关键词： 含油污泥   处理工艺   优化   BP神经网络   遗传算法  

摘要： 在含油污泥进行资源化处理过程中,针对处理目标受多个因素影响的实际,为了解决工艺之间的耦合问题,采用正交实验的方法来解决,并把主要参数作为优化对象,把含油污泥的脱水率作为评价目标,通过采用GA-BP算法对含油污泥耦合工艺正交实验参数进行了线性与非线性分析。在采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值的基础上,用优化后的权值和阈值对测试样本和训练样本进行了预测。预测结果表明,预测误差都有明显减小,分别由0.34211减少到0.031549和0.15476减少到0.040682,可见耦合参数趋向于非线性优化。

关键词： 源头污染控制   棉针织染整   废水   优化调度   遗传算法  

摘要： 企业生产的优化调度是实现企业源头节水减排的重要手段。从污染源头控制出发,分析了棉针织企业间歇式生产特点和现行生产调度方法的不足,得出了生产订单与废水排放的关系,指出通过订单优化调度的方法可大量减少染缸清洗产生的废水。在此基础上,建立了染缸分组-订单分批-遗传算法集成生产调度方法,并说明了该方法的特点和一般执行规则。结合实际案例,对此调度方法进行验证,结果表明,在人工调度的基础上优化调度能实现近60%总订单数的再调度,增强了优化的可持续性,短时间内完全消除了深、中、浅色逆排的情况;同时,通过该方案能为企业节省30%的清洗染缸用水,研究结果证明,该方案有较好的环境效益和经济效益。

关键词： 超多目标优化   进化算法   超支配   自适应收敛性   PF形状   Many-Objective Optimization   Evolutionary Algorithms   Hyper-Dominance   Adaptive Convergence   PF Shape  

摘要： 针对超多目标优化问题中传统帕累托支配失效及参考点选择对收敛性度量的关键影响，提出一种基于超支配自适应收敛性计算的超多目标进化算法(HACCEA)。该算法通过超支配方法有效区分非支配解与支配解，结合自适应收敛性计算机制动态调整参考点，以精确估计帕累托前沿(PF)形状，进而优化收敛性度量。环境选择阶段采用行列式点过程平衡收敛性与多样性。在IGD指标上，相较于4个先进算法，HACCEA优势显著，鲁棒性强。

关键词： 计算思维   同伴学习投入   精准画像   智能干预  

摘要： 计算思维是现代人类必备的核心素养之一，高质量的同伴学习对学习绩效的提升有着重要意义，有效的同伴学习投入对于计算思维发展有着重要的支持作用。对多类型、多样态同伴学习投入进行精准画像，探讨其对计算思维发展的影响机理并进行智能干预，具有理论意义与现实价值。研究提出了同伴学习投入和计算思维发展关联关系分析与量化计算模型，指向发现同伴学习行为、情感、认知与计算思维发展的关联机制并突破隐含变量发现与参数求解的难题；构建了面向计算思维发展的同伴学习投入精准画像模型，为实现同伴学习投入的计算和整合提供表征基础；基于关联机制的回归分析与同伴学习投入精准画像，提出了基于强化学习的面向计算思维发展的同伴学习投入智能干预模型。

关键词： 数字政府建设   技术治理   价值偏离风险  

摘要： 随着数字技术深度融入政务管理服务，在智能算法嵌入、治理数字化转型和政务服务升级等数字化实践过程中，虽然实现了跨部门协同效率提升与公共服务精准化供给的目标，但同时也面临技术治理的价值偏离风险：数据采集的过度泛化导致人的权利让渡边界模糊，算法决策持续扩张削弱人的主体性地位，而以工具理性主导的算法操纵进一步造成人的片面发展，显著削弱了数字技术驱动数字政府建设的整体效能。为消解技术治理的价值偏离风险，实现更具温情与人性化的技术治理目标，需从治理理念、技术创新及制度建设三个维度重塑人本主义取向，从而推动技术治理回归以人为本的核心价值。具体路径包括：在治理理念层面，应确立“安全—责任—公平”三位一体的公共价值体系——以安全保障为底线要求、以责任伦理为核心遵循、以社会公平为目标导向；在技术创新领域，需构建包含隐私保护技术研发、“负责任”的创新机制设计以及多元协同的平台建设的人本技术生态；在制度建构维度，则要完善技术治理规范体系，通过制度理性约束技术异化倾向。

