员工学习-遗忘效应对O2O超市订单分批拣选效率的影响研究

该文将员工的学习-遗忘效应引入O2O超市订单分批拣选问题中，研究学习-遗忘效应对拣选效率的影响，以总服务时间最小为目标建立订单分批优化模型，分析构建考虑学习-遗忘效应的三阶段服务时间表达式，并采用改进种子算法求解.该研究设计两种典型的员工排班方案S1和S2,并通过仿真实验深入探讨学习-遗忘效应对S1和S2拣选效率的综合影响.实验结果表明，S2方案的拣选效率优于S1;当员工休假天数固定时，安排长休假并减少休假次数有利于降低遗忘效应的负面影响；提高员工的学习能力比减弱遗忘效应更能有效提升拣选效率.论文拓展了学习和遗忘效应在订单拣选领域的研究，并为管理者制定员工排班策略提出实质性建议.     

基于萤火虫算法的学习遗忘效应BFSP问题研究

对于以最小化最大完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题(BFSP),现有研究较少同时考虑学习效应及遗忘效应对生产调度的影响,为此构建了BFSP问题的学习遗忘调度模型,结合基于Pairwise的局部搜索策略,应用萤火虫算法对小批量生产时的学习遗忘效应BFSP问题进行求解.对Car类问题及其学习遗忘调度模型的大量仿真测试,表明了改进萤火虫算法求解该类问题的可行性和有效性.同时,证明了学习效应能够降低最大完工时间,从而提高生产效率;而遗忘效应会使得学习效果减弱,从而导致最大完工时间的增加,学习效应和遗忘效应在生产调度中的影响是客观存在且不可忽略的.     

以记忆项目自身信息作为提示线索的指向遗忘

与标准的指向遗忘研究不同,当实验设计学习项目自身具有的某种特征作为提示记住或遗忘的线索时,结果同样观察到指向遗忘效应。数据分析显示,知觉特征为线索时,自由回忆和再认测试都反映出指向遗忘效应;而语义特征为线索时,只有自由回忆测试反映出指向遗忘效应。另外,知觉线索条件产生的指向遗忘效应显著高于语义线索条件。结果支持强调编码过程的指向遗忘理论解释。     

以记忆项目自身信息作为提示线索的指向遗忘

与标准的指向遗忘研究不同,当实验设计学习项目自身具有的某种特征作为提示记住或遗忘的线索时,结果同样观察到指向遗忘效应。数据分析显示,知觉特征为线索时,自由回忆和再认测试都反映出指向遗忘效应;而语义特征为线索时,只有自由回忆测试反映出指向遗忘效应。另外,知觉线索条件产生的指向遗忘效应显著高于语义线索条件。结果支持强调编码过程的指向遗忘理论解释。     

成组生产条件下考虑学习和遗忘效应及设备维护的调度策略

以成组生产的单机系统为对象,将学习和遗忘效应及维护策略融入调度模型,以使建立的调度模型更加符合实际.在考虑学习效应时,既考虑了同种零件本身的学习效应,又考虑了同一零件族内各零件间相互的学习效应,并采用相似度表示加工零件类型的转换对学习程度的影响,即遗忘效应;在考虑维护策略时,采取完美预防维护策略来减少设备发生故障的概率,预防性维护仅在加工完一个批量后进行,并采用小修处理批量中出现的设备故障.在此基础上,以总完工时间最短为目标,建立了调度和预防维护决策的整合模型,并通过算例分析验证了模型的有效性.
     

基于状态空间法的并行耦合设计任务工期研究

针对并行耦合设计任务工期模型所存在的离散性和未考虑设计人员学习效应等问题,分别引入状态空间法和学习效应函数对模型进行修正和完善,建立了基于状态空间法并考虑学习效应的并行耦合设计任务工期模型.通过对某空气进化器开发过程的应用分析,验证了该模型的有效性.     

图论优化在工程中的应用

文章介绍了确定关键路径的方法,通过确定关键路径以确定工程的工期并找出关键活动以缩短工期.通过对AOE网（Activity on Edge Network）上的关键路径的分析,结合具体工程计划模型,讨论工程计划中关键路径的性质以及关键活动改变对工程计划的影响.     

程序公正对员工创新行为的影响：内部动机的中介效应研究

以高科技企业员工为研究对象,运用问卷调查法和层次线性回归技术探讨了程序公正对员工创新行为的影响及其机制。通过分析员工及其直接主管的配对数据表明:程序公正对员工创新行为有显著的正向影响;程序公正通过激发员工的内部动机,从而促进员工的创新行为;程序公正对员工内部动机的影响效应会被工作自主所调节,在高工作自主的组织情境中,程序公正对员工内部动机的影响效应会被减弱。     

极小化两种目标函数的具有学习效应的单机排序问题

本文研究具有学习效应和遗忘效应的间歇批生产的单机排序问题,目标函数分别为极小化最大完工时间和总完工时间．考虑了批与批之间没有学习效应的传递、批与批之间有部分学习效应的传递、批与批之间有总的学习效应的传递三种情形．我们分别对所考虑的问题给出了多项式时间算法并且证明了算法的最优性．     

