An enhanced geothermal system is essential to provide sustainable and long-term geothermal energy supplies and reduce carbon emissions. Optimal well-control scheme for effective heat extraction and improved heat sweep efficiency plays a significant role in geothermal development. However, the optimization performance of most existing optimization algorithms deteriorates as dimension increases. To solve this issue, a novel surrogate-assisted level-based learning evolutionary search algorithm (SLLES) is proposed for heat extraction optimization of enhanced geothermal system. SLLES consists of classifier-assisted level-based learning pre-screen part and local evolutionary search part. The cooperation of the two parts has realized the balance between the exploration and exploitation during the optimization process. After iteratively sampling from the design space, the robustness and effectiveness of the algorithm are proven to be improved significantly. To the best of our knowledge, the proposed algorithm holds state-of-the-art simulation-involved optimization framework. Comparative experiments have been conducted on benchmark functions, a two-dimensional fractured reservoir and a three-dimensional enhanced geothermal system. The proposed algorithm outperforms other five state-of-the-art surrogate-assisted algorithms on all selected benchmark functions. The results on the two heat extraction cases also demonstrate that SLLES can achieve superior optimization performance compared with traditional evolutionary algorithm and other surrogate-assisted algorithms. This work lays a solid basis for efficient geothermal extraction of enhanced geothermal system and sheds light on the model management strategies of data-driven optimization in the areas of energy exploitation.

最佳的井位置和井注射生产对于储层开发至关重要，以最大程度地利用项目寿命。荟萃分析算法在解决复杂，非线性和非连续优化问题方面表现出良好的性能。但是，在优化过程中涉及大量数值模拟运行。在这项工作中，提出了一种新颖，有效的数据驱动的进化算法，称为通用数据驱动的差异进化算法（GDDE），以减少在良好的设置和控制优化问题上运行的模拟数量。概率神经网络（PNN）被用作选择信息性和有前途的候选者的分类器，并且基于欧几里得距离的最不确定的候选者被预先筛选并使用数值模拟器进行评估。随后，局部替代模型是通过径向基函数（RBF）构建的，优化器发现的替代物的最佳构建，由数值模拟器评估以加速收敛。值得注意的是，RBF模型和PNN的形状因子是通过解决高参数次级优化的优化问题来优化的。结果表明，这项研究中提出的优化算法对于二维储层和卵模型的关节优化的良好选择优化问题非常有前途。

Metaheuristics are popularly used in various fields, and they have attracted much attention in the scientific and industrial communities. In recent years, the number of new metaheuristic names has been continuously growing. Generally, the inventors attribute the novelties of these new algorithms to inspirations from either biology, human behaviors, physics, or other phenomena. In addition, these new algorithms, compared against basic versions of other metaheuristics using classical benchmark problems without shift/rotation, show competitive performances. In this study, we exhaustively tabulate more than 500 metaheuristics. To comparatively evaluate the performance of the recent competitive variants and newly proposed metaheuristics, 11 newly proposed metaheuristics and 4 variants of established metaheuristics are comprehensively compared on the CEC2017 benchmark suite. In addition, whether these algorithms have a search bias to the center of the search space is investigated. The results show that the performance of the newly proposed EBCM (effective butterfly optimizer with covariance matrix adaptation) algorithm performs comparably to the 4 well performing variants of the established metaheuristics and possesses similar properties and behaviors, such as convergence, diversity, exploration and exploitation trade-offs, in many aspects. The performance of all 15 of the algorithms is likely to deteriorate due to certain transformations, while the 4 state-of-the-art metaheuristics are less affected by transformations such as the shifting of the global optimal point away from the center of the search space. It should be noted that, except EBCM, the other 10 new algorithms proposed mostly during 2019-2020 are inferior to the well performing 2017 variants of differential evolution and evolution strategy in terms of convergence speed and global search ability on CEC 2017 functions.

在地质不确定性下，快速同化监测数据以更新压力累积和压力累积和二氧化碳（CO2）羽流迁移的预测是地质碳储存中的一个具有挑战性的问题。具有高维参数空间的数据同化的高计算成本阻碍了商业规模库管理的快速决策。我们建议利用具有深度学习技术的多孔介质流动行为的物理理解，以开发快速历史匹配 - 水库响应预测工作流程。应用集合更顺畅的多数据同化框架，工作流程更新地质特性，并通过通过地震反转解释的压力历史和二氧化碳羽毛的量化不确定性来预测水库性能。由于这种工作流程中最具计算昂贵的组件是储层模拟，我们开发了代理模型，以在多孔注射下预测动态压力和CO2羽流量。代理模型采用深度卷积神经网络，具体地，宽的剩余网络和残留的U-Net。该工作流程针对代表碎屑货架沉积环境的扁平三维储层模型验证。智能处理应用于真正的3D储层模型中数量与单层储层模型之间的桥梁。工作流程可以在主流个人工作站上不到一小时内完成历史匹配和储库预测，在不到一小时内。

