الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التطور التفاضلي
-
خوارزمية تطور تفاضلي من مرحلتين لتقدير معلمات خلايا الوقود ذات غشاء تبادل البروتون
2025 | المؤلف: Mohammad Aljaidi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم البحث خوارزمية التطور التفاضلي ذو المرحلتين (TDE) كطريقة متقدمة لتحديد المعلمات في خلايا الوقود ذات غشاء تبادل البروتون (PEMFCs). غالبًا ما تكافح خوارزميات التحسين التقليدية مع الكفاءة والتقارب، مما يؤدي إلى عدم الدقة في نمذجة السلوك المعقد لخلايا الوقود. تعالج خوارزمية TDE هذه القيود من خلال استخدام استراتيجية طفرة جديدة تعزز تنوع الحلول وتسريع…
-
تحديد المعلمات الأمثل لأنظمة الطاقة الشمسية بناءً على تقنية تحسين التطور التفاضلي المعزز
2025 | المؤلف: Shubhranshu Mohan Parida وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)تقدم ورقة البحث خوارزمية التطور التفاضلي المحسن (EDE) التي تهدف إلى تحسين تحديد معلمات نماذج الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV)، وهو أمر ضروري لمحاكاة دقيقة وتقييم الأداء. تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها عدم الخطية المعقدة والخصائص الأساسية لأنظمة الطاقة الشمسية، مما يستلزم تحسين تقنيات النمذجة. تستخدم خوارزمية EDE المقترحة استراتيجية طفرات محددة المرحلة التي…
-
LSHADE-SPACMA المعدل مع استراتيجية طفرة جديدة وآلية أرشيف خارجية للتحسين العددي وتسجيل سحابة النقاط
2025 | المؤلف: Shengwei Fu وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الميكانيكا الحسابية (Computational Mechanics)يقدم هذا القسم نظرة عامة على خوارزمية تطور تفاضلي معدلة، تُسمى mLSHADE-SPACMA، مصممة لتعزيز تحسين الأرقام ومهام تسجيل سحب النقاط. بناءً على LSHADE-SPACMA الأصلية، التي تم التعرف عليها كخوارزمية رائدة في مسابقة CEC2017، يحدد المؤلفون القيود في قدراتها على الاستغلال المحلي. لمعالجة هذه القضايا، يقدمون ثلاث ابتكارات رئيسية: آلية تصفية وتوليد محسّنة لتعزيز الاستغلال المحلي،…