关键词： 卡车-无人机协同配送   遗传算法   K-means聚类算法   构造算法  

摘要： 为了提高“最后一公里”配送效率,降低配送成本,文章提出一种考虑三类客户点的卡车-无人机协同配送模式。建立以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标的数学模型,对三类客户点在卡车-无人机协同配送路径、卡车和无人机载重、协同时间以及无人机电量方面进行约束;使用由遗传算法、K-means聚类算法与构造算法共同组成的混合算法对模型求解。大规模算例和小规模算例结果显示本文算法求解效率和求解精度较高;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标对比以配送成本或配送时间最小化为目标结果更优。文章提出的模型和算法能有效解决卡车-无人机协同配送问题;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标相较于只考虑配送成本或配送时间更合理。

关键词： 常山胡柚   精油   水蒸气蒸馏法   响应面优化   人工神经网络  

摘要： 研究常山胡柚果皮(Citrus×aurantium Changshan-huyou pericarp,CP)精油化学成分,并对提取条件进行优化。采用水蒸气蒸馏法提取CP精油,利用气相色谱-质谱法进行分析,通过单因素试验考察不同提取条件对提取率的影响,并利用响应面、人工神经网络进行工艺优化。结果表明,CP精油中主要成分为D-柠檬烯;最佳工艺条件:粒径24目、蒸馏水浸泡1 h、液固比34.86 mL/g、提取温度300.00℃、提取时间166.21 min,在此条件下,CP精油提取率为0.82%,响应面与人工神经网络相结合,可有效地利用已有数据对目标寻优。同时CP精油对DPPH自由基有明显的清除作用(IC_(50)值为65.01 mg/mL),表明CP精油具有一定的抗氧化活性。

关键词： 隧道工程   盾构隧道   状态空间法   解析方法   管片开口  

摘要： 为方便隧道中人员和车辆在灾害中能就近逃生和避险,需要设置大量的地下结构联络通道,这就带来了盾构隧道管片开口问题。采用Timoshenko曲梁理论描述管片的力学行为,通过土弹簧和荷载模拟周围土体对隧道的约束和加载作用,三向弹簧模拟环内纵缝接头,均布剪切弹簧模拟环间接头,建立了分析模型。首先采用状态空间法,推导了不考虑开口时多环衬砌传递方程。其次引入自由边界条件,调整荷载和系统矩阵,导出了考虑开口工况和错缝拼装的多环衬砌传递方程,得到了开口工况下盾构隧道的响应。最后结合之江路联络通道工程,通过数值算例,验证所提方法的同时分析了大直径盾构隧道开口工况下开口环和邻近环的变形和内力分布规律,研究了地质条件和环间连接情况对衬砌开口的影响。结果表明:开口环位移增加而内力减小,邻近环则位移和内力都增加;周围地质条件越好,隧道受开口工况的影响越小。在实际工程中,可以通过增强环间连接的方法来减小开口工况对于衬砌受力的影响。

关键词： 城市轨道交通网络   节点重要度排序   时变客流需求匹配   换乘衔接优化   遗传算法  

摘要： 随着城市轨道交通规模扩大,车站数量增加,线间关联愈加密切。在网络化运营条件下,网络结构的复杂性、客流需求分布的不均衡性及列车运行组织方式的多样性,均对城市轨道交通运输计划提出更高的要求,在此提出基于节点重要度的城市轨道交通线网换乘优化方法。基于乘客出行选择行为对路径广义出行费用进行计算,建立基于时空出行网络的客流分配模型;依据影响城市轨道交通节点重要度的因素,提出网络内各区间及线路重要度的计算方法,基于线网内各节点、区间及线路的差异,构建基于节点重要度的城市轨道交通换乘协调优化模型;以成都地铁局部网络为例,验证模型的有效性。结果表明:所提出的协调优化模型将网络内站点、区间及线路3个层面的匹配度总共提升了34.58%,有效地提高了线网运输计划的运营效率。