关键词： 桥梁工程   超大跨悬索桥   反应谱拟合   长周期地震动   遗传算法   地震响应  

摘要： 为了建立适用于超大跨悬索桥抗震设计的长周期设计反应谱，从中国、日本和美国的强震数据库中收集了17 574条实测地震动记录，通过对收集的地震动进行校正、滤波和频谱特性分析，提出了界定常规地震动与长周期地震动的标准和方法，并以此方法筛选出了1 084条长周期地震动；采用一种“四段式”的标准化反应谱数学模型来拟合长周期地震动的平均谱，通过遗传算法对模型参数进行标定，建立了不同工程场地的长周期设计反应谱；以一主跨为2 300 m的超大跨悬索桥为依托工程，通过分析分别由安评反应谱和长周期设计反应谱引起的结构响应，来验证所提出的长周期设计反应谱的合理性。研究结果表明：加速度反应谱周期在0.02～10.00 s范围内的平均周期大于或等于1.5 s，和傅里叶谱的主频成分小于1 Hz可作为界定常规地震动和长周期地震动的两个重要标准；相对于规范反应谱，提出的长周期设计反应谱可以更全面地考虑长周期地震动的影响；E1地震作用下，长周期设计反应谱与安评反应谱引起的依托工程桥塔关键位置的地震响应差值比为1.4%～42.4%，E2地震作用下的该差值比为0.3%～19.3%，长周期设计反应谱作用下桥塔和加劲梁的地震响应均大于安评反应谱对应的响应；对于E2地震作用下关键承重构件需要保持弹性的超大跨悬索桥而言，提出的长周期设计反应谱可以合理地指导其抗震设计。

关键词： 教育数字化   课程思政   学生评价   人工神经网络   Digitalization of Education   Course Ideology and Politics   Student Evaluation   Artificial Neural Network  

摘要： 在教育数字化背景下，课程思政学生学习效果评价面临从传统主观评价向数据驱动评价模式转型。为构建课程思政教学学生学习效果智能评价模型，本文首先对传统课程思政实施方案进行重构，提出“两课堂协同、三引导驱动、四模块构建、五评价支撑”的教学实施框架，运用CIPP评价理论系统构建学生成绩评价指标体系，最后基于案例数据采用径向基神经网络建立课程思政教学学生学习效果智能评价模型。本文的研究成果为智慧课堂的实施奠定基础。

关键词： 遗传算法   改进方法   时间窗   车辆配送   路径优化  

摘要： 为提高顾客的满意度,配送服务需严格按顾客规定的时间要求执行。合理地对车辆配送路径进行优化,以适应有时间限制的配送任务,是解决这一挑战的关键策略。通过构建以时间窗为约束条件的车辆配送路径模型,并利用改进的遗传算法对该模型进行求解,在传统遗传算法框架之上,重新构建适应度函数,对交叉与变异机制设计自适应调整方法,并优化算法的终止条件,以提高求解效率和准确性。为验证所提出改进方法的有效性,实验使用标准数据集进行测试,并将改进的遗传算法与传统遗传算法、蚁群算法以及文献中的其他优化方法进行比较分析。实验结果表明,提出的改进算法能够有效避免陷入局部最优,在客户规模较大情况下求解精确性高,并在迭代初期能迅速收敛,与最优解的最大偏差仅为3.83%,证明其在求解效率和解的质量上的优势。

关键词： 计算思维   信息技术   人工智能   教学策略  

摘要： 作为21世纪核心素养之一,计算思维强调通过计算的方式解决问题的能力,涵盖问题抽象化、算法设计、数据处理和系统建模等方面。将计算思维引入高中信息技术教学,不仅能够帮助学生掌握技术技能,还能培养他们的创新思维与解决实际问题能力。文章探讨了基于计算思维的高中信息技术人工智能教学策略,通过这些策略,旨在激发学生的学习兴趣,提高他们的逻辑思维和创新能力,最终培养出能够适应未来社会需求的高素质人才。

关键词： 车间布局   遗传算法   运营成本  

摘要： 随着行业的快速发展,车间布局与预制构件企业的生产成本、经营能力、核心竞争力密切相关,合理的车间布局,不仅可以降低企业的运营成本,还可以提高产品生产效率、设施使用率。本文以钢筋骨架成型中心的运输成本和时间成本的最小化为目标构建数学模型,利用遗传算法进行求解实现了车间布局的优化。对于未来预制构件大规模制造企业优化车间布局具有一定的借鉴意义。