货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

g支配策略的MOEA/D算法求解多目标流水车间调度问题

采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进，提出g支配策略的MOEA/D算法（g-MOEA/D）. 将g支配思想与MOEA/D算法有效结合，生成适应决策者DM偏好的有效解的集合，来代替整个Pareto解集或单个有效解，加速种群的收敛性，提高种群的均匀性. 通过仿真实验对比分析g-MOEA/D算法与MOEA/D算法的性能，结果表明，g支配策略的MOEA/D算法所得解集整体性能更优.     

植物叶片淀粉分解与淀粉超量积累研究

植物叶片白天进行光合作用合成过渡型淀粉,夜间过渡型淀粉分解供植物生理代谢和生长发育所需。以往研究显示叶片中过渡型淀粉的分解受着严格的生理节律调控,但是,当淀粉分解代谢及其下游代谢基因功能出现异常时,淀粉通常会在叶片中超量积累。植物学家通过筛选叶片淀粉超量积累突变体与目标基因功能解析,初步完成了对植物叶片淀粉分解代谢网络图谱的绘制。笔者通过对植物叶片过渡型淀粉分解与超量积累现象的最新研究进行梳理,以探寻提高作物叶片淀粉含量的可能途径。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

中国英语学习者的英语词素加工和汉语偏旁加工关联研究

以中国学习者为研究对象,对比英汉词素加工和偏旁加工,探究二语学习者的英汉复杂形态词的加工状况.本文通过三个实验来分别研究英语语义相关的词素、汉字语义相关的偏旁和语义相关的英汉词汇在词汇加工中的作用和异同.实验一研究结果显示,英语语义相关的英语词素在二语者英语词汇加工处理的过程中起着很重要的促进作用.实验二表明,语义相关的汉语偏旁对汉字的加工虽然没有取得具有统计意义的显著水平,但是也有一定的促进加工作用.在实验三中,语义相关的汉语偏旁对相关的英语词汇的启动效应也没达到统计意义;同时,语义相关的英语单词对相关的汉字的启动效应也很微小.然而无一例外的是语义促进效应虽然微弱,但都普遍存在.     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR)，研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下，国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明，石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面，石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面，股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向，石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向，且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后，石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

基于二阶统计量的小样本学习算法研究

为了提高小样本学习的准确率和抗干扰能力,提出了一种基于二阶统计量的小样本学习模型,以CNN最后一层卷积输出的一阶特征向量为输入,通过计算协方差矩阵和二阶池化获得具有较高区分度的二阶统计量,采用奇异值(SVD)分解将二阶特征映射到低维仿射子空间并据此分类.本算法在Omniglot和minilmageNet数据集上进行了测试,实验结果表明,在minilmageNet上的5-way 5-shot模型准确率达到了73.6％,比Prototypical Networks高出5.4％,在Omniglot上的20-way 1-shot模型准确率则获得了2.4％的提升,本算法性能优于Prototypical Networks等算法.在异常值测试中,本算法也展现出比Matching Networks和Prototypical Networks算法更强的鲁棒性.     

浅析波纹管补偿器失效原因

波纹管补偿器具有设计先进、结构合理、性能稳定、挠性好、抗疲劳性高、耐高温、耐腐蚀等特点。已广泛用于船舶、石油、化工、铁路、建筑、电力、核能、冶金、纺织印染、橡胶、塑料等工业部门.目前国内生产的波纹管补偿器产品基本上按国家标准和相关的标准进行计算、选型,并通过ISO9001质量体系认证。但是它良好的可靠性也需要诸如设计、制造、安装、运行管理等多个环节共同配合才能实现。     

扫描电路引论

本文综述了补偿状态和非线系数曲线中的跳变等有关扫描电路的新论要点。