基于粒子群算法的城市垃圾中转站的空间布局研究

随着城市化的进程，垃圾处理设施成为影响城市化质量的重要指标。依据人们实际所关注的垃圾处理设施的总成本和负效应两个因素，在前人研究的基础上，建立了垃圾收运多目标模型，使得总成本和负效应最优化。根据模型设计了粒子群算法，该算法属于智能算法，且精度高，收敛快，在许多领域也得到广泛应用。用设计的粒子群算法并结合案例求出了Pareto最优解，给出三种决策方案，验证了模型和算法的有效性和可行性，为决策者提供了一种理论参考。     

一种改进的多学习教与学优化算法

针对传统教与学算法在解决复杂多峰函数优化问题时,具有局部最优且搜索开发能力较差的缺点,提出了一种改进的多学习教与学优化算法,新算法为学员的每一维加入不同的教学因子,设计了基于学员均值比较的教师选择策略和向教师及学员学习的多学习策略。基于多个单峰和多峰函数的仿真结果表明,新算法跟传统的、改进的教与学算法相比,在稳定性、寻优精度和收敛速度方面更具优势。     

具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法收敛精度低和易早熟的问题,提出了具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法。该算法采用小世界网络作为种群的空间结构,在围猎捕食和气泡网攻击阶段,设计了一种混合引导策略来协调算法的全局搜索和局部开发能力。此外,为了能够找到更多局部最优解,提出了基于边界信息的小概率局部维度变异策略。基于标准测试函数的仿真实验表明,与标准鲸鱼优化算法和其他性能优异的改进算法相比,具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法在收敛精度和稳定性方面更具优势。     

基于优化方法的区域疏散路径规划研究

由于各种灾害的频频发生,对于区域整体及局部的疏散规划方案的研究具有迫切性和必要性。基于传统的迪杰斯特拉算法和回溯法的思想,对矩阵化的地图信息进行处理和计算,得到满足最大疏散人数、总体最短疏散路径、最短疏散时间等优化条件的优化方案。最后将这种方法运用到实际中,得出了某大学校区的路径选择方案。     

不同升温速率下煤自燃机理函数的优化——基于人工鱼群算法

为了确定最优的煤自燃机理函数,首先采用热重实验和热解动力学方法建立煤氧化反应的热分析动力学方程,再利用人工鱼群算法对煤自燃氧化方程进行优化,最终确定最优的煤自燃机理函数。该方法能较好的确定最优化煤自燃机理函数,且具有较好的拟合效果。对不同变质的煤样进行煤自燃机理函数的人工鱼群算法研究,并以双鸭山东荣二矿14层采区的煤样为例进行热重实验分析,得到不同转化率下的活化能。利用人工鱼群算法对不同升温速率下所得的煤自燃机理函数方程进行优化,结果表明煤自燃的最概然机理函数类型为[-ln(1-α)]n,反应级数n随着升温速率升高而降低。     

人员密集场所客流监控预警系统

<正>近年来,我国人员密集场所群死群伤事件时有发生。2014年12月31日23时35分许,大量游客市民聚集在上海黄浦区外滩迎接新年,由于陈毅广场通往观景平台的路径南北两个阶梯进入和退出的人流对冲,致使有人摔倒,发生拥挤踩踏事故,致36人死亡、49人受伤。2004年2月5日,北京市密云县在密虹公园元宵灯中,会因游客暴增,过度拥挤,在彩虹桥上人流发生踩踏,导致37人死亡、15人受伤。2007年11月10日,重庆家乐福沙坪坝店在举行店庆时,市民抢     

HSE培训模块在民工安全培训中的应用

HSE体系培训模块的实施过程完全按计划进行。为了达到这一目的,塔西南勘探开发公司培训中心建立了内查制度,定时检查培训师培训实施情况,检查内容包括培训内容、完成时间、学员掌握程度、学员签字等等。培训中心对教务工作进行检查、督导,并与用人单位沟通协调,从用人单位收集意见、信息指导培训项目的实施。同时将检查结果、反馈信息记录下来,在每周培训协调会上向中心领导汇报,以便中心领导及时了解和掌握培训动态,并根据需要协调各方面关系以及指导培训工作。     

浅谈公安监管监控联网信息化的建设

2014年,公安部监所管理局下发了《关于规范和加快推进公安监所监控联网建设的通知(公监管〔2014〕72号)》,要求各地规范和加快推进公安监所监控联网,全力配合全国公安监管信息中心建设。为贯彻落实全国公安监管工作座谈会议精神,按照部监管局通知的工作部署,天津市结合实际需求,与其他省市一样着力建设省、市、所三级的监管指挥系统,     

基于多目标规划的防灾避难场所选址模型研究

给出了固定避难场所选址的影响因素,应用层次分析法与信息熵相结合的方法确定影响因素权重。建立了多目标规划选址模型,并用粒子群算法对模型进行求解。模型综合考虑了避难场所的灾害风险、区位规模和防灾救灾设施等因素,因此模型具有较高的实际应用价值。最后,结合实例,验证了该模型与求解算法的有效性和适用性。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。