Optimizing Chlorination in Water Distribution Systems via Surrogate-assisted Neuroevolution
यह शोध पत्र एक सरोगेट-असिस्टेड न्यूरोइवोल्यूशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो जटिल जल वितरण प्रणालियों में बहु-उद्देश्यीय क्लोरीन इंजेक्शन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए NEAT और NSGA-II को संयोजित करता है, जो पारंपरिक हाइड्रोलिक सिम्युलेटर्स की कम्प्यूटेशनल लागतों को दरकिनार करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क सरोगेट का लाभ उठाते हुए मानक सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।