基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

考虑碳配额回购融资的再制造企业生产决策

以资金约束的再制造企业为研究对象，分析了碳配额回购融资下的再制造生产决策问题。分别建立了资金约束下有无碳配额回购融资的再制造生产决策模型，利用Kuhn-Tucker条件得到了不同情形下的最优解，并对两种情形下的最优解进行了比较；通过算例分析初始生产资金、消费者偏好和碳配额回购量对最优产量和利润的影响。研究表明：当初始生产资金较低时，再制造企业选择碳配额回购融资会提高新品产量和总产量；若消费者对再制造品的偏好较高，采取碳配额回购融资提高再制造企业的利润；随着碳配额回购量的提高，再制造企业的利润先提高后降低。另外，存在唯一的最优碳配额回购量使得利润最大。     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

世界一流科技社团发展现状国际比较——基于实践动态的视角

 以世界一流科技社团2019年9月-2020年6月的新闻数据，分析总结了世界一流科技社团的实践动态及发展规律。研究发现：（1）国内科技社团强调党建引领，制度优势体现出强大的凝聚力；（2）国外科技社团更加善于聚合公共资源，并将产生的新知识转化为可供应用的产品和服务，推进科技与经济、创新链与产业链的融合；（3）国外科技社团善于通过多种形式发声，充分发挥决策者智库咨询的作用；（4）全球科技治理的实质性活动由国际化大型科技社团主导。中国科技社团需要重视决策咨询智库建设、为政府重大决策制定提供技术支撑；完善学术交流平台、创造有利于科技工作者的良好生态；为科技经济融合贡献智慧，推动互惠共享的国际科技交流合作。     

基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务模式探析

在多源异构信息环境下,研究融合多源信息的情报分析方法是企业竞争情报研究和应用的关键.通过分析不同情报源的特点,结合企业竞争情报服务分析范式框架,分别提出了基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务的模式.基于市场与行业两个不同的视角分析企业竞争情报,可以更全面地为企业发展战略提供支撑.     

行业特色型高校专业设置与区域企业人才需求的双边匹配研究

为帮助行业特色型高校做好专业优化调整工作,提出了基于0-1背包策略改进离散粒子群算法的专业设置与企业人才需求双边匹配优化模型.为验证方法的可行性,选取矿冶特色鲜明的行业特色型高校——南方某高校为例进行分析.研究表明:该校专业设置和人才需求匹配度排名前5位的专业分别为采矿工程、化学工程与工艺、电气工程及其自动化、材料化学和安全工程;匹配度排名后3位的专业分别为生物工程、人工智能和城乡规划;同一个专业能够与产业链上不同类型的企业匹配;有交叉学科背景的专业匹配度相对较高.为推进行业特色型高校高质量发展,在专业设置上应综合考虑区域优势产业链横向与纵向的人才需求特点,以区域、行业、职业发展变化为专业发展导向,着力打造对区域最具贡献度的专业.     

一对多交互式在线客户服务排队模型

以聊天工具为基础的在线客服大量取代了电话形式的传统客服。与电话客服不同，一个在线客服人员能同时为多个顾客提供交互式的服务，而传统的排队公式都是以一对一服务为基础推导的，无法直接用来计算在线客服的排队指标。分析了一对多交互模式下的排队特点，提出了该模式下的服务水平指标，构建了包含顾客层和消息层的双层排队模型，推导了系统平均客户数量、平均服务时间、平均等待回复时间等指标公式，最后进行了公式解析值的仿真验证。仿真结果表明，顾客平均服务时间和消息平均等待时间等指标能有效描述服务系统的排队状况，而本文提出的双层排队模型能准确计算一对多服务模式下的排队指标。