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。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

土壤肥料学实验课程的教学改革与实践

为全面培育卓越农林人才，提高教学培养质量，本研究结合土壤肥料学的课程内容、教学特点及实验方法，对存在的问题进行了剖析，并结合实际针对存在问题做出了相应改革，适时调整《土壤肥料学》实验课程内容和形式。通过删减验证性实验内容，增设综合性实验，传统部分教学内容实现网络化等三方面对该课程的实验课部分进行了改革与实践，以期提高学生综合运用所学《土壤肥料学》的相关知识来解决生产实际问题的能力。     

第十二种孤独——从《复活节游行》解读理查德·耶茨“孤独的女性”主题

发表于1976年的《复活节游行》是美国现代作家理查德·耶茨的"女性小说"。在作品中,耶茨从一个男性作家的视角,细致入微地描写了上世纪70年代美国都市普通家庭两姐妹,用犀利但满含怜悯的笔触展示了以主人公艾米莉一家为代表的孤独的女性群体,是作家在其短篇小说集《十一种孤独》之后所描述的"第十二种孤独"——女性孤独。从孤独的女性主题着手,以《复活节游行》的分析为突破口,结合存在主义探讨作家对女性孤独的理解,并试图找到破解现代人孤独的钥匙。     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱

讨论了3×3阶正交矩阵的特征值和迹的关系,证明了迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱可由迹确定,为应用广泛的3×3阶正交矩阵的谱的计算提供了简单实用的方法.     

Post李超代数结构的性质

通过post李超代数的定义, 讨论post李超代数结构的基本性质, 给出post李超代数的一些存在性结果, 并利用post李超代数可构造LR超代数和左对称超代数, 给出交换post李超代数结构的相关结果.     

Study on the Centralization Strategy of the Blood Allocation Among Different Departments within a Hospital

By far, the researches on how to distribute blood products among different departments in hospital have not been further studied, though the problem of blood shortage and wastage that caused by improper blood allocation is severe, which may endanger patient’s lives and impose considerable costs on hospitals. In order to solve this problem, this paper mainly studies on how to distribute the blood items among different departments within a hospital and investigates the allocation approach with the novel management method by centralizing the inventory of several different departments. By integrating the blood inventory requirements of some departments, the hospital could reduce the rate of blood shortage and wastage effectively, release the pressure of the occupancy of resources and reduce the bullwhip effect of blood products. This paper illustrates the centralization principle in hospital and formulates the mixed integer programming model to work out the optimal allocation network scheme and the optimal inventory setting for every department. And the results of the numerical example demonstrate that this centralization method could considerably reduce blood shortage and wastage in hospital by about 72% and 90% respectively. Furthermore, it could decrease the total cost by about 108,540 RMB a month on blood supply chain management in the hospital and improve the effect of some certain surgeries by transfusing the fresh blood to patients.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

Hierarchical Community Detection Based on Partial Matrix Convergence Using Random Walks

Random walks are a standard tool for modeling the spreading process in social and biological systems.But in the face of large-scale networks,to achieve convergence,iterative calculation of the transition matrix in random walk methods consumes a lot of time.In this paper,we propose a three-stage hierarchical community detection algorithm based on Partial Matrix Approximation Convergence(PMAC) using random walks.First,this algorithm identifies the initial core nodes in a network by classical measurement and then utilizes the error function of the partial transition matrix convergence of the core nodes to determine the number of random walks steps.As such,the PMAC of the core nodes replaces the final convergence of all the nodes in the whole matrix.Finally,based on the approximation convergence transition matrix,we cluster the communities around core nodes and use a closeness index to merge two communities.By recursively repeating the process,a dendrogram of the communities is eventually constructed.We validated the performance of the PMAC by comparing its results with those of two representative methods for three real-world networks with different scales.