关键词： 滚装码头   汽车堆场   空间分配   整数规划   遗传算法  

摘要： 为促进滚装码头汽车堆场商品车车位空间资源的高效利用，实现对商品车存取的动态操作，研究了滚装码头汽车堆场空间动态分配问题。分析进、出口商品车在汽车堆场的特性，以提高商品车在滚装码头的存取效率为目标，建立了汽车堆场空间动态分配模型。设计了一种遗传算法对模型进行求解，与Lingo方法对比，遗传算法能够在短时间内运算规模较大的算例，同时解的质量较优。展示了以H滚装码头其中一个港区的停车场数、栈桥数为背景条件的算例计算结果，验证了模型和算法在实际作业情况下结果的合理性及有效性，拓展了汽车滚装码头堆场车位分配的相关理论研究。

关键词： 人工智能   人的主体性   危机产生   危机消解  

摘要： 千百年来,从人类主导知识的创造与发展,到如今人工智能技术与人类携手开创知识生产新纪元,智能机器的问世开始侵蚀人类所特有的知识生产权,并逐步向其他领域拓展。人工智能技术的迭代发展使得人被迫沦为复杂、多元、高效智能社会系统的“附庸”,人的“主体丧失”迫在眉睫。人工智能时代人的主体性危机表现为:人的自由意志遭遇削减、人的自我异化倾向加剧、人的隐私安全不复存在。对此,以自我意识、技术标准和治理体系方面的变革为切入点,提出三条消解路径:(1)提升自我意识,强化人自身主体性建设;(2)规范技术标准,把握人工智能发展方向;(3)完善治理体系,开辟科学监管崭新路径。最终使人工智能技术回归正确的发展轨道,为实现人的自由全面发展提供帮助。

关键词： 网格化管理   技术治理   目标管理责任制   技术转译   选择性报件   治理悬浮  

摘要： 网格化管理现已成为各地基层治理的重要模式，但在其运行过程中存在的选择性执行问题尚未得到学界应有的关注。基于对青岛H区的案例研究，从技术治理二重性视角考察了网格化管理中选择性报件的微观过程及生成逻辑。研究发现，选择性报件是技术治理二重性及其内生悖论的同构化结果：一方面，作为精细化管理手段的网格化管理目标管理责任体系引发了专职网格员在事件上报过程中的选择性；另一方面，作为现代化管理技术的网格信息平台在网格化管理中的应用，使标准化、修辞化的网格事件替代了复杂化、场景化的社会事实。选择性报件呈现了由行政主导的技术秩序筛选社会事实的微观机制，并揭示了作为典型技术治理形式的网格化管理对复杂治理事项的消解过程。

关键词： 量子遗传算法   量子旋转门   应急物资配送中心选址  

摘要： 在重大自然灾害等突发事件发生后, 快速选定应急物资配送中心是应急物流网络优化的关键环节. 本文研究应急物资配送中心选址优化问题, 构建以综合成本最小化为目标函数的数学模型, 基于CLJAYA (Comprehensive Learning Jaya Algorithm)思想设计量子旋转角动态更新策略, 改进量子遗传算法求解模型. 采用小生境初始化方法增强量子种群多样性, 应用量子交叉和量子灾变提升优化方案的收敛速度与全局寻优能力. 最后, 以石家庄市为例进行算例实验, 验证改进算法的有效性并给出最优选址数量和选址方案.

关键词： 多目标优化   农村住宅   围护结构改造   寒冷地区   遗传算法  

摘要： 本研究着眼于徐州地区农村住宅的节能改造，旨在解决当地农宅面临的冬季寒冷和夏季炎热问题。通过实地调研和问卷调查，结合遗传算法等优化方法，构建了一个以碳排放、成本和热舒适度为优化目标的能耗模拟系统。研究梳理出了徐州农宅改造的最优解集，通过调整窗墙比、传热系数等参数，实现了能源消耗的降低、改造成本的减少，并改善了室内热环境。该研究不仅为徐州地区提供了节能建筑设计的参考，也为其他具有相似气候条件和经济发展水平的农村地区提供了科学依据。

