关键词： 动态调度   炼钢-连铸   连铸机故障   协同进化   遗传算法   粒子群算法  

摘要： 连铸机故障问题不仅需要考虑设备指派和时间调整,而且涉及浇次计划的修复,是炼钢-连铸生产中一类复杂的扰动事件。本文针对该问题提出浇次计划修复策略,以最小化总等待时间和调度前后偏差的加权总惩罚为目标,建立了混合整数规划模型,结合问题联合决策及模型变量的特征,提出了遗传算法和粒子群算法相混合的协同进化算法。在算法中,设计了初始启发式修复策略和基于冲突炉次动态修剪解空间策略,提出了前向正推和反向逆推相结合的双向解码方式,并设计了混合协同进化算子,继而利用调整变量对钢材质量产生了不同程度的影响,设定了变量调整次序和基于柔性浇铸时间的可行性处理策略。最后,通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。

关键词： 应急物流中心   选址规划   熵权法   遗传算法  

摘要： 以河南省为例,通过分阶段递进式的方法进行初步选址和最终选址。首先根据影响应急物流能力的主要因素形成指标数据,将其带入熵权评价模型,得到河南18个地区应急物流能力评价指数排名,采用Ward聚类法将18个地区分为4类,并剔除4个地区。再将剩余14个地区设为物资供应点,全省109个节点为需求点,通过遗传算法求解满足需求加权距离最小化且带有容量限制和时间窗约束的选址模型,通过多次实验将数据带入模型得到最终理想选址方案,既能提高应急物流中心的响应速度,也能减少建设成本,最大程度的保证应急物流中心选址的合理性。In recent years, all kinds of natural disasters have been high, seriously affecting the normal order of society and the safety of people’s property. The state attaches great importance to the comprehensive management of natural disasters and emergency response capacity building, and vigorously carries out all emergency management work. For the emergency logistics center as an important part of the emergency logistics system and emergency logistics network and key nodes, its scientific and reasonable location planning can improve rescue efficiency, reduce emergency costs, reduce losses from natural disasters. Therefore, at the pre-disaster stage, how to build an emergency logistics center at a key location in a region and reserve materials in advance, so that emergency materials can be delivered in a timely and efficient manner to the point of demand for disaster relief after the disaster has occurred will become very meaningful and critical, which is precisely the focus of this paper. Taking Henan Province as an example, the preliminary site selection and final site selection were carried out through a phased progressive approach. Firstly, the index data is formed according to the main factors affecting the emergency logistics capacity, which is brought into the entropy power evaluation model to get the ranking of the emergency logistics capacity evaluation index of 18 regions in Henan, and the Ward clustering method is used to divide the 18 regions into 4 categories and eliminate 4 regions. Then, the remaining 14 regions are set as material supply points, and 109 nodes in the province are demand points. The location model with the minimum weighted distance of demand and with capacity constraints and time window constr

关键词： 用户流失   自适应   遗传算法   随机森林   SMOTE  

摘要： 针对电信用户流失问题,文章提出一种自适应遗传算法优化随机森林的预测模型。首先对Kaggle平台提供的电信数据进行数据清洗、特征提取及无量纲化处理,然后运用SMOTE过采样以解决数据不平衡问题,对决策树、随机森林等模型预测的召回率、F1和AUC值进行对比。最后提出一种自适应遗传算法优化随机森林的电信用户流失预测模型。结果表明,自适应遗传算法优化的随机森林模型的预测性能优于单一分类模型。

关键词： 投资组合   多阶段   模糊环境   遗传算法   差分进化算法  

摘要： 现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的,投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-M),该模型是一个多阶段混合整数规划问题。同时,给出了求解该模型的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE),并对不同风险态度下的投资组合策略进行了分析,同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型(V-M)和可能性均值–熵模型(S-M)进行模型对比,与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比,结果验证了所建模型和设计算法的优越性与有效性。

关键词： 优化调度   周期性输水   机组流量分配   遗传算法  

摘要： 为提高泵站-水库原水调水系统中泵站的运行效益,最大限度降低输水系统的运行成本.通过分析该类输水系统特性以及供水方式,基于遗传算法构建泵站机组流量分配模型,优化分配泵站运行流量.在此基础上,考虑泵站时间维度上的运行方式,结合亳州加压泵站的工程状况和区域分时电价,以单位提水费用最小为优化目标,构建经济运行模型.将该方法应用于亳州供水工程,结果表明模型效果显著,并对历史运行区间内周期输水量进行离散计算,拟合得出周期内单位提水费用最低工况,进而对拟合结果进行分析.结果表明:所构建经济运行模型具有较好的适用性,可降低工程运行费用,为工程优化调度提供指导;受到泵站运行效率和分时电价的影响,泵站单位提水费用随调水量增加先降低后升高.