多目标优化问题的目标在现实世界中通常会看到不同的评估成本。现在，此类问题被称为异质目标（HE-MOPS）的多目标优化问题。然而，到目前为止，只有少数研究来解决HE-MOPS，其中大多数专注于一个快速目标和一个缓慢目标的双向目标问题。在这项工作中，我们旨在应对具有两个以上黑盒和异质目标的He-mops。为此，我们通过利用He-Mops中廉价且昂贵的目标的不同数据集来减轻因评估不同目标而导致的搜索偏见，从而减轻了廉价且昂贵的目标，从而为HE-MOPS开发了多目标贝叶斯进化优化方法。为了充分利用两个不同的培训数据集，一种对所有目标进行评估的解决方案，另一个与仅在快速目标上进行评估的解决方案，构建了两个单独的高斯过程模型。此外，提出了一种新的采集函数，以减轻对快速目标的搜索偏见，从而在收敛与多样性之间达到平衡。我们通过对广泛使用的多/多目标基准问题进行测试来证明该算法的有效性，这些问题被认为是异质昂贵的。

由于其数据效率，贝叶斯优化已经出现在昂贵的黑盒优化的最前沿。近年来，关于新贝叶斯优化算法及其应用的发展的研究激增。因此，本文试图对贝叶斯优化的最新进展进行全面和更新的调查，并确定有趣的开放问题。我们将贝叶斯优化的现有工作分为九个主要群体，并根据所提出的算法的动机和重点。对于每个类别，我们介绍了替代模型的构建和采集功能的适应的主要进步。最后，我们讨论了开放的问题，并提出了有希望的未来研究方向，尤其是在分布式和联合优化系统中的异质性，隐私保护和公平性方面。

Explicitly accounting for uncertainties is paramount to the safety of engineering structures. Optimization which is often carried out at the early stage of the structural design offers an ideal framework for this task. When the uncertainties are mainly affecting the objective function, robust design optimization is traditionally considered. This work further assumes the existence of multiple and competing objective functions that need to be dealt with simultaneously. The optimization problem is formulated by considering quantiles of the objective functions which allows for the combination of both optimality and robustness in a single metric. By introducing the concept of common random numbers, the resulting nested optimization problem may be solved using a general-purpose solver, herein the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). The computational cost of such an approach is however a serious hurdle to its application in real-world problems. We therefore propose a surrogate-assisted approach using Kriging as an inexpensive approximation of the associated computational model. The proposed approach consists of sequentially carrying out NSGA-II while using an adaptively built Kriging model to estimate the quantiles. Finally, the methodology is adapted to account for mixed categorical-continuous parameters as the applications involve the selection of qualitative design parameters as well. The methodology is first applied to two analytical examples showing its efficiency. The third application relates to the selection of optimal renovation scenarios of a building considering both its life cycle cost and environmental impact. It shows that when it comes to renovation, the heating system replacement should be the priority.

神经体系结构搜索（NAS）最近在深度学习社区中变得越来越流行，主要是因为它可以提供一个机会，使感兴趣的用户没有丰富的专业知识，从而从深度神经网络（DNNS）的成功中受益。但是，NAS仍然很费力且耗时，因为在NAS的搜索过程中需要进行大量的性能估计，并且训练DNNS在计算上是密集的。为了解决NAS的主要局限性，提高NAS的效率对于NAS的设计至关重要。本文以简要介绍了NAS的一般框架。然后，系统地讨论了根据代理指标评估网络候选者的方法。接下来是对替代辅助NAS的描述，该NAS分为三个不同类别，即NAS的贝叶斯优化，NAS的替代辅助进化算法和NAS的MOP。最后，讨论了剩余的挑战和开放研究问题，并在这个新兴领域提出了有希望的研究主题。

