可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

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.     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

制造服务中服务协作链构建与优化研究

制造服务是制造与服务的融合,是面向制造的服务,并且可进行分解和重构;根据制造服务的特征,以制造企业外协加工制造服务为例,构建了制造服务服务协作链,定义了多元组的服务协作链,利用Petri网建立了五元组服务协作链模型,针对服务协作链优化这一N-P Hard问题,运用贪婪算法选取服务时间作为贪婪因子进行了优化,并进行了实例验证;通过算例验证了服务协作链优化的可行性,结果表明:构建制造服务中的服务协作链以及对服务协作链进行优化可实现制造服务中业务协作优化决策,为实现智能化制造系统奠定坚实基础。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

贵州山核桃ISSR-PCR反应体系建立及优化

为建立贵州山核桃ISSR-PCR最佳反应体系,采用单因素试验的方法,对影响ISSR-PCR反应体系的模板DNA浓度、MgCl2浓度、d NTPs浓度、Taq酶用量、引物浓度等各因素进行了研究,确立了贵州山核桃ISSR-PCR的最佳反应体系。结果显示:最优反应体系的模板DNA浓度为40ng/u L、引物浓度为0.3umol/L、Mg2+的浓度2.9mmol/L、酶浓度0.3U、d NTPs浓度0.2mmol/L,退火温度为54℃。建立该反应体系可为贵州山核桃ISSR标记开发、物种分类鉴定、遗传图谱构建等后续分析奠定基础。     

运用乙醇渗漉法优化三叶鱼藤中鱼藤酮提取工艺——基于响应面法

三叶鱼藤伴生红树林植物，严重威胁红树林生态系统.为了变废为宝，挖掘三叶鱼藤中活性物质鱼藤酮，采用渗漉法浸提，选择乙醇浓度和提取时间2个因素，进行响应面法优化提取鱼藤酮，利用液相色谱检验鱼藤酮含量.结果表明，当乙醇浓度为84%，提取时间为4.1 d时，鱼藤酮含量为1.97%，与预测值的相对误差仅为2.48%.因此鱼藤酮的优化模型可行.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

因素挖掘法在投资学课程中的教学实践

投资学课程的时代背景及中国投资学教材的特点决定了投资学课程教学方式的特殊性.构建了一种基于概率测度的因素挖掘法的教学过程设计模式,将课程知识点的难易程度转化为授课时间分配比例,并与学生素质的量化分布一致.投资学课程教学设计案例表明,基于因素挖掘法的课程教学设计效果较传统教学模式有显著性提高.     

数字图书馆资源配置及优化探究

数字图书馆资源一般情况下主要是指数字图书的内容资源。随着数字图书馆的快速发展，数字图书资源数量日渐庞大，如何对海量的数字资源进行优化配置，成为当前数字图书馆发展所面临的紧迫问题。根据国内外案例，结合从业实践，从定位、版权和资源整合3个角度，探讨了当前数字图书馆内容资源的配置与优化问题，并提出了全新的看法与思路。