23、各领域专家简介与研究方向概览

各领域专家简介与研究方向概览

1. 专家简介概述

在当今科技与社会发展的多元领域中,众多专家凭借其深厚的学术背景和丰富的实践经验,为各个领域的发展贡献着力量。以下将为大家介绍一批在不同领域有着卓越成就的专家。

2. 部分专家详细介绍
  • José - Rodrigo Córdoba - Pachón :英国伦敦大学皇家霍洛威学院管理学院高级讲师及商业信息系统理学硕士项目主任。他的研究兴趣集中在提升人们对技术的使用、系统思维的运用以及电子政务方面。在获得英国赫尔大学的硕士和博士学位之前,他在哥伦比亚担任项目分析师和项目经理。他在多个知名期刊发表过作品,并于2004年与Teresa Torres - Coronas共同成立了电子政务与可持续发展的ELIS研究小组。
  • Alejandro Elias Ochoa - Arias :委内瑞拉安第斯大学教授,解释系统学高级研究员及该校解释系统学研究中心主任。他的研究兴趣广泛,涵盖公民社会、发展、政治哲学、组织研究、自由知识和自由技术,以及技术在公共事务管理中的应用和影响。他曾在英国赫尔大学和阿根廷库约大学担任访问研究员,并与人合编了《社区运筹学:社区发展的运筹学与系统思维》一书。
  • Ahmed Al - Maimani :目前正在英国赫尔大学攻读管理学博士学位,拥有该校2000年颁发的工商管理硕士学位。他的博士论文主题是信息系统对社会经济决策的影响,目前专注于研究阿曼电子政务项目和基础设施的组织情况。他在阿曼政府多个部门担任过重要职务。
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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