改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.     

火电机组负荷分配中多源不确定性因素影响分析

不确定性因素存在于火电机组负荷分配中，影响机组负荷分配、节能环保目标。本文综合考虑负荷预测不确定性、机组煤耗率不确定性与其CO2排放系数不确定性，分别构建火电机组一次能源消耗成本与CO2排放量最小目标下的火电机组负荷优化分配模型；以此为基础，引入析因分析方差分解方法，量化多源不确定性因素单独与交互作用下对节能、环保目标的影响程度。结果表明:负荷预测不确定性对火电机组节能、环保目标影响最为显著，相对影响程度分别为51.13%、62.70%；机组煤耗特性及其CO2排放系数影响次之，相对影响程度分别为47.58%、34.95%。此研究结果对不确定性条件下电力系统负荷分配具有借鉴价值。     

基于顾客退货的风险规避型双渠道供应链最优策略

在随机市场需求条件下,考虑风险规避型双渠道供应链中存在顾客退货时的最优决策问题,决策变量为两个渠道的商品售价和制造商批发价。以集中决策时的最优决策作为比较标杆,重点利用均值—方差方法分析了分散决策时风险规避型制造商和零售商的最优决策。结合灵敏度分析和数值试验,讨论了分散决策下的风险规避度,以及市场需求波动和顾客退货率对最优决策的影响。结果表明,高退货率不利于零售商、制造商及整个供应链的收益;风险规避度对收益的影响不是一成不变的,与需求波动大小有关;分散决策虽然引起了双边际效应,但制造商风险规避度的增加将降低双边际效应的负面影响。     

基本药物筹资机制研究

基本药物筹资机制在基本药物制度中起着关键性的作用。本文首先对我国基本药物筹资机制现状进行详细分析入手,然后运用VAR模型对我国药物筹资结构进行了实证分析,试图探讨它们之间的影响和传导机制,并在总结国际药物筹资机制相关经验基础上,针对我国目前基本药物筹资机制所存在问题提出相关政策建议。     

基于载波相位差分的形变监测高精度定位算法

传统载波相位差分算法在形变监测领域适用性不足，实时动态定位（RTK）精度难以满足要求，而载波双差静态相对定位连续解算时形变跟踪性能较低等。针对这些问题，在对动静态算法深入研究的基础上，提出一种基于载波相位差分的动静态自适应融合算法。通过方差变化法实时判断定位结果是否收敛，自适应调节扩展卡尔曼滤波（EKF）状态先验估计过程。在收敛时刻增大位置参数的先验估计误差的协方差值，使EKF后验估计过程倾向于信赖测量值；未收敛时刻通过EKF迭代，使EKF后验估计过程倾向于信赖状态预测值。实验结果表明：相比传统RTK新算法精度有明显提高，水平达±2 mm内，高程达到±4 mm内；相比静态定位则缩减了观测周期，提高了微小形变跟踪性能。     

基于遗传算法排课问题模型的研究

排课是教学过程中的重要任务之一,优质的课程表可以提高教师、学生的上课效率。基于此,笔者通过建立硬、软约束模型,设计适应度函数,以及选择、交叉和变异等操作,最后得到最优排课方案。实验结果表明,遗传算法提高了排课算法的运算效率,能够得到更多的最优排课方案。