物理信息的神经网络（PINN）是神经网络（NNS），它们作为神经网络本身的组成部分编码模型方程，例如部分微分方程（PDE）。如今，PINN是用于求解PDE，分数方程，积分分化方程和随机PDE的。这种新颖的方法已成为一个多任务学习框架，在该框架中，NN必须在减少PDE残差的同时拟合观察到的数据。本文对PINNS的文献进行了全面的综述：虽然该研究的主要目标是表征这些网络及其相关的优势和缺点。该综述还试图将出版物纳入更广泛的基于搭配的物理知识的神经网络，这些神经网络构成了香草·皮恩（Vanilla Pinn）以及许多其他变体，例如物理受限的神经网络（PCNN），各种HP-VPINN，变量HP-VPINN，VPINN，VPINN，变体。和保守的Pinn（CPINN）。该研究表明，大多数研究都集中在通过不同的激活功能，梯度优化技术，神经网络结构和损耗功能结构来定制PINN。尽管使用PINN的应用范围广泛，但通过证明其在某些情况下比有限元方法（FEM）等经典数值技术更可行的能力，但仍有可能的进步，最著名的是尚未解决的理论问题。

近年来，生成设计技术已在许多应用领域，尤其是在工程领域中牢固地建立。这些方法证明了由于前景有希望的增长。但是，现有方法受到考虑的问题的特异性受到限制。此外，它们不提供所需的灵活性。在本文中，我们为任意生成设计问题制定了一般方法，并提出了名为Gefest（编码结构的生成进化）的新颖框架。开发的方法基于三个一般原则：采样，估计和优化。这样可以确保方法调整特定生成设计问题的方法的自由度，因此可以构建最合适的方法。进行了一系列实验研究，以确认Gefest框架的有效性。它涉及合成和现实情况（沿海工程，微流体，热力学和油田计划）。 Gefest的柔性结构使得获得超过基线溶液的结果。

本文介绍了新的六角形和五角形PEM燃料电池模型。在实现了改善的细胞性能后，这些模型已得到了优化。多目标优化算法的输入参数是入口处的压力和温度，消耗和输出功率是客观参数。数值模拟的输出数据已使用深神经网络训练，然后以多项式回归进行建模。已使用RSM（响应表面方法）提取目标函数，并使用多目标遗传算法（NSGA-II）优化了目标。与基本模型相比，优化的五角大楼和六边形模型分别将输出电流密度增加21.8％和39.9％。

在卫星布局设计中，热源布局优化（HSLO）是一种有效的技术，可降低最高温度并改善整个系统的热量管理。最近，已经提出了深度学习的替代辅助HSLO，该辅助辅助HSLO从布局到相应的温度场进行了映射，以便在优化过程中替换仿真以大大降低计算成本。但是，它面临两个主要挑战：1）特定任务的神经网络代理通常是手动设计的，这是复杂的，需要丰富的调试经验，这对工程领域的设计师来说是具有挑战性的； 2）现有的HSLO算法只能在单个优化中获得几乎最佳的解决方案，并且很容易被捕获以局部最佳限制。为了应对第一个挑战，考虑减少总参数编号并确保相似的准确性以及与特征金字塔网络（FPN）框架相结合的神经体系结构搜索（NAS）方法，以实现自动搜索小型搜索的目的深度学习的替代模型。为了应对第二项挑战，提出了一种基于多模式搜索的布局优化算法（MNSLO），该算法（MNSLO）可以单一优化同时获得更多，更好的近似最佳设计方案。最后，利用了两个典型的二维热传导优化问题来证明该方法的有效性。具有相似的精度，NAS找到了比原始FPN的参数少80％，拖失板少64％和36％的模型。此外，在自动搜索的深度学习代理人的帮助下，MNSLO可以同时实现多个接近最佳的设计方案，以为设计师提供更多的设计多样性。

海浪可再生能源快速成为近几十年来可再生能源行业的关键部分。通过在该过程中开发波能转换器作为主转换器技术，研究了它们的电力起飞（PTO）系统。调整PTO参数是一个具有挑战性的优化问题，因为这些参数与吸收功率输出之间存在复杂和非线性关系。在这方面，本研究旨在优化在澳大利亚海岸的珀斯的波路场景中的点吸收波能量转换器的PTO系统参数。转换器在数量上设计成振荡，以防止不规则，并且执行PTO设置的多维波和灵敏度分析。然后，要找到导致最高功率输出的最佳PTO系统参数，并入了十种优化算法，以解决非线性问题，包括Nelder-Mead搜索方法，主动集方法，顺序二次编程方法（SQP），多节透视优化器（MVO）和六种改进的遗传，代理和Fminsearch算法组合。在可行性景观分析之后，执行优化结果并在PTO系统设置方面提供最佳答案。最后，调查表明，遗传，替代和FMINSEARCH算法的修改组合可以优于所研究的波场景中的其他组合，以及PTO系统变量之间的相互作用。

