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1.
生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型:第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。 相似文献
2.
为更合理地实现供应链协调的整体最优绩效,以具有损失厌恶和锚定心理的零售商和风险中性的供应商组成的两级供应链为研究对象,探讨回购契约下的供应链订货及协调情况。建立集中和分散决策下考虑零售商损失厌恶和锚定心理的回购契约协调模型,分析了零售商最优订货量与批发价格、回购价格之间的关系,以及各契约参数对回购价格和各节点利润的影响,并给出了供应链实现协调需要达成的条件。结果表明,当零售商订购的产品为高利润产品时,能够实现供应链整体最优绩效,达到供应链协调,且利润在供应链双方之间的分配随着批发和回购价格的提升而向供应商倾斜,但零售商损失厌恶和锚定心理的加深会使得供应商提升回购价格,使整体供应链的利润下降,成本费用增加。 相似文献
3.
从年轻居民角度探究健康建筑购买意愿的影响因素,在计划行为理论(TPB)和感知价值理论(CPV)的基础上,结合个人健康素养和外部情境因素构建理论模型,对问卷整理数据使用 SPSS 22.0 和 SmartPLS 2.0 工具分析。结果发现感知价值、外部情景因素和感知行为控制对购买意愿有显著影响。研究对健康建筑市场发展提供有效指导。 相似文献
4.
针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误;通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征,并且得到句子向量;用融合层计算出句子向量间的差异特征;对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和[F1]值。 相似文献
5.
针对环境心理学中多项知觉理论的整合需求,解析其中3种主要学说的基本思路和相互关系,提出课堂讲授的优化方案。同时,对教学改革相关工作的要点及难点作出分析,并着眼于环境心理学的概念,展望学科建设的方向和可能性。 相似文献
6.
针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对CluStream流数据聚类算法进行改进,提出流式K-means聚类算法。对在线阶段,使用Redis集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式K-means聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。 相似文献
7.
快速的城市化进程在不经意间将人类与自然环境割裂开来。因此所带来的日益严重的城市污染和人们进行户外活动的局限性,对人的身心健康和认知都产生了影响。城市规划师可以通过绿色基础设施营建来降低城市化带来的负面影响,如自然式公园、生态滤沟、植物墙和行道树等。然而,哪些绿色基础设施要素能否用于改善人们的健康福祉仍不十分明确。研究人员在绿色基础设施健康效益研究中引入虚拟现实技术(VR),为循证设计提供科学可靠的依据。VR技术仅需要较低的成本和专业技术。受试者佩戴仪器进入沉浸式虚拟世界,过程中同步采集心理和生理指标,用于预测不同自然场景对健康和认知功能的长期影响。通过对VR系统、内容创作、实验设计、健康指标测量和安全注意事项的方法论进行概述,使读者了解VR技术如何用于研究,并作为一种替代治疗的手段,用于改善绿色基础设施的健康福祉,为VR技术的研究应用提供理论与实践基础。 相似文献
8.
为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。 相似文献
9.
Chelsea Sullivan Algy Kazlauciunas James T. Guthrie 《Color research and application》2020,45(2):362-373
The objective of this study is to determine if men would follow the “red effect” when choosing colors for women to wear on a date, and also to determine if the colors that men would wear when going on a date would be the same as the colors that females (their date) would wish them to wear. A set of psychophysical data was generated from this experiment, where participants were asked to rank a set of 10 colored samples based on preference for each question asked. There were three different sets of colored samples. The set of colored samples given to the participant depended on the question. A total of five questions were asked. Scaling analysis was done on the data to organize a set of items according to preferences providing values, an interval scale (Z values), that correspond to the relative perceptual differences among the stimuli. The Z values were graphed to show the general preference of colors for women to wear, and the preference of colors for men to wear. A Spearman's rank-order correlation coefficient (SRCC) was calculated comparing each individual's rank order with the mean rank order for that specific question. An average Spearman's rank order was calculated for each question and each gender in order to determine the variability in answers. Scaling results indicate that men follow the “red effect,” but women preferred to wear other colors such as turquoise, blue, or yellow depending on the outfit. Males and females agreed that no matter the colored bottoms (denim or black), blue was the preferred color top for men to wear. SRCC results showed a lot of variability between individual answers and the mean answer indicating that participants' rankings did not necessarily agree with general color preferences presented in the scaling analysis. While scaling analysis might suggest certain color preferences such as men following the “red effect” and women preferring to wear blue, the poor correlation found using SRCC between the individual answers and the mean rank orders suggests that color preferences for each individual are inherently unique. 相似文献
10.