论我国股权众筹监管法律制度的完善——对美国《Jobs法案》第三部分考察的启示

作为私募股权互联网化创始国家的美国,在2015年通过了《Jobs法案》的第三部分,针对股权众筹监管进行了制度创新,一方面,《Jobs法案》第三部分打破了传统的合格投资人、投资人数量、融资额度等融资方面的限制,突显互联网+时代股权众筹的便捷性、普惠性与灵活性;另一方面,通过对初创企业的融资上限、投资人投资上限、股权众筹平台的权利义务的设定,更加全面严谨地对投资人的权益进行法律保护。论文对《Jobs法案》第三部分进行详细解读,特别是对《Jobs法案》第三部分实施前后的股权众筹监管制度做对比分析,评析《Jobs法案》第三部分的监管优势,以期对我国股权众筹监管法律制度的完善提供参考。

基于POX交叉的遗传算法求解Job-Shop调度问题

通过改进传统的遗传算法求解Job -Shop调度问题。为基于工序的编码提出了一种新的POX交叉算子 ,并与其他交叉算子进行了比较以显示其高效性。为了保留父代的优良特征和减少遗传算子的破坏性 ,设计了一种子代交替模式的交叉方式。将提出的改进遗传算法应用于muthandthompson’s基准问题的实验运行 ,显示该算法的有效性。

考虑工序相关性的动态Job shop调度问题启发式算法

提出一类考虑工序相关性的、工件批量到达的动态Job shop调度问题,在对工序相关性进行了定义和数学描述的基础上,进一步建立了动态Job shop调度问题的优化模型。设计了一种组合式调度规则RAN(FCFS,ODD),并提出了基于规则的启发式算法以及该类动态Job shop调度问题的算例生成方法。为验证算法和比较评估调度规则的性能,对算例采用文献提出的7种调度规则和RAN(FCFS,ODD)进行了仿真调度,对调度结果的分析表明了算法的有效性和RAN(FCFS,ODD)调度规则求解所提出的动态Job Shop调度问题的优越性能。

可动态生成具有优先级工序集的动态Job-Shop调度算法

为了在满足约束条件的前提下使不同时刻加入到作业集合中的全部作业所用的加工总时间尽可能地少,提出算法:根据动态的作业集合构造虚拟加工树,虚拟加工树上的叶结点代表最先加工的工序,虚拟根节点代表最后一道工序,边代表偏序关系;以层优先为虚拟加工树上的工序设置优先级,工序的优先级可作为调度过程中考虑的一个因素;除了在工序需要动态调整的情况下,在调度过程中始终遵循着机器忙原则.在调度过程中,首先根据虚拟加工树动态地生成备选工序集合,然后根据工序的优先级并且结合其它的调度策略从备选集合中调度工序,直到备选集合为空,即所有作业加工完毕.这里提到的调度策略包括短用时策略、长路径策略和动态调整策略.通过实例验证,该算法对于动态Job-Shop问题可以获得比较好的解.

基于ACPM和BFSM的动态Job-Shop调度算法

通过对不同时刻开始加工的产品加工树的分解 ,可将产品加工工序分为具有惟一紧前、紧后的相关工序和独立工序 在对这两类工序研究分批综合应用拟关键路径法 (ACPM )和最佳适应调度方法 (BFSM)调度时 ,考虑了关键设备的工序紧凑性 通过分析与实例验证 ,所提出的调度方法对解决动态的Job

用遗传算法解决生产线调度Job-Shop问题

在分析国内外各种解决生产线作业调度问题方法的基础上，引出生产线调度Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ问题的数学模型。针对该模型，用遗传算法对其进行优化调度。首先针对优化目标进行染色体编码，定义群体规模，然后设计适应度函数，最后通过选择、交叉、变异等操作，得到目标的全局较优解。本文针对某一工程实例，给出了此调度算法的仿真结果。

基于约束满足的Job-Shop调度算法研究

文章在分析Job-Shop调度问题的基础上,引入约束满足方法来研究Job-Shop的调度问题。首先建立基于CSP的JSS模型,然后针对该模型设计了调度算法框架,仿真结果证明该调度算法是可行和有效的。

多目标柔性Job Shop调度问题的技术现状和发展趋势

首先概述了多目标柔性Job Shop调度问题的基本概念,包括问题定义、常用假设条件、性能指标和问题的分类,讨论了其复杂性;其次,分别从建模、优化方法和原型系统研究方面综述了其发展过程和研究现状,对一类更加通用的多目标柔性Job Shop问题进行了简单的文献综述;最后指出了现有研究存在的问题与不足,并对未来的发展趋势进行了探讨。

JOB-9003炸药燃烧转爆轰现象研究

对 HMX颗粒炸药和 JOB- 90 0 3炸药进行了燃烧转爆轰 (DDT)实验 ,研究了炸药组分、装药密度以及约束条件对 DDT过程的影响 ,分析了炸药 DDT的机理 ,实验结果表明炸药 DDT过程和炸药组分以及装药状态有很大关系 ,HMX颗粒炸药容易发生 DDT现象 ,而以 HMX为主要成分的 JOB- 90 0 3压装装药不容易发生 DDT现象。

