海铁联运港口混合作业模式下轨道吊与集卡协同调度

在集装箱海铁联运港口中,铁路作业区作为连接铁路运输和水路运输的重要节点,其装卸效率将影响集装箱海铁联运的整体效率。首先,对比分析了“船舶-列车”作业模式和“船舶-堆场-列车”作业模式的特点,并结合海铁联运港口实际作业情况提出了混合作业模式。然后,以轨道吊完工时间最短为目标构建混合整数规划模型,既考虑了班列和船舶的作业时间窗约束,又考虑了轨道吊间干扰和安全距离、轨道吊和集卡接续作业和等待时间等现实约束。针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,将启发式规则与遗传算法相结合设计了求解轨道吊与集卡协同调度问题的混合遗传算法（HGA）,并进行了数值实验。实验结果验证了所提模型和混合算法的有效性。最后通过设计实验分析集装箱数量、岸边箱占比、轨道吊数量和集卡数量对轨道吊完工时间和集卡完工时间的影响,发现同等集装箱数量下岸边箱占比提高时,应通过增加轨道吊数量来有效缩短完工时间。     

集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法

针对个性化商品推荐方法中普遍存在的推荐准确率不高的问题,提出一种集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法（TBCRMI）。该方法通过分析用户的购买行为和评价行为,计算得到用户对商品品牌的认可度和用户自身的活跃度;然后利用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法对用户进行聚类,并在此基础上融合用户信任关系,采用Top-K方法得到近邻关系;最后,依据近邻关系生成目标用户商品推荐列表。为了验证算法的有效性,使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone两个数据集,选择基于用户的协同过滤算法（UserCF）、融合用户信任的协同过滤推荐算法（SPTUserCF）与合并用户信任的协同过滤算法（MTUserCF）,对准确率、召回率和F1值等指标进行了对比分析。实验结果表明,无论是多品牌综合推荐还是单一品牌推荐,TBCRMI在各项指标均优于目前常用的个性化商品推荐方法。     

基于 CHC 算法的集卡与岸桥协调调度优化问题

集卡调度与岸桥调度是集装箱码头作业的两个重要子问题,针对其运营效率是一个动态持续的NP-hard调度问题,考虑到集卡在对集装箱作业时的不确定和动态性到达,提出了一种新的调度规则,建立了集卡与岸桥作业的协同调度数学模型,基于计算复杂性,采用改进的遗传算法,即CHC算法进行求解。实验证明,该模型及算法能够在更大程度上提高码头的整体运作效率,提高码头设备的利用率,减少资源的闲置。     

裂缝对低渗透油田开发的影响

随着我国经济的不断发展,我国对石油产品的需求量也不断增加,为了满足日益增长的石油资源需求,我国也加快了油田资源的开发建设速度。在我国新发现的油田中,经常存在一些裂缝性低渗、超低渗油藏,它们的油田储量相对较低,其开采难度也相对较大,其开采经济效益也很差。但由于我国是石油资源相对贫乏的国家,因此对其利用显得十分重要。对裂缝对低渗透油田开发的影响进行综述,并提出一些有效的开发方法,希望对我国石油事业的发展可以起到促进作用。     

橡胶防老剂4020合成工艺的优化

以Pt/MC作催化剂,对4020合成工艺条件进行了考察。结果表明,催化剂用量2%,酮胺摩尔比为3.0∶1,反应温度100℃,压力3.0 MPa,搅拌转速400 r/min的条件下,可在短时间内得到较优产量和质量的4020。     

考虑客户吸引力的轴辐式海运网络优化

针对轴辐式集装箱海运网络优化问题,引入了基于服务约束(服务质量\价格\时间)的客户吸引力因素,定量表示出客户吸引力对集装箱货运量的影响。以海运网络中航运企业的利润最大化为目标,建立了轴辐式海运网络优化模型。使用遗传算法求解,通过算例分析证明该模型及算法的有效性,并分析了不同的规模经济折扣率、托运人的决策偏好权重对航运企业利润的影响。     

基于堆存能力的集卡优化分派研究

集卡是目前国内港口的主要集疏运工具,合理调度集卡可以提高港口作业效率和港口竞争力。作者基于集装箱港口堆场箱区堆存集装箱能力考虑,建立了一个集卡分派优化的两阶段模型。第一阶段根据箱区容量建立了集装箱运输最短路径的集装箱堆存分派模型,且考虑了特定箱必须卸载到特定箱区的情况;第二阶段根据第一阶段集装箱的堆存分派,建立了集装箱作业时间最短为目标的集卡分派模型。最后根据数值实验证明了模型的有效性。     

基于ArcIMS的公众查询系统的研究与实现

万维网地理信息系统（WebGIS）技术的成熟发展及广泛应用为满足公众获取地理信息相关服务的需求提供了很好的技术支持。首先简要介绍了WebGIS技术和ArcIMS的基本原理,然后运用JavaScript、ArcXML、JSP等语言开发了基于ArcIMS的公众查询系统。     

基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐

电子商务中大量评论数据蕴含着丰富的信息,该信息有助于解决个性化推荐系统存在的数据稀疏问题.为了充分挖掘评论数据蕴含的价值,提高商品推荐的准确率,本文提出了基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐方法.该方法首先利用耦合CNN构建评分预测模型,将耦合CNN分为用户网络和商品网络,划分成输入层、卷积层、输出层和共享层;用户评论数据和商品评论数据分别从相应网络输入;在评论数据分析时,从字向量角度进行语义分析,同时改变传统的使用单一大小卷积核处理句子的模式,使用多个并行的卷积层,利用大小不同的卷积核对句子进行特征提取;两个网络的输出将共同汇聚于共享层,在共享层使用因子分解机进行评分预测;最后将结果中的高评分商品推荐给用户.经对比实验验证,本文所给方法能够提高商品推荐的准确率.     

钇铝石榴石晶体化学机械抛光液成分优化研究

钇铝石榴石(YAG)晶体由于其优异的物理化学和光学性能,广泛用作激光器的激光增益介质。然而,目前的加工方法很难满足YAG晶体的高效高质量加工。基于传统硅溶胶抛光液的抛光机理,配制一种化学机械抛光液,并通过正交试验优化化学机械抛光液的成分配比。使用优化后的抛光液抛光YAG晶体,其化学机械抛光材料去除率提升至34 nm/min,抛光后YAG晶体表面粗糙度为0.5 nm。相比于传统硅溶胶抛光液,新型抛光液的抛光效率提升240%,抛光工件的表面粗糙度降低17%。同时,通过对比抛光液性能提出化学机械抛光界面的相互作用模式对材料去除率的影响原因。