关键词： 历史虚无主义   建党记忆   伟大建党精神  

摘要： 对建党历史的记忆建构,是中华民族共享建党史实的过程和结果。作为巩固中国共产党政治认同的心理基础和精神纽带,建党记忆具有连贯映现建党历史、解析辨异多元文化和整合凝聚价值共识的重要意义。然而,历史虚无主义通过模糊建党的事实记忆、虚无建党的符号记忆以及销蚀建党的数字记忆,在深层次上引发个体记忆断裂、诱导个体记忆重置、诱使个体记忆偏向。应对历史虚无主义对建党记忆的消解,必须以多样化具象符号锻造建党记忆信码、以情境化“记忆之场”刻写建党历史光影,在强化建党记忆中赓续伟大建党精神。

关键词： 茶树   微波消解   ICP-MS   元素含量   六安地区  

摘要： [目的]利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对六安市当地茶树栽培种进行多元素测定,探究当地茶树中的元素含量及地区差异。[方法]采集茶树第二叶进行微波烘干,称量后微波消解并定容,利用ICP-MS法进行10种元素含量的测定。[结果]各元素线性关系良好(R^(2)≥0.9967),方法检出限为0.003~47.910 mg/kg。各元素含量相对标准偏差(RSD)为0.06%~9.79%。总的来看,六安市茶叶中钾、钙、镁含量较高,锰、铝、钠、铁次之,锌、铜、硒含量较低。在不同地区的茶叶中,金安区毛坦厂镇的钾、镁、锌含量最高,霍山县诸佛庵镇的钙含量最高,金寨县麻埠镇的锰含量最高,金寨县油坊店乡的铝、铁含量最高,裕安区独山镇的钠含量最高,舒城县舒茶镇的铜、硒含量最高。[结论]六安市当地栽培种茶树的多元素含量具有地区差异性,该研究结果为六安市日后的茶树育种和产品质量控制提供了理论参考。

关键词： 罗马尼亚   马克思主义   符号学美学  

摘要： 20世纪罗马尼亚马克思主义符号学美学研究成果颇为丰硕,在文化符号学、数学符号学、逻辑符号学、人道主义符号学等不同领域作出了开创性贡献,建构了形式符号学、逻辑符号学、结构主义符号学、审美符号系统论等多元批判范式,提出了“文化作为人类实践的符号意指过程”“结构主义数学诗学”“社会现实及意识形态的符号学分析”“人道主义符号学”“有机文化‘能动’主义”等创新性命题,彰显了极其鲜明的实践批判与人道主义精神,为世界马克思主义符号学美学的发展作出了积极贡献。

关键词： 物联网   选址-路径   二层规划   双商品流   遗传算法  

摘要： 随着技术的进步及环保意识的提升,智能垃圾箱逐渐流行起来,使得垃圾回收工作面临新考验。针对带容量约束的选址-路径问题,引入双商品流公式构建垃圾回收选址-路径多主体优化模型,其中上层智能回收企业以总成本最低为目标确定收集中心选址;下层外包运输公司依据回收阈值选择需访问的智能垃圾箱,规划回收路径并确保运输成本最小化。改进遗传算法求解该问题:上层采用聚类算法处理选址初始化;下层路径为随机生成和节约里程初始化;引入最优成本路线交叉和反向变异算子。选取Prins和Barreto算例集测试,并与BKS、GAPSO和BSA算法对比,结果与BKS的差距均值仅为0.419%;通过模拟实际案例验证智能垃圾收集路径方式可有效降低总成本,为解决智能垃圾回收背景下选址-路径问题提供决策支持。

关键词： 碳排放预测   人工神经网络   模型构建   优化  

摘要： 碳排放是一个受多因素交互作用的动态过程,准确预测碳排放量有利于碳减排措施的制定。由于碳排放本身模型具有动态变化性、非线性、社会性等特点,传统预测方法不能满足实际情况的需要。人工神经网络模型能够较好地描述碳排放时间系列数据的非线性特性,被广泛应用于预测国家、区域、行业等层面的碳排放量变化。其中,误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型备受关注。在模型预测过程中,通过识别目标模型的碳排放影响因素类型、提高输入层数据的准确性、构建适宜的线性—非线性耦合的组合模型等途径,进一步提高模型预测的准确性。研究结果对人工神经网络模型在碳排放预测中的应用情况进行梳理,为碳排放预测技术的进一步发展提供参考。