摘要：以最小化骑手费用效益比为优化目标,采用最小比率旅行商问题对外卖配送问题进行建模。针对目前算法在求解该问题时计算精度低、算法稳定性差等问题,设计一种基于深度强化学习的DRL-MFA算法。首先,定义外卖配送问题的马尔可夫决策模型来模拟智能体与环境的交互过程;其次,在编码阶段设计多特征聚合嵌入子层,实现特征间的优势互补并提高模型对非线性问题的建模能力;最后,在解码阶段通过注意力机制和指针网络计算解的概率分布,采用策略梯度算法对网络模型进行训练。通过经典算例和长春市仿真案例的相关实验分析,结果表明该算法能够有效地求解外卖配送问题,且与其他启发式算法相比,具有更高的稳定性和求解精度。此外,进行参数灵敏度实验,考虑不同定价策略对外卖配送的影响,使研究结果更具现实意义。

摘要：针对城市居民区回收箱布局规划和路径优化问题,首先构建居民区回收箱数量与人口、回收频率、回收阈值的线性函数,并构建双层优化模型,回收总利润最大化作为上层目标,运输成本最小化作为下层目标。其次,为求解具有NP-hard特征的新模型,设计加入团体学习算子和自适应选择策略的人类学习优化算法,并与禁忌搜索算法嵌套构建混合人类学习算法(hybrid human learning optimization algorithm,HHLO)。再次,采用不同规模算例,并将新算法与基本人类学习算法、遗传算法、自适应粒子群算法、红嘴蓝鹊算法进行对比分析,验证了模型的可行性和算法的有效性。最后,通过上海杨浦区某实例进行灵敏度分析,探讨回收箱容量、分时定价策略和分区定价策略对回收中心总利润与居民满意度的影响。

摘要：针对消防设施选址问题,构建考虑时效性、市民等待救援的焦急心理和建设成本的三目标消防设施选址模型,以实现更科学的消防设施布局。鉴于该问题的NP难特性,提出基于算子学习的多目标深度强化学习模型(multi-objective deep reinforcement learning,MDRL)。设计多种优化算子作为强化学习的动作空间,训练策略网络以选择最佳优化算子来改进解决方案。针对多目标问题,设计基于优势差异的方法(MDRL-AD)和基于支配性评估的方法(MDRL-DE)。采用四种规模的测试算例及实际案例进行数值实验,将MDRL和改进的NSGA-Ⅱ、MOPSO、L2I算法进行比较,并利用Hypervolume指标、Spacing指标、Ω指标、IGD指标对算法性能进行评估。实验结果表明,MDRL-AD方法更适用于求解小规模算例,MDRL-DE方法则在求解大规模和超大规模算例时相比其他算法优势明显。MDRL在非劣解集的收敛性和均匀性方面明显优于其他对比算法,为消防设施布局规划提供了一种有竞争力的解决方案。

摘要：为拓展毛衫花型设计方法,使花型设计更为多元化,在毛衫服装设计研究领域中,提出基于折纸造型的毛衫花型设计,研究折纸造型的空间立体造型性、装饰性及创意性等特点,将折纸造型的工艺手法和特点融入毛衫花型设计中,从各种折纸造型中提取元素进行花型图案设计,制作电脑横机编织工艺,编织毛衫花型小样。设计实践表明,将折纸造型的工艺手法和特点应用于毛衫花型设计中是一种创新设计手法,毛衫花型契合传统工艺,可充分体现出毛衫服装的文化感、艺术性和审美内涵,为毛衫的花型设计提供参考,同时有助于传统工艺及传统文化的发展和传承。

摘要：针对传统复杂系统人机交互学习成本高、对操作人员专业背景知识要求高和人机交互体验差等问题,结合当前制造业装备信息化、网络化、智能化、易用化的总体发展趋势,提出一种面向智能化制造装备的复杂信息系统人机交互界面设计模型。旨在从智能技术、交互技术、应用领域的特点出发,归纳总结出符合未来专业装备发展要求的人机交互界面设计思路和相关的交互界面设计原则。在智能焊缝扫描重构模块的交互界面设计工作中进行实践应用,验证了设计方法的有效性。该思路能够对工业制造领域中复杂智能系统的人机交互界面设计提供支撑和参考。

