浅析如何拓宽省外卷烟营销

随着省产烟的进一步整合,部分品牌即将停产,货源将会更加紧张,因此,省外品牌的市场开拓与培育工作倍显重要。但是,在过去存在的地方保护主义思想、卷烟品牌流通不畅等因素的影响下,很多地区     

国华惠电脱硫及灰渣与主机系统一体化控制研究

本文主要针对神华国华惠州电厂脱硫及灰渣控制系统存在的主要问题,同时结合国家发展改革委和环境保护部提出的＂脱硫脱硝除尘DCS主要参数应逐步设置于同一集控室内＂的具体要求,避免主机集控室与灰硫控制室运行人员在机组异常情况下沟通不及时,造成环保参数超标发生环保事件,给集团公司造成恶劣的影响。重点介绍了在双机不同时停运的情况下,以机组运行安全为第一,逐步实现脱硫及灰渣控制系统单元制改造的过程,同时与主机控制系统联网,达到脱硫及灰渣控制系统与主机控制系统一体化控制的目的,给火力发电厂实现控制系统一体化改造工程一定的借鉴意义。     

"垃圾全球化"凸显制度落差

"发达国家和发展中国家,虽然同享经济全球化,但政治和社会发展却极不平衡,后者的环保立法、行政环境远不如发达国家.在这种情况下,发达国家才有可能凭借其制度优势,将污染危机转嫁到制度不发达的发展中国家去."     

基于带Mobile Agent的无线传感器网络的分簇算法

相对于传统方式的无线传感器网络结构,带Mobile Agent(MA)的无线传感器网络(sensor network with mobile agent,SENMA)具有更高的能量效率和更长的网络生存时间.设计了一种针对SENMA的分簇算法:依据节点之间的位置关系将节点分为多个簇并选举出簇头节点,每个簇中,簇成员不与簇头进行通信,由簇头将监测数据回传至MA.实验证明这种算法能较好地平衡节点负载,缓解因节点失效导致的网络性能衰减.     

决策过程的数值迭代优化

针对半Markov决策过程在紧致行动集上的数值迭代优化，提出了折扣和平均准则下直接基于等价无穷小生成子的统一的标准数值迭代算法，并证明了其收敛性。另外，讨论了两种性能准则下统一的异步数值迭代算法，包括GaussSeidel 异步迭代和随机异步迭代，特别是基于样本轨道仿真的数值迭代等，并运用性能势思想对上述算法进行改进。结果表明，该算法可直接适用于连续时间Markov决策过程。最后通过一个数值例子来比较各种算法的特点。     

三元水滑石负载的硫化纳米零价铁对铀的高效去除与机理研究

纳米零价铁材料(NZVI)被广泛用于环境中放射性核素U(VI)的去除,但是单纯的NZVI存在稳定性差、去除效果差等不足。本研究结合表面钝化技术与负载技术制备得到Ca-Mg-Al水滑石负载的硫化纳米零价铁材料(CMAL-SNZVI),并将其用于U(VI)的高效去除。结合宏观试验与光谱分析表征得到的结果表明, CMAL-SNZVI材料具有出色的理化性质与较高的活性,对水溶液中U(VI)的去除具有优良的效果,在2h内可以达到反应平衡,且最大吸附量可达175.7 mg·g–1。CMAL-SNZVI对U(VI)的去除主要是由吸附过程与氧化还原反应相结合的方式:吸附过程中U(VI)与材料中的CMAL基底、SNZVI的表层通过内层表面络合作用结合;还原过程中材料的NZVI内核将U(VI)还原成低毒难溶的U(IV)后去除。CMAL-SNZVI可为NZVI材料的改性方法提供新的研究方向,同时,CMAL-SNZVI在污染物去除方面表现优异,可以作为出色的环境修复材料。     

基于状态聚类的多站点CSPS系统的协同控制方法

单站点传送带给料加工站（Conveyor-serviced production station,CSPS）系统中,可运用强化学习对状态——行动空间进行有效探索,以搜索近似最优的前视距离控制策略.但是多站点CSPS系统的协同控制问题中,系统状态空间的大小会随着站点个数的增加和缓存库容量的增加而成指数形式（或几何级数）增长,从而导致维数灾,影响学习算法的收敛速度和优化效果.为此,本文在站点局域信息交互机制的基础上引入状态聚类的方法,以减小每个站点学习空间的大小和复杂性.首先,将多个站点看作相对独立的学习主体,且各自仅考虑邻近下游站点的缓存库的状态并纳入其性能值学习过程;其次,将原状态空间划分成多个不相交的子集,每个子集用一个抽象状态表示,然后,建立基于状态聚类的多站点反馈式Q学习算法.通过该方法,可在抽象状态空间上对各站点的前视距离策略进行优化学习,以寻求整个系统的生产率最大.仿真实验结果说明,与一般的多站点反馈式Q学习方法相比,基于状态聚类的多站点反馈式Q学习方法不仅具有收敛速度快的优点,而且还在一定程度上提高了系统生产率.     

CTMDP基于随机平稳策略的仿真优化算法

基于Markov性能势理论和神经元动态规划(NDP)方法,研究一类连续时间Markov决策过程(MDP)在随机平稳策略下的仿真优化问题,给出的算法是把一个连续时间过程转换成其一致化Markov链,然后通过其单个样本轨道来估计平均代价性能指标关于策略参数的梯度,以寻找次优策略,该方法适合于解决大状态空间系统的性能优化问题.并给出了一个受控Markov过程的数值实例.     

连续时间MCP在紧致行动集上的最优策略

文中研究了一类连续时间Markov控制过程(CTMCP)无穷水平平均代价性能的最优控制决策问题.文章采用无穷小生成元和性能势的基本性质,直接导出了平均代价模型在紧致行动集上的最优性方程及其解的存在性定理,提出了求解ε-最优平稳控制策略的数值迭代算法,并给出了这种算法的收敛性证明.最后通过分析一个数值例子来说明这种方法的应用.