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World File Search System随机问题
CREO建模专业认证实践考试指南
实践考试包括一组基于PTC大学课程的用例的随机问题。项目规格和实验文件提供了正确回答每个问题所需的资源。您应该计划至少花两个小时参加考试，但是您可以连续三个小时完成考试。考试将在三个小时后自动提交，提供的虚拟学习环境将断开连接。
可再生能源多能源系统的随机评估
摘要-由于储能技术的发展，不同的储能方式对电力系统的影响变得越来越重要。本文优化了基于风能的多能源系统 (MES) 的随机调度，并结合电力和热能需求响应程序以及三模式 CAES (TM-CAES) 单元评估了所提出的系统运行情况。所提出的风电一体化 MES 由 TM-CAES 单元、电锅炉单元和储热系统组成，可以与当地热网交换热能并与当地电网交换电能。使用蒙特卡罗模拟方法将电力和热能需求以及风电场发电建模为基于场景的随机问题。然后，通过将适当的场景简化算法应用于初始场景来减少计算负担。最后，将提出的方法应用于案例研究，以评估所提出方法的有效性和适用性。
凸多阶段随机优化的数值方法
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中，我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中，存在自然情况，当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题，因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go（值）函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看，这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
使用选择（desk）
摘要。马尔可夫链蒙特卡洛法被广泛用于多孔介质随机问题。但是，问题的大量随机维度导致该方法的接受率较低。基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡洛方法是此问题的良好替代方法。此外，为了减少问题的随机维度，Karhunen-lo` eve膨胀（KLE）通常用于生成验收能力场。此策略非常有效，但允许在模拟过程中仅生成一个协方差函数的字段。从这个意义上讲，各种自动编码器（VAE）通过生成几种类型的字段而得出，从而导致更现实的模拟。然后，KLE发出了不同字段（不同的协方差函数）的数据集（不同的协方差函数）来训练VAE神经网络。这项工作应用了差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法，其中选择步骤（桌）用于解决涉及异质介质中单相流体流量的贝叶斯推理问题。结果表明，桌面的性能要比原始DE方案更好。此外，VAE结果与KLE的结果非常相似，表明即使使用更通用的场发生器，该方法也是一致的。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
技术劳动含义的一般理论...
我们开发了一个有关技术变革和技能需求的一般理论。执行者（人类或机器）面临必须解决才能完成任务的随机问题。公司选择如何将生产任务划分为步骤、需要完成步骤的速度以及分配给每个步骤的执行者的技能。步骤越长，越复杂。执行者面临步骤复杂性和执行速度之间的权衡。人类执行者往往在复杂步骤中占有优势，而机器执行者则在高速度方面占有优势。将任务分割成步骤的成本和将执行者分配到多个步骤的成本都是该理论的核心。我们推导出任务的最佳划分、自动化水平以及对不同技能水平工人的需求。该理论预测，自动化在较低产量下会产生技能两极分化，而在较高产量下则会提高技能；此外，该理论意味着分割成本（如可互换零件）的降低会增加对低技能工人的需求；而技术变革提高了任务分散的成本（如零件整合），从而降低了技能需求的分散性。我们在一系列背景和时间段内都发现了与该理论相对应的理论，包括涵盖 19 世纪末机械化和工艺改进的手工机械劳动研究，以及当代汽车车身装配和光电半导体制造。
可变可再生能源生产商和电力零售商之间基于合同的电力灵活性交易
可变可再生能源生产商和电力零售商在决策问题中会遇到许多不确定性，例如可再生能源的间歇性、消费的变化以及市场价格波动。为了应对这些不确定性，本文提出了一种新的基于合同的电力灵活性 (FlexCon) 交易机制，该机制由可变可再生能源生产商和电力零售商两方之间进行。拟议的机制由一个名为 FlexCon 运营商的新实体管理，通过合同监督能源和金融交易，并与系统运营商协调交易。通过 FlexCon，双方能够交换能源不平衡作为电力灵活性的来源，以减轻决策问题中不确定性的负面影响。为此，从各方的角度引入了两个两阶段随机线性问题。在第一阶段，可变可再生能源生产商和电力零售商分别在日前市场提交其销售和购买的出价。在日前市场清算之后，接近交货时间时，双方将他们对合同的决定提交给引入的 FlexCon 运营商。运营商根据各方的盈余或短缺情况分配可能的电力灵活性交易。假设不平衡不能通过 FlexCon 完全解决，则剩余的偏差将在平衡市场中解决。在随机问题的第二阶段，对与平衡市场和 FlexCon 相关的各方决策进行建模。通过场景考虑了与价格、可再生能源发电、电力消耗和通过 FlexCon 的最大可交换电力灵活性相关的不确定性。同时，利润风险由条件风险价值度量考虑。数值结果表明，FlexCon 有效地减少了不确定性对各方利润的影响。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。