最近几十年来，已经采用了用于解决各种多主体优化问题（MOPS）的多主体进化算法（MOEAS）的显着进步。但是，这些逐渐改善的MOEAS并不一定配备了精致的可扩展和可学习的解决问题的策略，这些策略能够应对缩放型拖把带来的新的和宏伟的挑战，并不断提高各种方面的复杂性或规模，主要包括昂贵的方面，包括昂贵的方面。功能评估，许多目标，大规模搜索空间，时变环境和多任务。在不同的情况下，它需要不同的思考来设计新的强大MOEAS，以有效地解决它们。在这种情况下，对可学习的MOEAS进行的研究，以机器学习技术进行缩放的拖把，在进化计算领域受到了广泛的关注。在本文中，我们从可扩展的拖把和可学习的MOEAS的分类学开始，然后分析将拖把构成对传统MOEAS的挑战的分析。然后，我们综合概述了可学习的MOEAS的最新进展，以求解各种扩展拖把，主要集中在三个有吸引力的有前途的方向上（即，可学习的环境选择的可学习的进化鉴别器，可学习的进化生物的可学习生殖发生器，以及可学习的进化转移，用于分享或分享或分享或进行分享或可学习的转移。不同问题域之间的经验）。在本文中提供了有关可学习的MOEAS的见解，以参考该领域的努力的一般踪迹。

传统的统计技术或元启发式学很难解决大多数现实世界的优化问题。主要困难与存在相当数量的局部Optima有关，这可能导致优化过程的过早收敛性。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的启发式方法，用于构建原始功能的平滑替代模型。替代功能更容易优化，但保持原始坚固的健身景观的基本属性：全球最佳的位置。为了创建这样的替代模型，我们考虑通过自我调整健身函数增强的线性遗传编程方法。所提出的称为GP-FST-PSO替代模型的算法在搜索全局最优值和原始基准函数的视觉近似（在二维情况下）的视觉近似都可以达到令人满意的结果。

Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the model-free control problem, bringing together all methods as black-box optimization problems. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. We present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison paves the way toward the hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature on flow control problems.

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。

我们提出了一种在多孔培养基中使用物理知识的神经网络（PINNS）中多相热力学（THM）过程中的参数鉴定的解决方案策略。我们采用无量纲的理事方程式，特别适合逆问题，我们利用了我们先前工作中开发的顺序多物理Pinn求解器。我们在多个基准问题上验证了所提出的反模型方法，包括Terzaghi的等温固结问题，Barry-Mercer的等温注射产生问题以及非饱和土壤层的非等热整合。我们报告了提出的顺序PINN-THM逆求器的出色性能，从而为将PINNS应用于复杂非线性多物理问题的逆建模铺平了道路。

Decades of progress in simulation-based surrogate-assisted optimization and unprecedented growth in computational power have enabled researchers and practitioners to optimize previously intractable complex engineering problems. This paper investigates the possible benefit of a concurrent utilization of multiple simulation-based surrogate models to solve complex discrete optimization problems. To fulfill this, the so-called Self-Adaptive Multi-surrogate Assisted Efficient Global Optimization algorithm (SAMA-DiEGO), which features a two-stage online model management strategy, is proposed and further benchmarked on fifteen binary-encoded combinatorial and fifteen ordinal problems against several state-of-the-art non-surrogate or single surrogate assisted optimization algorithms. Our findings indicate that SAMA-DiEGO can rapidly converge to better solutions on a majority of the test problems, which shows the feasibility and advantage of using multiple surrogate models in optimizing discrete problems.

由于评估成本函数的费用（例如，使用计算流体动力学）来确定表面控制所需的性能，因此通常不可能找到流体动力或空气动力表面的最佳设计。此外，由于强加的几何限制，常规的参数化方法和用户偏见，设计空间本身的固有局限性可以限制所选设计空间内设计的{\ IT}，而不管传统的优化方法还是较新的，数据驱动的方法使用机器学习的设计算法用于搜索设计空间。我们提出了2条攻击来解决这些困难：我们提出了（1）一种方法，可以使用变形创建设计空间，我们称之为{\ it by-morphing}（dbm）; （2）一种优化算法，用于搜索使用新型贝叶斯优化（BO）策略的空间，我们称之为{\ it混合变量，多目标贝叶斯优化}（MixMobo）。我们采用这种形状优化策略来最大程度地提高基本动力学涡轮的功率输出。在同时应用这两种策略，我们证明我们可以创建一个新颖的，几何毫无约束的设计空间和轮毂形状的设计空间，然后通过{\ it最低}成本函数的数量来同时优化它们。我们的框架是多功能的，可以应用于各种流体问题的形状优化。