JOB-9003炸药热冲击损伤的超声波检测

观察了JOB 9003炸药在水浴法热冲击试验中发生的损伤及变化过程,研究了超声特性参数(增益)与炸药热冲击损伤因子的关系,曲线关系预示出炸药存在预损伤。研究结果表明超声波检测技术及装置适合于JOB 9003炸药热冲击损伤及其演变的实验测试,可为研究炸药在外载条件下的动态响应提供一项新的实验技术。

基于混合粒子群算法的多目标柔性Job-Shop调度方法

针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型。给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解。通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性。

基于遗传算法的Job Shop调度研究进展

Job Shop是典型的调度问题 ,遗传算法一直是计算智能的主要研究对象 ,因此基于遗传算法的Job Shop研究在学术界和工程界受到极大的关注。对近年来这方面的研究情况进行了较全面的综述 ,其中涉及编码、算法改进和比较、特征分析、混合算法、拓宽性、实际应用和调度器开发等 。

Job Shop排序问题解空间定量分析

讨论 Job shop排序问题不可行解的构造情况 ,给出了不可行解的一个充要条件以及 2台机器n个加工工件的 Job shop问题不可行解和可行解的计算公式 ,并由此得到一种概率模型的计算方法。通过计算发现 ,Job

免疫模拟退火算法及其在柔性动态Job Shop中的应用

针对车间作业调度问题,在深入分析免疫算法和模拟退火算法的基础上,将两种算法巧妙结合,提出免疫模拟退火算法。该算法引入了免疫记忆、抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有助于优良个体和基因的保留和利用,提高了算法收敛性,而且其基于概率突跳特性的爬山性能可以避免早熟现象。针对西安航空发动机(集团)有限公司的柔性动态Job Shop,分别用模拟退火算法、免疫算法和免疫模拟退火算法进行了仿真和比较,研究结果表明,免疫模拟退火算法比单一算法性能更优,是求解柔性动态Job Shop问题的有效实用算法。

扰动环境下Job Shop瓶颈识别方法研究

针对Job Shop作业管理层面的瓶颈识别,改变传统将瓶颈识别独立于调度优化方案的做法,先进行瓶颈充分利用再进行瓶颈系统辨识,不仅保证了瓶颈的有效识别,而且保证了瓶颈的充分利用。笔者给出了工序级瓶颈识别指标,提出了瓶颈分级识别策略,采用遗传算法和优化仿真结合的方法实现瓶颈的充分利用,其中,利用遗传算法优化零件的投料顺序,采用Plant-Simulation建立模拟仿真模型,设置设备故障率、平均故障修复时间、缓冲容量等实际扰动,经过大量的生产过程仿真,基于瓶颈出现率进行瓶颈识别,并输出优化调度方案。算例验证表明了瓶颈识别方法的有效性。

一种求解Job Shop问题的合作型协同进化算法

针对Job Shop调度问题,提出了一种改进的合作型协同进化算法。根据机器数量"自然"分割种群,每个种群对应一台机器,个体以机器前工件的优先列表为编码;将静态繁殖理论引入遗传算子,并通过三种共生伙伴选择方式,利用改进的基于优先列表的G&T算法解码来评价个体;最后采用一种更新技术和动态群体更新策略来加快算法收敛。通过对Job Shop基准问题的优化,该算法获得了比传统的遗传算法更好的结果。

基于多Agent的Job Shop调度方法研究

针对JobShop调度问题 ,提出基于多Agent的车间调度模型 ,实现调度甘特图的自动生成。在此基础上 ,设计了多Agent分组协作机制 ;实现了多目标优化调度 ,提高了调度优化算法的实用性和优化效果 ;分析了车间调度中各类干扰因素的特点 ,实现动态调度 ,提高了系统的适应性和健壮性。最后给出了实例验证。

TNT和JOB-9003炸药的爆轰产物成分分析

采用气相色谱仪测定了铸装TNT和塑料粘结JOB-9003炸药在密封爆炸容器中爆炸产生的爆轰产物成分，实验结果表明在这种爆轰条件下，爆轰产物主要由N2、H2、CO、CO2、CH4、C2H2、C2H4和NxOy等气体组成，而且这些气体组分的含量随实验条件改变而变化。分析结果为爆轰产物的净化处理提供了定量依据。

基于遗传算法的Job-shop调度问题研究

Job -shop调度问题是一个强NP -难问题 .为此提出了一种简单、易操作的遗传算法对该问题进行求解 .采用一种插入式贪婪解码算法保证生成的调度是活动调度 (activeschedule) .通过几个著名的MuthandThomp son测试例子及与目前较好的遗传算法的比较实验 ,以验证这一算法的有效性 .

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题.利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力,发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法,并将其应用于求解标准Job-shop调度问题.计算结果以及与其他算法的比较说明,该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法.