摘要：为了规避老年产品操作行为中的姿势风险,快速设计出符合老年人机性能要求的产品,从工业设计出发,提出面向老年俯身作业的人机工程舒适性设计方法.结合视频观察法、出声思考法、问卷法与深度访谈法,获取80名70~89岁中国老年人俯身作业舒适特征数据,提出俯身舒适度计算模型,建立老年俯身作业"红-绿灯"舒适梯度.构建了"面向老年俯身作业的产品人机咨询与评价系统"(PECASE),系统分为基础层、数据层、中间层和表现层4个层面,可以支持面向老年人的创意设计前期、中期与后期的人机适配咨询与评价.以家用滚筒洗衣机设计为例,对系统的可用性进行验证,可以有效地为老年产品创新设计的人机工程分析提供支持.

摘要：目的:分析西部某省乡镇卫生院门诊按人头付费政策实施的影响因素,为进一步完善门诊按人头付费提供参考依据。方法:于2023年12月,通过对西部某省3个门诊按人头付费拟试点县的关键知情人进行深度访谈,基于实施性研究综合框架,采用演绎性主题分析识别乡镇卫生院门诊按人头付费政策实施的影响因素;通过建立解释结构模型,深入探究影响因素间的层次关系。结果:从政策因素、外部因素、内部因素、个体特征4个主题总结乡镇卫生院门诊按人头付费政策实施的13个影响因素,共分为3个层级,政策支持力度是推动门诊按人头付费政策实施的根本因素,合理的政策要素是中间因素,基层医疗卫生服务能力是直接因素。结论:根据政策实施影响因素的层次结构,为推动乡镇卫生院门诊按人头付费政策的有效实施,需构建政府为主导的多部门协同支持体系,增强按人头付费政策设计的科学性和合理性,提升基层医疗卫生服务能力。

摘要：针对在云服务器上软件构件分配时需要最大限度地减少所需带宽的问题,提出一种基于多层图划分算法的混合算法,来解决云计算环境中的软件部署问题。该算法对重边匹配(HEM)算法进行改进,同时添加1个新的约束条件来进行粗化,且使用类似KL的算法进行细分,最后结合退火算法从而实现对图划分算法的重新设计和评估。与传统的图划分相比,本文提出的算法考虑到基础设施的异构性,因此不局限于平衡划分。实验仿真结果表明:相比传统的KL图划分算法,提出的混合算法在执行时间和求解质量之间取得很好的平衡,综合性能优于传统算法。

摘要：针对当前电动汽车充电难和城市土地资源紧张等问题,同时考虑过路需求和节点需求,提出基于服务半径的充电设施选址模型。该模型能够更加准确地描述用户充电需求,而且模型规模较小、易于求解。根据模型特点设计拉格朗日松弛算法进行求解,并通过随机生成的数值算例验证模型和求解的有效性。实验结果表明,决策者对建站成本和节点需求的重视程度不同,最优选址方案截然不同。进一步通过分析充电设施数与节点需求覆盖量的权衡关系得出,若决策者更加重视建站成本,则可减少充电设施数和相应的节点需求覆盖量;而在电动汽车推广初期,充电设施较少时,可以通过增加充电设施的方法大幅度提高节点需求覆盖量。

摘要：在多平台可调节产品族优化设计下,针对无先验信息时产品族共性与差异性合理平衡的复杂性,提出以共性最大及平均性能损失最小的可调节产品族多目标约束优化模型。借鉴"非支配排序+拥挤度排序"思想,对传统的萤火虫亮度比较操作及亮度更新操作方法进行改进,提出一种适用于求解多目标约束优化模型的改进型萤火虫算法;构造具有共性可变能力的双层结构人工萤火虫个体表达模式,用于求解可调节产品族优化模型。通用电动机产品族优化设计案例的仿真实验,验证了所提模型和算法的有效性。