半无限规划的递归二次规划算法

本文对于半无限规划问题提出了WHP递归二次规划算法,并证明此算法具有整体收敛性。     

热边界层相似性解条件及其相似性解方程

边界层是相似的,其含义就是对不同断面的速度或焓分布,都可以通过调整坐标的尺度因子,使它们重合在一起。一般说来,寻求相似性变量以及把相应的边界层偏微分方程转化为常微分方程的方法均不是唯一的。本文拟对层流流动边界层和热边界层叙述一种通用性较好又比较简洁的方法。     

当代中国逆城镇化研究的争鸣及展望

当代中国社会科学研究领域中,“逆城镇化”是一个极富争议的学术议题,吸引了经济学、社会学、历史学、地理学、人口学等学者的关注,并呈现出“百家争鸣”的景象。这些“争鸣”大体表现为“真伪之辩”“同异之辩”以及“好坏之辩”。“三大争鸣”在繁荣逆城镇化研究的同时,也在一定程度上阻碍了中国逆城镇化研究的持续深入。在社会科学本土化的浪潮之下,学术界应当基于本土视角、立足本土实践、提炼本土事实、构建本土理论,以此来破解“三大争鸣”,促进中国逆城镇化理论与实践的关系重构,实现逆城镇化理论的中西对话,为构建中国本土的城市化理论话语体系提供动力。     

从事件到语言编码:小句及物性的认知识解生成机制研究

以类型学为代表的前期及物性研究取得了一些突破,但在视角和研究内容上存在局限性。已有研究主要采用的是静态视角,仅从语言内部出发,关注小句及物性的高低不等问题,忽略了语言使用者的认知加工对小句及物性高低及意义的影响。对于同一情景事件,由于语言使用者认知加工不同,编码的小句及物性的高低和意义都可能不同。从认知语言学视角出发,以认知识解理论为分析工具,可以探讨相同情景事件下影响不同小句及物性编码的识解维度、识解受制因素及制约关系,提炼为影响小句及物性的识解机制,从理论上为小句及物性差异作出解释。     

从“惯习培养”到“粘性使用”： 数字平台的算法生产 ——基于行动者网络的视角

基于行动者网络理论(ANT)与技术生产的分析框架,本文阐释了外卖送餐平台的算法体系是如何在由平台主导、各方力量介入的行动者网络中被生产出来的。研究发现,数字平台中的算法生产逻辑与其平台资本的发展阶段密切相关。外卖平台的算法生产逻辑经历了由"引导协商"到"强制垄断"的发展过程。在此期间,作为核心行动者的外卖平台先后使用了"惯习培养""速度管理"和"粘性使用"三个强制通行点,作为"转译"的起点开启了数字平台的算法生产过程,并通过问题呈现、利益赋予、角色分配、征召动员和排除异议等方式,搭建了算法技术发展的行动关系网络,开启了平台资本的技术生产与再生产。此种"平台主导、各方参与、粘性培养"的模式展示了ANT应用于数字技术生产领域的潜力,同时也使我们进一步了解到行动者网络理论的不足和理论拓展的可能。     

四杆机构实现给定函数的模拟

本文以对数函数W=logZ为例,用解析法模拟设计给定函数的四杆机构     

论泰州学派逆觉工夫之维

孔子的“下学而上达”之语内含两种工夫路向：由下学而致上达和下学即上达。“下学即上达”是阳明心学采用的工夫形式,也是牟宗三先生所言之逆觉工夫。逆觉工夫在泰州学派表现为信、悟、求三个具有强烈主体意义的工夫层次,形成泰州学派独有的逆觉工夫之维。泰州学派的逆觉工夫,突出了对道德本体的优先把握,但也潜存着过度张扬主体、消解实地工夫的可能。     

基于灰色线性组合模型的农产品物流需求预测

以北京市农产品物流需求为研究对象,采用灰色 GM(1,1)模型为基本方法,使用 Matlab 软件,借助蚁群算法求出了单个模型的权数,构建出灰色线性组合模型,对"十三五"时期北京市农产品的物流需求进行预测。研究发现：北京市农产品物流需求在"十三五"期间稳定增加。因此,要平衡"十三五"期间北京市农产品物流的供给与需求,应增加农产品物流的供给,即完善农产品物流基础设施建设、大力支持农产品物流企业的发展和政府加强宏观调控。预测的结果表明：灰色线性组合模型的拟合度较好,比其他传统方法有更高的预测精度。     

室内移动机器人搜索人的算法设计

针对室内环境中经常出现的移动机器人搜索人的问题,设计并实现了一种在栅格地图基础上基于改进的遗传算法和A*算法进行路径规划的算法。移动机器人采用开源机器人操作系统（ROS）框架,在SLAM的基础上完成机器人自定位以及校准、路径规划和导航。对室内环境栅格地图应用单元分割法得到一系列以障碍物分割开的子区域,应用遗传算法规划最优的区域间转移序列,同时使用A*算法进行两点之间的导航规划。仿真与实验结果证明：该算法可以在已知的室内环境中提供最优化的搜索路径,在短时间内完成找到人的任务。     

基于改进FFA算法的柔性制造车间调度方法

针对某小型精密模具加工企业柔性制造车间离散型生产方式下调度困难的情况,笔者提出了一种改进的启发式算法——改进五因素调度算法（five factors scheduling algorithm,FFA）。算法考虑了可能影响选择排序的5个因素,即当前任务待排工序可能开始加工时间、待排工序工时、可用设备剩余加工时间、本工序完成后本任务剩余加工时间以及本工序之后本任务将要到达的紧后设备上的剩余加工时间,最大化前3个因素,最小化后2个因素,所构造评价指数最小时,该任务优先排序。并对构造的评价指数公式进行了改进,为5个因素选取合适系数,降低了计算复杂度。最后通过试验与遗传算法进行比较,证明了该算法在缩短最大完工时间和提高计算速度方面更有优势。