一类带有可控加工时间的单机排序问题 (运筹学与控制论)

讨论了具有学习效应的工期指派和可控加工时间的单机排序问题。工件的实际加工时间同时依赖于所排位置和所分配的资源消耗相关的函数,资源消耗分为线性和凸资源消耗2种。考虑共同工期、松弛工期和没有限制的工期3种工期分派方法。目标是确定工件最优的加工顺序、工期和资源分配量,极小化一个包含提前、延误、工期分派、总完工时间和总资源消耗的总费用函数。对于上述2种不同资源消耗函数与3种不同的工期分派方法的每一种组合,均给出了多项式时间算法。     

持续学习：研究综述

深度学习模型通常限定在固定数据集中进行训练，训练完成之后模型无法随着时间而扩展其行为.将已训练好的模型在新数据上训练，会出现灾难性遗忘现象.持续学习是一种能够缓解深度学习模型灾难性遗忘的机器学习方法，它旨在不断扩展模型的适应能力，让模型能够在不同时刻学习不同任务的知识.目前，持续学习算法主要分为4大方面，分别是正则化方法、记忆回放方法、参数孤立方法和综合方法.对这4类方法的研究进展进行了系统地总结与分析，梳理了衡量持续学习算法性能的评估方法，讨论了持续学习的新兴研究趋势.     

检测非平稳时间序列中离群点和变化点的统一框架

文章为在非平稳时间序列的在线学习理论的基础上检测离群点和变化点提出了一个统一框架.在这个框架中数据源的一个概率模型用一种在线折扣学习算法被逐步学习,该算法能通过逐渐忘记过去数据的效果自适应地跟踪变化的数据源.然后任一给定数据的分数被计算出来测量它与学习模型的偏差,高分表明更有可能是离群点.进一步地数据流中的变化点通过用这一学习模型应用这种得分方法到一个移动平均损失预测时间序列中来检测.特别地我们为来自时间序列数据的自回归模型的在线折扣学习发明了一种有效算法,并通过仿真和在股票市场数据分析的实际应用验证框架的有效性.     

词汇能力发展次序理论与我国英语词汇教学

词汇是语言的内核,词汇能力的发展在英语学习中发挥着举足轻重的作用。国内外对外语词汇习得的研究发现,词汇能力表现为四个方面：词汇知识的广度、词汇知识的深度、词汇知识运用的准确度和词汇知识运用的自动化程度。其发展次序为“广度→深度→准确度→自动化程度”。四种能力的前两项指的是词汇知识的输入阶段。后两项指的是词汇知识的输出阶段。在教学中,应依据词汇发展理论及遗忘规律,减少遗忘,强化记忆,解决词汇量不足问题;应依据词汇发展理论及跨文化知识意识,加强言语训练,提高词汇运用能力,以期实现提高综合运用英语进行实际交流的能力。     

运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。     

基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.     

孔隙网络模拟渗流速度对页岩气开采的影响

孔隙网络模型是预测多孔介质流动特性的有效手段。基于页岩气藏微观孔喉参数建立了随机孔隙网络模型，并模拟了气水两相流动，通过求解模型压力矩阵方程，绘制渗流图像；通过模拟不同速度下的渗流特征，分析了水侵现象、渗流速度对气水两相渗流路径的影响。结果表明，渗流速度与驱替压差呈正相关，在渗流速度大于临界流速v_c的驱替过程中，压降梯度对渗流路径起主要影响作用，不同的渗流速度会形成不同的渗流路径，渗流路径符合分形特征；而由于较高渗流速度（大于临界流速v_c）会破坏气/水界面稳定性，因此，高渗流速度更利于水侵而降低页岩气产量；若渗流速度小于临界流速v_c，气/水界面趋于稳定，促使页岩气大量产出。     

控制时滞系统的遗忘因子迭代学习算法研究

提出遗忘因子是关于迭代次数的函数,简化了传统遗忘因子迭代学习控制算法的收敛条件,并给出了收敛性分析.将改进收敛条件的遗忘因子迭代学习控制算法应用于一类带控制时滞的线性系统,给出了仿真实例.仿真结果表明,在改进的收敛条件下,合理地选择遗忘因子函数,带遗忘因子的PD型迭代学习控制算法在研究的控制时滞线性系统应用之下具有一定的有效性和优越性.     

运动时间极值的数值研究

运用计算物理学、数值积分、数学软件包及计算机语言ＭＡＴＬＡＢ，对物体沿不同路径的时间进行数值分析与研究。在相同位移的条件下，不同曲线路径的运行时间与直线路径的运行时间存在一个临界值。且得出不同曲线路径下摆线路径的运行时间最短。该问题的研究对物体沿不同路径的运行路线的选择以及路线的设计具有一定的指导意义