关键词： 微波消解   原子荧光法   汞   蜜蜂   蜂蜜  

摘要： 本研究建立了利用原子荧光光度计测定蜜蜂和蜂产品中汞含量的方法。0.25 g蜜蜂样品和0.5 g蜂蜜样品通过微波消解,消解试剂为5 mL HCl和2 mL HNO_(3),最终体积调至15 mL。当样品质量为0.25 g时,检测限低于0.03μg·kg^(-1),回收率为74%~107.7%,RSD<3%。此法简便、快速且灵敏度高,适用于多种基质中汞的检测,为环境监测和食品安全提供了有效工具。

关键词： 限制时段   冷链物流   车辆路径问题   遗传算法  

摘要： 针对生鲜农产品冷链配送环节中存在的成本高、货损严重等问题,考虑到日益严重的交通拥堵,通过分析时变路网下的动态行驶速度和受温度影响的货物腐败情况,在配送车辆容量等限制条件下,构建了以配送总成本最低为目标的冷链物流路径优化模型。在此基础上,通过设计全天候和有限制时段的车辆通行模式进行比对分析,利用遗传算法进行求解。通过不同规模的企业案例进行分析,验证了模型与算法的有效性。计算结果表明:冷链企业采用有限制时段的车辆通行模式可以降低配送成本,提高货物到货质量。

关键词： 现货价格预测   人工神经网络   极限学习机   电力市场  

摘要： 电力不同于其他商品一样能够进行存储,电力现货价格往往存在着不确定性。在竞争激烈的市场中,电力现货价格预测模型成为了电力相关企业非常重要的工具。为进一步加强电力相关企业的购电决策能力,提出了一种基于极限学习机算法的中短期电力现货价格预测模型。首先通过极限学习机算法训练的人工神经网络确定未来半年的月平均现货价格,其次在算法中构建参考函数返回与给定风险相关的参考价格,降低现货市场波动风险。结果表明,所提出模型的预测均方根误差低于期货价格相关值的10%,能够改善中短期电力交易决策,降低决策风险。

关键词： BP神经网络   钢筋混凝土柱   骨架曲线   遗传算法  

摘要： 钢筋混凝土(RC)柱的抗震性能对结构整体的稳定至关重要,RC柱的骨架曲线反映了其在反复荷载作用下不同阶段的强度、刚度、延性、耗能及抗倒塌能力等特性,对研究RC柱的抗震性能十分重要。文中基于PEER数据库中的159组矩形截面柱作为样本,构建11-15-1的三层神经网络结构,并利用遗传算法(GA)对神经网络进行改良。利用GA-BP模型对RC柱骨架曲线进行预测。结果显示:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络平均绝对误差降低8.97kN,预测值平均绝对百分比误差降低6.22%,所得骨架曲线与样本真实骨架曲线更为相似,该模型具有良好的实际应用价值。

关键词： 退火遗传算法   通信网络   次级链路   吞吐量   时延   负载  

摘要： 为了提升通信网络服务质量与性能,降低通信网络丢包量。为此,文章提出基于退火遗传算法的通信网络次级链路吞吐量优化方法,分析通信网络组成结构,以吞吐量最大和网络时延最短为目标建立目标函数,并对次级链路带宽和负载进行约束,建立次级链路吞吐量优化模型,采用退火遗传算法对模型求解,得到最优吞吐量优化策略,实现通信网络次级链路吞吐量优化。经实验证明,设计方法应用下吞吐量提高,丢包量降低,具有良好的优化效果。

关键词： 人工智能   符号主义   联结主义  

摘要： 自人工智能兴起之初,就有人对其发展倍感期待,也有人对此惶恐不安。无论人们对其态度如何,不可否认的是人工智能已经成为了推动人类社会进步的重要驱动力量。然而,若想充分发挥人工智能对社会发展的重要赋能作用,就必须在厘清人工智能的工作机理的基础上,剖析其局限性,找到人工智能的发展路径。人类智能主要包括演绎推理和归纳总结两种思维形式,其分别对应着人工智能的两种逻辑进路:符号主义与联结主义。文章通过分析符号主义与联洁主义人工智能在目前的局限性和未来的潜力,找到人工智能的发展方向,对人工智能有一个公正客观而又与时俱进的认识。