文章 "大气云模型优化（ACMO）：实战"

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新文章 大气云模型优化（ACMO）：实战已发布：

在本文中，我们将继续深入研究大气云模型优化（ACMO）算法的实现。特别是，我们将讨论两个关键方面：云向低压区域的移动以及降雨模拟，包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。

我们已经将搜索空间划分为区域。这些区域的初始湿度和压力值已经确定。我们设置了模型的参数，例如：初始熵、超熵、云形成的阈值湿度等。下一步是通过选择湿度高的区域来生成云。计算云层的中心、熵和超熵。在云层生成后，我们更新了区域中的湿度和压力等气象参数。此外，我们还实现了云向低压区域的移动以及根据云层在区域间的移动来更新云的特征，以及云的消散。 

接下来还需要做什么？我们需要实现水滴的随机放置及其在云层中的分布，完成降雨过程并更新全局解，同时在我们的测试函数上以不同参数测试模型，以评估其性能和准确性。我们将对降雨和水滴形成过程进行改进，以实现种群中更具潜力区域相关信息的更全面交换。


作者：Andrey Dik

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