基于免疫遗传算法的医疗器械物流园区选址研究

在新医改的大背景下,中国已经超过日本,成为世界第二大医疗器械市场。物流园区作为医疗供应链中重要的一环,其建设过程及选址规划的合理性都会对整个医疗器械市场起到举足轻重的影响。基于此,该文探讨了医疗器械物流园区选址的理论框架,分析了对园区选址的影响因素,建立医疗器械物流园区选址模型,并应用免疫遗传算法得出最优选址方案。     

从郭熙到列维坦:山水画“三远法”与风景画焦点透视法之比较

中西方绘画艺术历经千年演变,在思想和技法上已各成体系,分别代表各自民族文化的审美主张,并随时代的发展而不断演化。文章结合中国山水画和西方风景画在审美意境上的差异,通过对比9世纪中国画家郭熙和19世纪俄罗斯画家列维坦的艺术成就,分析中西方绘画所采用的不同透视观察方法,研究中西方艺术家在世界观和审美取向上的差别,阐释中西方艺术品鉴标准。客观理解中西文化艺术差异,对理解世界多元文化共生、增强文化自信有着重要作用。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。     

《老子想尔注》与《列仙传》神仙思想之比较

《老子想尔注》与《列仙传》是东汉时期的两部有关神仙理论的著作,它们的阐述重点不同,前者重视理论建设,后者强调感性实践,二者相辅相成、互为补充,共同丰富了东汉的神仙思想,为后世道教神仙理论打下了基础。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

启运港退税政策实施中的港口选择模型

在保税港区对周边内陆干港与内贸港口实施启运港退税政策的背景下,基于用户均衡货流分配理论,构建实施启运港退税政策的港口(启运港)选择模型.模型可在既定总投资额的约束下,以区域社会经济效益最大为目标,确定启运港的数量与位置.设计嵌入Frank-Wolfe算法的遗传算法求解模型,并使用大连港腹地的出口数据进行实例分析.结果表明:依托大连保税港区实施启运港退税政策后,哈尔滨等七地被选为启运港,价值388.6亿美元的出口货物所在企业每年能够提前10～25天获得退税款46.7亿美元.上述模型和算法可为政府制定、实施启运港退税政策提供必要的决策支持.