基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题

运用DNA计算模式中基于粘贴运算的粘贴模型求解最小集合覆盖问题.在粘贴模型中,用存储复合体来表示子集,并利用粘贴运算的巨大并行性,可以有效地求解最小集合覆盖问题.举例说明了基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题的过程.     

拓展VaR资产配置模型及其自适应遗传算法

为克服经典Markowitz均值-方差模型的不足,考虑了投资者对风险认知的不同理解以及最小交易量、交易费用、最大投资上限等实际因素,提出了符合我国国情的用VaR度量风险的资产配置优化模型,并设计了一种新兴的自适应遗传算法来求解该模型.通过Matlab语言编写的求解程序进行实例测试,可得到不同风险情况下的多组输出结果.实际算例表明,所提出的模型和算法均是合理、有效的.     

考虑批量生产的设备视情维护策略优化研究

针对目前市场环境对批量生产中的交付时间、产品质量以及企业信誉愈发看重的情况,提出了考虑三者联合的设备维修策略。首先,在已知产品质量和设备劣化状态存在一定函数关系的情况下,将其衍生至次品率上并将单位周期生产结束后的设备状态与生产时间相结合,进行预防性维护和设备更换的维修方式选择。其次,根据时间阈值和预防性维护阈值,以经济效益最优为决策目标,建立考虑批量生产的视情维护总成本模型。针对提出的优化模型,将蒙特卡洛仿真法和响应面分析法中的中心组合设计法相结合,对模型进行求解。最后,通过算例分析,证明了模型的有效性和可靠性。     

基于改进PSO算法的分布式能源供应链配置研究

传统能源储备量不足导致的能源危机使得分布式能源在能源网中占比越来越高,高效而环保的分布式能源供应链为能源互联网+智慧能源奠定了基础,为解决分布式能源供应链供给侧各分布式模块配置问题,以分布式能源供应链中各分布式模块的经济性问题和环保性问题为目标函数建立相关模型,分析了分布式风能、分布式太阳能和分布式天然气模块,研究分布式能源供应链供给侧的最优配置,结合模拟退火算法对PSO算法进行改进形成改进的PSO算法,并与标准PSO算法进行对比,利用改进后的算法对模型进行求解,通过算例分析验证了所建模型的可行性、算法的优越性和分布式能源供应链配置问题的有效解决方案。     

基于Qos的语义Web服务发现研究

Web服务数目的剧增,为用户提供了更多的选择。但是,也为用户从众多服务中选择最佳服务带来了难度。本文在Web服务的语义化描述的基础上,结合Qos标准,提出一种新的Web服务发现模型,通过实例说明该模型能为用户提供最佳服务,且在一定程度上满足用户的个性化需求。     

体检指标健康预警的灰色-时序组合模型

对于个体健康体检数据而言，传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析，首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次，为降低单个模型预测精度的有限性，利用方差倒数法为离散灰色模型和差分自回归移动平均模型赋权重，在模型误差平方和达到最小时取得最佳的权重值。从而将两个模型的预测结果进行组合，实现对健康指标的建模与趋势分析，及时掌握个体健康指标的变化并发现潜在的疾病隐患。预测模型在实验数据集上的相对模拟误差与最优基准模型相比有所下降，表明灰色–时序组合模型具有更高的模拟精度，解决了传统的依据单次体检指标进行静态分析的弊端以及单个模型预测结果的局限性，更加关注个体差异，能有效提升健康预警的效果。     

区块链在突发公共事件人员追溯中的应用研究

在具有传染性的重大突发公共卫生事件中，针对人员的行程追踪问题，引入区块链技术，设计了一种基于区块链的人员轨迹溯源系统，研究如何降低因人员数量多、移动轨迹杂、行动范围广等增加的疾病信息的采集、排查及保密的难度。通过将疾病防控事件中涉及到的众多主体简化为政府机构（监管方）、企业组织、普通用户三方，实行上链处理；进行后端（智能合约）和前端（web网页）的开发，实现具有分布式记录、信息数据加密、一键轨迹溯源等功能的DAPP（去中心化应用）；引入实例进行智能合约测试，成功实现合约内容，说明系统可以对疾控中的人员进行有效追踪。     

联合结构和随机相关性的风电机组机会维护策略

【目的】针对风电机组系统内部结构复杂，子系统间相互耦合、维护费用高的特点，提出了联合考虑结构相关性和随机相关性影响下的风电机组的机会维护策略。【方法】首先，用Weibull分布描述风机组子系统的劣化趋势，并根据子系统间的随机相关性表达子系统的综合故障率和综合可靠度。其次，通过经济相关计算维护准备费，用不同维护方式下的维护概率计算维护调整费，用结构相关计算停机损失费，以总维护费用为目标函数建立模型。【结果】算例分析表明：考虑随机相关性时，受随机相关性影响的子系统的预防维护周期变短，系统的维护费用有所增加；而联合考虑随机相关性和结构相关性后，可分摊的停机损失费用增加，总维护费用降低。【结论】提出的机会维护策略更符合风电机组实际运行情况，在保证风电机组子系统高可靠性的同时，维护费用也大大降低。     

基于BO-XGBoost与集成学习方法的供应链金融信用评价研究

针对供应链金融领域中小企业融资的信用风险控制问题，提出了一种在Bagging算法框架下结合贝叶斯优化和XGBoost算法的集成学习模型BO-XGBoost-Bagging（BXB）。首先，基于XGBoost特征重要度进行特征筛选，建立供应链金融信用评价指标体系。其次，通过贝叶斯优化获得XGBoost的最优超参数，并结合Bagging算法得到集成模型BXB。最后，在中小企业数据集上进行预测，通过实证研究验证信用评价模型的有效性。实证结果表明，BXB模型相比其他模型具有更好的预测效果，能够更加准确、全面地对中小企业的信用风险进行评估，更好地区分风险企业和正常企业，最大程度减少违约损失，在供应链金融信用评价方面有着较高的应用价值。