关键词： 智能计算   新型电力系统   大模型   人工智能   电网运行控制   优化调控   智能评估   关键技术  

摘要： 【目的】随着我国“双碳”目标所驱动的新型电力系统的建设和应用，以高比例可再生能源和高电力电子化等为特征的电力系统展现出前所未有的复杂动态特性，给电力系统安全稳定运行提出新的挑战。电力系统智能计算利用新一代人工智能技术，尤其是大模型技术、预训练技术等，实现了物理模型、数据驱动模型、知识模型的融合，形成了一种新型的电力系统计算分析方法。因此综述和展望电力系统智能计算方法和技术在新型电力系统分析、优化、运行、调度、控制等方面的应用。【方法】首先，阐述了电力系统智能计算的概念和关键技术；然后，以电力系统时序预测、安全域优化、多能微网协同优化等关键领域的智能化处理为例阐述了其技术路线；最后，展望了其应用前景。【结论】所提出的智能化算法在多个评估指标上优于传统方法，显著提高了电力系统的预测精度和控制效率，验证了智能计算在电力系统计算分析中的应用潜力，为新型电力系统提供了一种有效的智能化技术路线，对于电力系统的智能化发展具有重要意义。

关键词： 无人机卡车协同配送   带无人机的旅行商问题   混合遗传算法   多臂赌博机  

摘要： 无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势，正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(Traveling Salesman Problem with Drone， TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题，比纯卡车物流配送更为复杂，需要从无人机和卡车间的协同交互中寻找最优的配送组合，带来了新的挑战。提出了一种基于多臂赌博机的混合遗传算法来求解TSP-D。采用了自然数排列的染色体编码，并应用基于动态规划的精确划分方法对其解码，以生成无人机与卡车协同配送解方案。新设计了一种多臂赌博机局部搜索策略，将局部搜索算子池中的五种不同搜索算子视作赌博机的多个“臂”。先通过赌博机摇臂搜索后解方案适应值的提升程度来计算奖励，再根据ε-greedy强化学习方法计算各个“臂”被选中的概率，以便选择合适的搜索算子来增强算法的局部搜索能力。实验表明，提出的算法与其它主流的算法相比，在不同分布与不同规模的多数测试实例上均有更低的解方案成本。进一步的实验分析验证了多臂赌博机局部搜索策略比其它局部搜索策略具有更好的自适应能力，能显著提升算法的性能。最后，将提出的算法应用于长沙市一个实际的配送案例，展示了其现实应用效果。

关键词： 可供水量计算   优化适线   遗传算法   GH Copula   参数估计  

摘要： 准确的水量推求是流域水资源合理开发利用的基础，其主要基于干流径流资料采用适线法进行水文频率分析，为保证可供水量设计值计算的准确性和合理性一般需要考虑不同的分布曲线和适线准则，同时为考虑各地区用水需求的差异，不可忽略可供水量的地区组成。本文建立了一种基于遗传算法和Copula函数的流域可供水量计算模型，模型选取两参数Gamma、P-Ⅲ和对数正态三种不同分布线型，基于相对离差平方和最小准则和均方根误差最小准则两种适线准则通过遗传算法完成优化适线求解流域各支流水量服从的最优分布线型，并以此为基础基于GH Copula函数构造流域下游设计断面可供水量的联合分布函数，计算可供水量的同时能够反映水量的地区组成。应用于流溪河流域，得出不同情景下各支流的最优分布线型，计算出不同保证率下流溪河流域下游控制断面可供水量范围。在流域各支流水量优化适线结果中，基于离差平方和最小准则进行优化适线的结果对于样本的低水点据有较好的拟合效果，而基于均方根误差最小准则进行优化适线的结果对于整体样本点据的拟合效果较好，同时基于此结果使用GH Copula函数构造流域设计断面可供水量的联合分布函数求解流域可供水量可能够较好的反映其地区组成并且较传统的可供水量推求方法有较高的准确性。

关键词： ICP-OES   有机硅消泡剂   超级微波消解   硅  

摘要： 有机硅消泡剂产品广泛用于多个领域，其消泡效果取决于产品中硅的含量，因此准确测定消泡剂中硅的含量具有重要的意义。通过优化消解条件，包括酸的种类、消解温度；利用混酸体系(3mL硝酸+1mL盐酸+2mL氢氟酸)成功将有机硅消泡剂中的硅元素消解转化为可溶性硅酸盐，进而采用ICP-OES对样品中的总硅含量进行了测定。结果表明，硅元素在浓度为0～50 mg/L拟合曲线线性良好，相关系数为0.999 9，方法检出限和定量限分别为0.002%和0.007%，加标回收率在95.7%～103%，相对标准偏差小于2.0%，多类ICP-OES仪器测定Si的重现性小于5.0%。方法具有良好的精密度和准确度，能够有效地测定有机硅消泡剂中的总硅含量，对有机硅消泡剂的质量控制和相关研究具有重要的参考价值。