关键词： 农村电商物流配送   K-means 聚类算法   遗传算法  

摘要： 高效的物流网络是电子商务稳健发展的基础支撑.然而,当前我国农村电商物流配送面临末端网络覆盖不足、冷链物流设施短缺、运输成本高等问题,与其巨大发展潜力形成鲜明对比,因此农村末端配送"最后一公里"问题亟待解决.本文提出在农村电商物流配送过程中采用车辆与无人机联合配送的模式,以最小化交付成本为目标,构建相应的数学模型,并设计一种K-means聚类算法和遗传算法相结合的改进两阶段算法来解决此类配送问题.

关键词： 黄柏苍术水丸   制备工艺   熵权法   星点设计-效应面法   反向传播人工神经网络  

摘要： 目的优选黄柏苍术水丸制备工艺。方法以丸剂含水量、丸剂溶散时限、外观评分、盐酸小檗碱、苍术素、欧前胡素以及粉防己碱和防己诺林碱之和为评价指标,以挤滚比、加水量、干燥时间为影响因素,经单因素试验研究,再选用效应面法,采用熵权法进行综合评价,筛选黄柏苍术水丸最佳制备工艺参数,同时利用反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)预测最佳工艺参数,并对两者进行验证对比。结果最佳工艺条件为挤滚比为1∶1.2、加水量为26%、干燥时间为8.2 h时,各评价指标的综合评分最高;BP-ANN神经网络优化工艺参数优于响应面工艺,结果更精准稳定。结论优选的黄柏苍术水丸制备工艺科学合理,稳定可行,为后续大生产控制及质量标准建立打下良好基础。

关键词： 高速铁路   箱梁桥   板件厚度   遗传算法   减振降噪  

摘要： 高速铁路箱梁桥的低频振动噪声已成为限制其快速发展的关键问题之一,随着理论研究的不断深入,已逐渐从桥梁噪声预测方法转变为减振降噪措施的研究。既有研究指出增加箱梁桥板件厚度可有效降低箱梁桥的低频声振特性,然而针对板件厚度设计并没有很好的理论依据。本文以箱梁桥各板件的厚度为设计目标,研究箱梁桥板件厚度的最佳设计参数。结果表明:结合实际工程要求,通过对遗传算法进行有效改进可获得合理的箱梁桥减振降噪板件厚度设计参数,其中采用变化的交叉因子和精英保留策略,在个体保护等方面具有明显优势,同时保证了算法的收敛性。

关键词： 公共服务   外包   管理失灵   寻租   激励机制  

摘要： 作为我国政府提供公共服务的重要工具,公共服务外包有效提升了我国公共服务的供给质量与供给效率。基于委托-代理理论视角,近年来在公共服务外包规模明显增长的同时,逐渐显现出一些管理失灵的问题:委托方存在政府官员寻租和监管缺位的可能,代理方存在公共品负担增加、机会主义行为产生及负外部性溢出的可能。对此,可通过事前完成进入激励机制设计、事中尊重契约精神、事后加强公共服务监管机制方面实现管理失灵消解路径。

ISBN: (纸本)9787302677222

关键词： 央行沟通   社会学习   预期管理   遗传算法  

摘要： 本文借助遗传算法的基本思想,构建具有社会学习行为的新凯恩斯模型,探讨央行沟通对经济主体异质性预期的影响机理.研究发现:悲观信息冲击会导致经济主体预期分歧急剧加大,此时央行进行沟通会通过社会学习渠道有效降低经济主体的预期分歧;悲观信息冲击还会损害央行信誉,此时央行通过提高信息披露的准确度,能够缓慢修复信誉进而引导经济主体的预期;在悲观信息冲击作用下,央行进行沟通尽管可以有效降低社会福利损失,但无法完全抵消异质性预期固有的福利成本.进一步的实证检验证实,央行更加宽松一致的言行以及经济主体更强的学习能力能够降低通胀预期分歧.本文从理论和实证两方面验证了央行沟通行为在预期管理中的作用,可为中国人民银行扎实做好“稳预期”工作提供有价值的借鉴依据.

关键词： 同时取送货车辆路径   遗传算法   自适应机制   变邻域搜索  

摘要： 为响应国家“双碳”战略的号召,本文研究了物流行业中的配送与包装器具回收问题,通过优化物流过程减少碳排放,助力实现碳达峰与碳中和的目标。提出自适应变邻域遗传算法(AVNSGA)来求解同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)。通过使用Solomon数据集进行算例测试,并将AVNSGA与传统的遗传算法(GA)进行了性能对比,结果表明AVNSGA在求解效率和优化解质量方面具有显著优势,车辆路径的总成本优化效果提升幅度达到了10%以上,同时碳排放量缩减了67%,也展示该算法在物流领域节能减排、实现可持续发展目标方面的应用潜力。

关键词： 焊接转子平衡优化   空腔等效质量   遗传算法  

摘要： 文章提出了一种基于空腔等效质量的焊接转子平衡优化方法,解决了焊后修正过程中由空腔引起的偏心问题。通过跳动采集系统获取外轮廓数据并计算各段圆心坐标,考虑左右轴颈端偏移量约束和剩余不平衡量,优化目标函数以最小化不平衡。采用遗传算法求解最优方案,并对比优化前后不平衡量及时域、频域振动数据。结果表明,该方法显著降低了不平衡量,有效减小了振动。

关键词： 道路工程   性能预测   GA-BP神经网络   沥青混合料   灰关联分析  

摘要： 为实现沥青混合料性能的快速可靠预测,从材料组成设计角度出发,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的沥青混合料性能预测方法。首先运用灰关联分析方法对多维输入变量进行降维处理,确定了沥青混合料性能的核心影响因素,然后结合遗传算法(GA),构建了以核心影响因素为输入层、沥青混合料性能为输出层的GA-BP神经网络预测模型,再对模型进行训练验证分析与预测泛化应用,同时与BP神经网络的训练效果和预测精度进行对比,验证GA-BP神经网络模型的准确性。研究结果表明:空隙率、油石比、公称最大粒径、4.75 mm通过率、沥青种类、软化点、针入度、延度等8项性能特征的灰关联度r>0.6,对沥青混合料性能影响显著;相比于BP神经网络模型,经过GA优化后的BP神经网络模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了16%~31%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低了15%~24%,R^(2)值提升了0.01~0.27,说明其具有更好的学习拟合能力;在对沥青混合料动态模量、动稳定度、残留稳定度、劈裂抗拉强度比和极限弯拉应变的预测精度上分别提高了35.26%、47.78%、23.13%、31.92%、35.75%,说明GA-BP神经网络模型具有更强的泛化应用能力。研究成果为实现沥青混合料性能的快速预测、指导沥青混合料材料组成设计提供重要参考。

关键词： 煤泥浮选   尾煤灰分   遗传算法   LightGBM   预测建模  

摘要： 为了提高煤泥浮选过程灰分在线检测的水平,研究了煤泥浮选过程中尾煤灰分的预测,并建立了基于遗传算法优化的LightGBM浮选尾煤灰分预测模型。通过采集的生产过程数据,包括矿浆流量、浓度、起泡剂量、捕收剂量和干煤泥量,构建了模型训练数据集,并对模型进行了测试验证。试验结果显示,该模型预测结果的平均绝对误差为0.72,比未优化的LightGBM模型提升了11.1%的预测精度,相较于其他模型,GA-LightGBM模型预测结果的平均绝对误差降低了15.8%,进一步证明了所建模型在尾煤灰分预测精度上的有效性,为实现智能化浮选提供了新的技术支持。