分布式配送系统在运输时间均匀分布条件下的性能分析

本文在运输时间不确定的前提下，对分布式配送系统在两个部件和最终产品早到无限制的情形下建立了随机优化模型。我们在极小化库存费用的同时以满足定时送货要求为目标，讨论了如何确定运输提前期，并给出了敏感性分析结果。     

寡头竞争中的价格空间歧视研究

本先建立空间连续的价格歧视模型，得出竞争厂商进行价格空间歧视将得到更大利润占有更多的消费剩余。接着讨论了空间连续的价格歧视模型的局限性，为了增强可操作性提出价格空间歧视离散化。得出在空间差异竞争市场中，市场细分将增加竞争厂商的利润，同时得出竞争厂商价格空间歧视最大化均衡利润的条件。     

基于指数分布的进化策略

典型的进化策略受自然进化过程的启发而成为求解全局优化问题的重要方法。传统的ES变异算子作为一个主要的进化技术是建立在正态分布的随机变量基础上的，本文提出了基于指数分布的进化策略由于采用了新的变异算子有效地减少了产生探试解的成本，从而优于传统的进化策略。     

Transport through artificial single-molecule magnets: Spin-pair state sequential tunneling and Kondo effects

The transport properties of an artificial single-molecule magnet based on a CdTe quantum dot doped with a single Mn+2 ion(S=5/2) are investigated by the non-equilibrium Green function method.We consider a minimal model where the Mn-hole exchange coupling is strongly anisotropic so that spin-flip is suppressed and the impurity spin S and a hole spin s entering the quantum dot are coupled into spin pair states with(2S+1) sublevels.In the sequential tunneling regime,the differential conductance exhibits(2S+1) possible peaks,corresponding to resonance tunneling via(2S+1) sublevels.At low temperature,Kondo physics dominates transport and(2S+1) Kondo peaks occur in the local density of states and conductance.These peaks originate from the spin-singlet state formed by the holes in the leads and on the dot via higher-order processes and are related to the parallel and antiparallel spin pair states.     

光致变色多阶游程光存储研究

多阶游程存储是一种不改变光学系统而显著提高光存储容量和数据传输率的新方法.介绍了光致变色多阶游程存储原理和实验系统.提出了基于光致变色原理的多阶游程存储数学模型，该模型反映了记录符反射率与曝光功率、曝光时间之间的非线性关系，并在此基础上确定了光致变色多阶游程存储的写策略.基于650nm光致变色材料进行了4阶游程存储的动态实验.结果表明，实验中采用的650nm光致变色材料可用于多阶游程存储，采用的写策略能够有效地使记录信道线性化，利于采用适合线性系统的信号处理方法. 关键词： 多阶游程 光致变色 光存储 写策略     

深度学习与“课程思政”协同效应的策略研究——以医用物理学为例

以医用物理学为载体,以深度学习为核心,以达成"课程思政"对课程和学生的要求为目标,探讨了深度学习与"课程思政"的内在联系,在提出课堂教学困境的基础上,讨论了实现深度学习与"课程思政"协同效应的策略,包括提高参与程度、完善学习过程、建构知识的意义和采用多元评价方式.     

Bellman最优性原理——论动态规划(Ⅰ)

对于Bellman最优性原理,本文举出实例表明:(1)策略不一定有(合理的)子策略;(2)子策略不一定存在最优子策略;(3)最优策略不一定有最优子策略;(4)用最短路与反证法来论述最优性原理的正确性,不能肯定成立;(5)Bellman最优性原理与其递推公式并不等价。 讨论四类最优策略之后,给出最优性原理与递推公式等价的一个充分性定理。     

基于Web的图书馆管理系统访问控制策略

针对基于Web的图书馆管理系统资源访问控制的动态性问题，提出了一种基于角色的访问控制策略描述方案．通过对基于Web的图书馆管理系统访问控制管理影响因素和访问控制需求的分析，结合NIST基于角色的访问控制统一模型标准，构造了一种基于角色的访问控制元模型．并在这一元模型的基础上，提出了一种紧凑的基于角色的访问控制XML策略描述语言框架．结果表明该访问控制策略描述语言框架适合表述动态环境下对图书馆资源的访问策略，提高了基于Web的图书馆管理系统资源访问的安全性．     

基于神经网络和多目标优化算法的掺铋光纤放大器设计

掺铋光纤放大器有助于将光纤通信系统拓展至新的传输波段。然而,其增益和噪声性能存在相互制约的关系,提升增益往往会导致噪声性能的恶化,反之亦然。因此,提出一种结合反向传播神经网络(BPNN)和带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标优化方法,通过对两级掺铋光纤放大器结构进行设计,实现了增益和噪声性能的同时优化。使用经过训练的BPNN对增益和噪声系数预测的均方根误差分别为0.191和0.084,具有较高预测精度。以高增益和低噪声系数为目标,使用NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到包含500个解的Pareto最优解集。优化后,放大器所能实现的平均增益范围为15～37 d B,相应的平均噪声系数范围为4.95～5.31 d B。利用BPNN代替求解耦合微分方程来评价个体适应度,使得优化时间较传统方法由10⁶ s左右降低为80 s左右,大幅提升了优化效率。所提方法也为其他掺杂光纤放大器的高效率、多目标结构优化设计提供了一种新的思路。     

多层网络级联失效的预防和恢复策略概述

现实生活中,与国计民生密切相关的基础设施网络大多不是独立存在的,而是彼此之间相互联系或依赖的,于是用于研究这些系统的多层网络模型随之产生.多层网络中的节点在失效或者遭受攻击后会因"层内"和"层间"的相互作用而产生级联效应,从而使得失效能够在网络层内和层间反复传播并使得失效规模逐步放大.因此,多层网络比单个网络更加脆弱.多层网络级联失效产生的影响和损失往往是非常巨大的,所以对多层网络级联失效的预防和恢复的研究具有重大意义.就多层网络级联失效的预防而言,主要包含故障检测,保护重要节点,改变网络耦合机制和节点备份等策略.就多层网络发生级联失效后的恢复策略而言,主要包含共同边界节点恢复、空闲连边恢复、加边恢复、重要节点优先恢复、更改拓扑结构、局域攻击修复、自适应边修复等策略.