城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

不同空间插值方法对某灌区地下水氮浓度分析结果的影响

为了验证并推荐合理、可靠的地下水氮浓度数据空间插值方法,本文基于ArcGIS的地统计向导中的各种空间插值方法对中国东北某灌区地下水三氮浓度数据进行空间插值,分析不同插值方法在地下水氮浓度分析中的可行性和优、缺点.结果显示当地下水氮浓度测量数据较好地符合正态分布规律时,各种空间插值方法的预测精度均较高;当数据空间变异性较大、不够符合正态分布规律时,经验贝叶斯克里金法可以得到精度更高的插值结果.     

地连墙成槽施工对周边环境的影响及控制

以苏州地铁5号线某车站地下连续墙施工为研究背景,采取了增加导墙刚度、选择合适成槽机械、合理划分槽段、间隔施工地连墙槽段及控制泥浆参数等控制措施,并对槽长、土体摩擦角、泥浆液面高差等影响地连墙槽壁稳定性的因素进行了分析.采用现场监测的方式对土体水平位移、地表沉降、建筑沉降与建筑倾斜进行监测,研究地连墙施工过程中的地层稳定和变形规律,结合研究结果对工程中的地层变形控制措施进行评价.研究结果表明:浅层土体受到扰动较大,土体变形明显,最大土体水平位移发生在地表;深层土体受到扰动较小,土体变形随着深度的增加而减少;现场采取的地层控制措施所产生的土体变形均在控制范围内.     

基于应用能力提升的仿真实验课程体系实验综述——以合肥学院为例

为了在有限的条件下培养学生的专业能力,合肥学院运用现有的教学条件模拟企业的实际运营,结合模块化教学方式开展仿真实验教学的改革。在模块化实验教学中,通过物理仿真教学法(橡皮泥沙盘仿真实验)与计算机仿真(物流仿真软件)教学法相融合并循序渐进实施应用,从而取得良好的实验教学效果。     

语录

在传统贸易受到疫情等因素较大冲击时,跨境电商发挥了灵活高效的优势,迅速地调整自身的物流通道和销售市场,能够更灵活地把中国的商品尤其是一些生活必需品和疫情下急需的医疗物资在全球销售。——中国国际电子商务中心研究院院长李鸣涛企业单枪匹马发展的日子已经成为过去,零售生态正全面进入资源互通、优势互补、发展互利的共生时代。未来十年,苏宁主要干三件事:聚焦零售主业,加大开放赋能;“云网万店”融资,提速“零售服务商”升级;加大激励,夯实新十年人才供应链。     

我国生鲜产品电商冷链物流的应用研究

目前,我国生鲜产品电商以及冷链物流迅速发展,如何减少物流运输配送中生鲜产品的损失和损耗,满足专业化需求和保证产品质量,提高出口竞争力成为生鲜产品电商企业应用冷链物流的研究课题,基于我国生鲜产品电商企业应用冷链物流硬件设施设备的现状与情况,从加快建设冷链物流基础设施,提高冷链物流技术水平,建立完善的体系,加大对企业的扶持力度以及大力培养专业型综合性人才,完善相关的国家政策等多个方面提出了加快生鲜产品电商企业冷链物流应用的对策和建议。     

增氧地下滴灌对温室紫茄土壤通气性的影响

以郑州壤质黏土为供试土壤,紫茄为供试作物,设置常规地下滴灌(CK)为对照,研究以循环曝气为增氧方式的增氧地下滴灌(ASDI)对温室紫茄生长及土壤通气状况的影响.结果表明,与CK相比,ASDI处理下15 cm土层E_h最大提高47.92%,D_O最大提高26.95%,而开花期R_s最大提高39.24%,紫茄根长增加23.89%,根系活力提高28.61%,净光合速率、蒸腾速率、气孔导度分别提高11.76%,8.02%,16.67%,叶绿素含量增加7.34%,株高增加22.04%,产量增加25.71%,水分利用效率提高25.82%,作物氮、磷、钾利用效率分别提高55.56%,42.86%,43.75%,且存在显著性差异(P0.05).增氧地下滴灌显著改善了土壤通气状况,促进温室紫茄的生长状况,提高作物水分、养分利用效率,进而可实现作物增产的目的.     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.