带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

人工智能技术阶段化发展与我国的后发追赶 ——基于双S曲线的技术演进分析

自改革开放四十多年来,我国在计算机及人工智能技术领域处于后发追赶并逐步向国际技术前沿靠近的状态,并在人工智能技术部分子领域中实现了由跟随者到并行领先的跨越,基本完成了技术追赶过程.为从技术阶段化演变规律中剖析这一过程,本文基于双S曲线方法及人工智能技术专利相关指标,从技术生命周期视角对人工智能技术的发展进行阶段划分,以...     

基于人力资本、技术进步和创新政策视角的国家创新转型动力学：来自日本创新转型的经验

从人力资本、技术进步和政策环境的视角,构建了国家创新转型的长期影响模型。选取日本1965—2009年的时间序列数据进行格兰杰因果关系检验,结果显示:人力资本、技术进步对国家自主创新强度具有显著的长期正向影响,且人力资本的影响时间更长;积极的教育政策对人力资本积累具有显著的长期正向影响;积极的研发政策对技术进步幅度具有显著的长期正向影响。研究结果暗示,可以通过合理的、长期的人才技术政策来促进国家的持续创新转型。     

认知无线电网络中一种可靠的分布式频谱检测策略

在认知无线电网络中,频谱环境的不确定性严重影响了频谱检测的准确性和可靠性。针对上述问题,提出一种基于动态信誉模型的可靠的分布式认知无线电频谱检测策略。该策略建立认知用户的频谱检测协作组,基于主观逻辑理论设计分布式节点信誉库,通过信誉的动态更新结果作为频谱检测的信道搜索顺序的依据,提高信道搜索的准确性。该策略能够对恶意用户进行有效地隔离,以避免其对频谱检测的影响,从而提高了频谱检测的可靠性。通过仿真分析可知,与其他信道搜索算法比较,根据该策略设计的分布式频谱搜索算法不仅能够有效地提高频谱检测的效率,而且能够确保频谱的可靠性,从而提高信道的利用率。     

混合禁忌搜索算法的邮政运输车辆调度问题研究

在邮政企业中,运输网络是整个系统得以顺利运行的基础,邮政企业如何充分发挥自身优势、整合资源以改善运输网络是市场竞争愈发激烈情况下面临的重大问题,尤其是邮路规划问题。为提高邮政运输网络的整体运行效率,在同时考虑往返货物归集、车载量限制、最短路径和最少车辆数等一系列约束条件情况下,建立了送取货一体化的多中心邮政运输车辆调度的数学模型;针对该模型设计了禁忌搜索算法与C-W节约里程算法相结合的求解优化算法。最后,通过贵州省邮政企业实际生产数据对模型和算法进行仿真验证,并对优化后的调度方案进行了结果和效果分析。实验结果表明,优化后求得的配送策略在优化邮运成本上效果明显。     

中国互联网信息服务业管制策略研究

互联网信息服务业具有明显的网络外部性,但由于互联共享机制的缺失,导致互联网信息服务企业不正当竞争行为频发,阻碍了市场健康发展.研究互联网信息服务业管制中政府管制部门与企业间的委托代理关系,通过在Holmstrom-Milgrom模型中引入代表互联网信息服务企业实施互联共享率的参数,在非对称信息条件下,分析具有不同互联共享效率企业确定性等价收入和总代理成本的变化,在此基础上运用Matlab对模型进行模拟分析.结果表明：在非对称信息条件下,企业互联共享的努力水平越高,确定性等价收入越少;面临相同风险的情况下,实施互联共享效率越高的企业所支付的总代理成本越高.基于以上结论分析,给出相关的政策性建议.     

基于训练模型改进的语音问句信息抽取方法

为进一步提高客户语音问句实体信息抽取的准确性,增强智能问答系统知识图谱中信息抽取技术的整体效果,首先对语义标注进行优化,随后在BiLSTM-CRF(bidirectional long short-term memory conditional random filed)基础上加入BERT(bidi-rectional encoder representation from transformers)模型对句子进行实体抽取学习.在具体实验中,以语音问句事件文本为数据来源,对其进行语义标注和实体抽取实验.结果 表明,在语义标注优化的基础上同时加入BERT改进模型,信息抽取结果均高于BiLSTM-CRF方法,且改进模型的调和平均值达到91.53％,即可为增强事件实体信息抽取提供实践意义.     

我国应急管理现状研究与分析（IV）——过多的个性，过少的共性

由于突发事件的多样性和相应的应急处置方法的差异性,在目前的突发事件应急管理的研究中,人们往往注重对事件个性的关注而忽略了对共性的研究,这样就会造成应急处置效率低下且可能出现一些不必要的损失。针对我国目前应急管理的这种现状,应当从突发事件和应急管理的机理分析等方面着手,加强突发事件应急管理内在规律性的研究。     

技术标准联盟的组织模式与效率研究

以技术标准联盟的联盟模式为研究对象,利用两阶段博弈方法对两种代表性联盟模式-“（研发）联盟-（市场）联盟”与“（研发）联盟-（市场）竞争”一技术标准的建立效率进行比较研究。发现：相对于“（研发）联盟-（市场）联盟”的全联盟模式,“（研发）联盟-（市场）竞争”的半联盟模式会降低技术标准的研发投入规模;但另一方面,会增加技术标准在市场开发阶段的投入规模;而且,市场开发投入的正增量大于研发投入的负增量。这些研究发现表明：半联盟模式可以对提高技术标准的总投入规模形成激励,从而以更高效率促进技术标准的确立。     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.