Evolution正在为澳大利亚的计算机科学研究提供灵感-今日最新

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Evolution为阿德莱德大学的计算机科学研究提供了灵感，旨在找到涡轮机的最佳位置，以提高风电场的生产率。

来自计算机科学学院的高级讲师Frank Neumann博士正在使用“最适合的选择”逐步方法，称为“进化算法”，以优化风力发电机的布局。这考虑了尾流效应，所需的最小土地面积，风力因素和风力涡轮机的复杂空气动力学。

“可再生能源在全球能源供应中发挥越来越大的作用，并有助于缓解气候变化，”Neumann博士说。“为了进一步提高风电场的生产力，我们需要利用有助于优化其性能的方法。”

Neumann博士说，风力涡轮机应该放在哪里以获得最大效率的问题非常复杂。“进化算法是一种数学过程，其中潜在的解决方案可以一步一步地改进，直到达到最佳状态，”他说。

“你可以把它想象成父母生产一些后代，每个后代都有不同的特征，”他说。“与进化一样，来自新一代的每个人口或"一套解决方案"应该会变得更好。这些解决方案可以并行评估，以加快计算速度。”

其他生物学启发的解决复杂问题的算法基于蚁群。

“蚁群优化”使用蚂蚁的原则，找到从巢中获取食物来源的最短途径。

“你可以在自然界中观察它们，它们使用信息素路径非常有效地相互沟通，”Neumann博士说。“经过一段时间，他们将找到通往食物的最佳途径 - 解决问题。我们也可以通过计算机算法使用相同的原理解决人类问题。”

Neumann博士今年从德国来到阿德莱德大学，在马克斯普朗克研究所工作。他正在与麻省理工学院的研究人员合作开展风力涡轮机布局优化。

“当前解决这种布局优化的方法只能处理少量的涡轮机，”Neumann博士说。“我们已经为多达1000台涡轮机展示了一种准确而有效的算法。

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