生成系统。该论文在没有事先选择的情况下利用废料，而不会改变或变形其独特的几何形状以最大程度地减少制造能耗。它提出了由十个叉子制成的制作的桌子结构。关键字树叉，遗传算法，生成设计，最大程度地减少废物，可持续性，材料上循环，物质可用性的设计，循环经济1.简介