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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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物联网成就智慧供应链

智慧的供应链可以跟踪土壤情况和降雨量,优化灌溉,监控交通情况,调整运货路线或交货方式,追踪金融市场和经济指标来预测劳动力、能源和消费者购买力的变化。制约可视性的因素不再是信息太少,而是信息太多。然而,智慧的供应链可通过使用智能建模、分析和模拟功能来获知一切。

  • 2021-04-22
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大数据是怎么知道你去过新发地的?

那么,什么是“大数据筛查”?大数据又是怎样找到新发地的路过者呢?大数据在此次疫情防控中起到了什么作用? 大数据,顾名思义其实就是海量、大量的资料,这些资料来源于随时产生的数据;而大数据又分为狭义和广义两种;狭义的大数据包括个人私人信息、购物习惯、阅读习惯等个人画像;而广义的大数据则是针对社会或者企业的,例如电商利用大数据分析顾客购物习惯,做好需求预测,提前布局好仓库存储等等。

  • 2021-04-22
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基于IABC_FCM_RVM算法的拱坝变形预测模型_胡雨菡

针对传统统计模型中温度和水压因子交叉影响、效应量不易分离的问题,提出了一种基于IABC-FCMRVM算法的拱坝变形预测模型。首先采用基于改进的人工蜂群(IABC)的模糊C-均值聚类算法(FCM)对变形数据进行分类,然后分别对分类后的数据建立分段的相关向量机模型(RVM),最后以某高拱坝变形数据对该模型进行了检验,并与统计模型和未聚类的RVM模型预测结果对比分析,结果表明,IABC-FCM-RVM模型具有更好的预测精度。

  • 2021-04-21
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压力_状态_响应模型下的生态敏感性分析算法_黎家琦

针对生态敏感性评价中指标选择、权重计算步骤存在的主观性,片面性的问题,以乐山市为例,基于压力-状态-响应模型构建评价指标体系,运用主成分分析(PCA)-熵权法组合权重模型对选取的20个评价指标因子赋权。结合层次分析法对乐山市2018年生态环境进行评价研究。结果表明:乐山市生态敏感性指数分布存在明显空间差异,乐山市大部分地区属于不敏感、较不敏感等级,占研究区总面积的67.18%;其次为极敏感等级,占研究区面积的14.4%;一般敏感和较敏感等级所占面积最少,分别是9.84%和8.58%。压力-状态-响应模型全面考虑了生态影响因素,PCA-熵权法组合权重计算也弥补了层次分析法主观性强的缺陷,为生态敏感性分析提供了一种可行的思路。

  • 2021-04-21
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智能建筑IB常用缩写

FDDI(Fiber Distributed Data Inter face) 光纤分布数据接口 FTTD(Fiber to The Desk)光纤到桌面 FTTH(Fiber to The system)光纤到家庭 FS(File Server)文件服务器 FAS(Fire Alarm System)火警系统 FAS(Fire-fighting Automation System)消防自动化系统 FTP(Foil Twisted Pair)金属箔对绞线 FR(Frame relay)帧中继 FDMA(Frequency Modulation) 多址连接方式频分多址

  • 2021-04-21
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大数据迁徙图:逃离北上广他们竟然去了这里

大数据迁徙图:逃离北上广 他们竟然去了这里 随着一线城市人口疏解工作步入深水区,“逃离”不仅是主动告别,也包括了被迫离去。逃离者到底都去了哪里?

  • 2021-04-21
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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