浅谈“房地不一致”问题

由于历史原因产生的房屋所有权主体与土地使用权主体不一致,从而在实践中因此发生了房产改建、市场流通及企业融资等方面的问题,针对上述问题分析了监管部门监管趋势以及提出了建设性的解决方案。     

采矿工程施工中几个不安全技术因素及对策

安全是确保采矿工程顺利进行的重要保障,没有安全,就无法进行采矿工程施工,也就无法实现采矿工程施工目标。文章主要立足采矿工程实际,就采矿工程施工中不安全因素进行分析,并提出了相关对策,旨在达到抛砖引玉的目的。     

一种铜电解生产过程的多目标量子粒子群优化

为解决铜电解生产过程能耗高的问题,采用机理和辨识混合建模方法建立铜电解过程多目标优化模型。针对量子粒子群算法求解多目标优化问题存在的多样性差、分布不均甚至局部收敛的问题,提出了一种基于信息熵和混沌变异的改进多目标量子粒子群算法,对测试函数的计算结果表明所提出算法在求解分布性方面要明显优于其他经典算法。利用改进算法在给定电价和分时电价情况下进行铜电解过程多目标优化仿真,获得了生产工艺参数的最优组合,有效的降低能耗,为电解铜的生产过程优化提供了详细的指导和理论依据。     

数字经销平台统采共配双层拍卖机制设计

针对当前都市圈经销商因“孤立式发展、分散化建网”而导致无法满足碎片化订单、多渠道履约及高频高效配送要求等痛点，提出了一种数字经销平台统采共配双层拍卖机制。在上层机制中，考虑一家数字经销平台(卖者)与多家经销商(买者),以社会福利最大化为目标，构建了单边组合Vickery-Clarke-Groves(O-VCG)拍卖机制，实现了多物品多单元环境下的供需匹配。在下层机制中，考虑一家经销商(卖者)与多家承运商(买者),基于O-VCG拍卖机制的思想，实现了从城市集拼仓到门店、从门店到客户的两级城配运输服务采购。特别地，下层机制采用多轮O-VCG竞拍以满足多家经销商的运输需求。所提出的O-VCG拍卖机制可以实现激励相容、个体理性和配置效率。经销商构建基于需求预测及控制合理库存的上层拍卖投标策略。构建两级基于车容的城配车辆路径问题(Two-Echelon Capacity-Based Vehicle Routing Problem, 2E-CVRP)近似优化算法，用于求解下层拍卖机制中基于库存限制的竞价生成问题(Bid Generation Problem, BGP)。针对双层拍卖中的胜者确定问题...     

Caputo型分数阶差分方程解对初值的连续依赖性

本文利用广义Gronwall不等式和离散Mittag-Leffler函数的性质,证明了一类Caputo型分数阶差分方程解对初值的依赖性。     

浅析高中地理探究性学习模块

为了满足现阶段高中地理的教学需要，进行探究式的学习是必要的。这需要进行探究式教学体系的健全，按照当下高中素质教学的需要，进行学生的创新精神的朋友，保证学生的实践能力的提升，落实好当下的素质教育，进行新型的教学模式的提倡，保证探究式教学体系的健全，从而提升当下高中地理教学的效益。     

电力调控运行系统的优化方法分析

该文从电力调控运行系统优化的必要性入手,分析了电力调控系统运行中存在的问题,并针对这些问题,提出了相应的改进措施,以期为电力调控运行系统的发展提供借鉴意义。     

论电网调度自动化运行中的不安全因素及应对措施

本文主要简述了电网调度自动化系统的基本内容，通过对现阶段电网调度自动化运行中存在的不安全因素进行分析，来探讨保障电网调度自动化系统安全运行的有效措施，以提高电网系统的运行质量，推动电力企业的可持续发展，进而为人们提供更优质的电网服务。     

基于改进塘鹅算法优化BP神经网络的新型冠状病毒疫情预测

针对北京市和美国新型冠状病毒感染疫情的累计确诊人数的预测，提出了基于改进塘鹅优化算法（Improved Gannet Optimization Algorithm,IGOA）、优化反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BP）权值和偏差的预测模型。将原塘鹅优化算法中塘鹅的位置更新方式由迭代次数的线性关系修改为非线性关系，并引入了随机数，更准确地模拟塘鹅的捕食过程；在两个阶段均采用随机选择机制，并改进了开发阶段塘鹅的位置更新方式，有效地平衡了探索阶段和开发阶段。在实验阶段利用23个基准函数的极值寻优验证了IGOA的有效性，并建立预测模型IGOA-BP，对北京市和美国新型冠状病毒感染累计确诊人数进行预测。与其他7种比较模型相比，预测模型IGOA-BP的预测结果的均方误差（Mean Square Error,MSE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）均最小，表...     

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.