摘要：在纳粹主义终结和巴黎革命风暴失败后的西方社会,人们从对城邦历史的虚幻想象中回到世俗社会。正是在人类终结城邦想象而进入世俗生活的过程中,在艺术与非艺术界限日趋模糊的过程中,在世俗生活走向审美化过程中,作为现代思想史上重要范畴之一的"审美",在经历了现代艺术的构成性原则——美的形式、天才艺术家、独特的艺术场、艺术家的职业伦理、人类生存的普遍性伦理等发展阶段后,最终真正成为世俗生活中的个体生存伦理。

摘要：日本著名电影家宫崎骏在他一生创作的无数电影中,其人物形象塑造和叙事模式之间形成互补关系,相互弥补之间叙事过程中的不足,在他的电影中充满了对军国主义的讽刺和对社会和平的渴望,希望人们能够与自然和谐相处。本文对动画人类学下宫崎骏日本反战审美叙事观的方式进行研究,研究表明,宫崎骏对日本战争审美反叛叙事观的“新”不仅体现在隐喻蒙太奇式的无声反叛,更是从微观的叙事结构上塑造多元的人物类型,让他们在复杂中回归人性,反对战争,共建美好乡村家园。

摘要：制度既不是纯粹理性设计的产物,也不是纯粹自发演化的无意识的产物,而是两者综合作用的产物。人类具有高度认知的能力,可以在经由认知积累的心智结构的基础上展开推理和思索,这样的推理和思索为制度的理性设计准备了心理冲动和智力支持。制度正是在这样的认知和理性的作用下,在群体中扩散着,并且动态地演化着。

摘要：针对物流运作中普遍存在的不确定性,研究不确定环境下带有时间窗的第四方物流路径问题(4PLRP).在总运输费用约束下,以总运输时间满足客户时间窗要求的机会最大为目标,建立带有时间窗和随机运输时间4PLRP的机会模型.为提高模型求解效率,将机会模型转化为清晰的等价确定性模型,并采用蚁群算法对确定性模型进行求解.最后,算例分析验证所设计模型和算法的有效性.

摘要：“新冠肺炎”疫情突发严重危及了人们的生活安全,而物流保障在疫情防控、保民生活、稳定社会方面却起到了重要支撑作用。以保证民生的零售物流配送为背景,本文研究考虑订单释放时间的车辆路径优化问题,以配送完工时间与运输成本的加权之和最小为目标,构建了线性规划模型,并设计了改进的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于多种邻域结构和改进的US算法的局部搜索过程以增强算法的寻优能力,通过引入大路径和最优分割过程获得高质量的初始解和打破机制以增强算法的搜索效率。同时,提出一些性质用于拉格朗日松弛算法,为本文研究问题提供高质量的下界。最后,数值实验部分通过求解标杆算例和文中算例验证了模型和算法的有效性,并对订单释放时间和模型参数进行灵敏度分析,结果表明本文模型和算法能够为零售物流配送的效率提升和成本控制提供有效的决策支持。

摘要：设计了融合差分进化和PSO算法优点的混合智能优化算法DEPSO,通过在粒子迭代过程中,随机选择一定数量的粒子进行差分进化操作,增加粒子的多样性,使陷入局部极小的粒子逃出,以保证DEPSO的全局收敛性能,并采用典型测试函数验证了DEPSO的性能。针对模糊相关机会规划EOQ模型求解难题,设计了基于模糊模拟方法和DEPSO的智能求解算法来计算模糊事件的可信性,从而得到了使库存费用不超过预算水平的可信度最大的最优订货量,算例证实了此求解算法的有效性。

摘要：针对复杂不确定环境下的联合采购决策难题,用三角模糊数表示不确定的次要订货费用、库存持有费用和资金约束条件,用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束,构建了模糊联合采购模型,并采用两种方法对模糊总成本进行去模糊化处理。进而在对差分进化(DE)算法改进并借助典型函数测试性能的基础上,给出了基于改进DE的模糊联合采购模型求解流程,算例证明所设计的DE算法能较好地解决模糊联合采购问题。

摘要：本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution,HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。

摘要：随着当前用户体验要求与前端开发水平的不断提高,手机应用不仅要满足用户对视觉美感的要求,而且更注重操作手机界面时给用户带来的不同交互体验。移动端的交互动效设计便应运而生。文章对互联网环境下的移动端交互动效进行了调研分析和分类,并探讨了动效开发的方法,以期为相关研究提供一定参考。

摘要：设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的求解难题,给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法,并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明,与DE和GA相比,HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显,证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。