29、基于进化DNA计算技术的创意概念设计

基于进化DNA计算技术的创意概念设计

1 引言

脱氧核糖核酸计算(DNA计算)近年来引起了广泛关注。它在某种程度上与进化计算相似,但显著区别在于计算介质,DNA计算使用生物分子而非晶体管芯片。Adleman的实验揭示了DNA的计算能力,随后Lipton将其推广到可满足性问题。在此基础上,DNA计算在解决诸如因式分解、图论、控制和纳米结构等问题上有了诸多应用,也有了包括DNA计算机在内的理论研究。然而,由于受相对受限的生物酶操作的影响,难以检验一个好的分子是否为计算问题的解,因此进化计算技术与DNA计算的有效结合并不常见。

另一方面,尽管设计的概念发生了显著变化,但设计师在进行创意设计时的工作内容变化不大。设计常被视为艺术,因为它通常始于从杂志、期刊和类似或竞争设计的照片中获取的灵感。设计师将这些概念转化为详细、具体、明确的约束条件、部件和设计片段,在此过程中进行测试、评估,最终完成设计作品。目前,DNA计算与聚类分析的结合仅在一项研究中有所体现。受此启发,我们聚焦于DNA计算与创意概念设计的联合研究,提出了一种DNA计算的进化模型,还给出了设计问题的两种编码方案以及一个实验框架。

2 链与标准操作

2.1 DNA结构

在DNA中,核苷酸包括嘌呤(腺嘌呤A、鸟嘌呤G)和嘧啶(胸腺嘧啶T、胞嘧啶C)。当核苷酸通过氢键与其互补碱基结合时,单链DNA可形成双链分子,即A与T配对,G与C配对。DNA通过核酸存储信息,并通过酶和相互作用来处理信息。双链DNA分子由多对核苷酸组成,碱基对之间的吸引力使它们相互结合,(A, T)和(G, C)被称为互补碱基对。

此外,DNA分子还有一种发夹结构,在这种结构中,DNA会形成部分双链

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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