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中国信通院新基建形势下的云网融合

新基建概念边界明确，信息基础设施成为其底座 2020年4月20日，国家发改委首次就“新基建”概念作出正式的解释，新一代信息技术引领的新型基 础设施建设也正式确定了其边界。 1、新基建包含信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个部分 2、信息基础设施成为新基建的核心

  • 2021-03-17
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考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法_李桃迎

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计"商家-客户"配对策略,引入k-means对"商家-客户"进行聚类,同一类内设计"商家-客户"遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.

  • 2021-05-07
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机队运力配置和USApHMP问题的联合决策模型与算法_张培文

针对USApHMP （无容量限制的单分配枢纽网络设计）方法忽略了航空公司航线运力配置决策对单位客流量成本的影响问题,以枢纽机场选址、确定枢纽与非枢纽连接关系、航线机型及其频次选择为决策变量,综合考虑各城市对市场需求量、航线最大飞行频次、机队可用飞行时间等限制因素,以实现航线运力配置成本和枢纽设置成本最小化为目标函数,建立航线机型匹配及频次选择问题和USApHMP问题的联合决策优化模型,设计遗传算法进行求解.算例分析表明:考虑4种机型、10个城市和90个城市对的情况,与传统枢纽网络设计方法相比,联合决策模型的网络总成本降低了9.39%,且航线最大飞行频次是影响枢纽网络设计方案的重要因素.

  • 2021-04-25
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人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论，通过研究整合法，提出了智能素养的定位，进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成，构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

  • 2021-04-26
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数字经济治理白皮书2019年

数字经济治理是国家治理在数字经济领域的生动实践，是国家治理的重要组成部分。党的十八届三中全会首次提出了国家治理体系和治理能力现代化的重大命题，党的十九届四中全会第一次全面阐释了推进国家治理体系和治理能力代化的总体要求、总体目标和重点任务，为数字经济新形势下推进国家治理现代化作出了重大部署、指明了方向。数字经济的蓬勃发展，给经济社会带来了颠覆性影响。无论是从生产组织形式，还是从生产要素等方面来看，数字经济都是一种与农业经济、工业经济截然不同的经济形态。尤其是数字经济的数据化、智能化、平台化、生态化等特征，深度重塑了经济社会形态，引发了数字经济治理的根本性变革。传统的治理理念、治理工具等，均面临前所未有的挑战，而且这些挑战是全球数字经济治理面临的共同难题。在此背景之下，寻找数字经济治理的准确定位，构建适应全球数字经济发展趋势的治理体系，具有极大的紧迫性与必要性。

  • 2021-03-29
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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型；结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

  • 2021-04-22
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正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法_孙辉

针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。

  • 2021-05-07
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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系；人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 2021-04-22
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