Research on Intellectual Property Rights Protection of Agricultural Plant Genetic Resources in China

On the basis of definition of agricultural plant genetic resources,this paper takes the two most important forms of intellectual property protection regarding agricultural plant genetic resources-patent rights and new plant variety rights as an example,to expound the current situation of intellectual property protection of agricultural plant genetic resources in China.It reveals the problems of intellectual property protection as follows:the awareness of intellectual property protection of agricultural plant genetic resources is weak;the system of laws and regulations is not sound;the protection system is not perfect;the management system lacks standardization.It further puts forward corresponding countermeasures and suggestions as follows:promote the protection awareness of agricultural plant genetic resources in whole society;enact special law system to protect agricultural plant genetic resources;improve the management system of agricultural plant genetic resources;strengthen the international protection of agricultural plant genetic resources in China.

考虑区域资源利用均衡的电动公交充电站选址及充电路径问题

在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重嵌套式遗传算法求解模型,并应用于算例检验模型可行性。结果表明:仅考虑经济效益目标会产生充电“拥挤”、路途过长等弊端,而本文模型能有效缩小区域间公交充电效率差异,提高全局资源利用均衡性;通过降低充电站容量可提高充电站利用率与经济效益,但区域资源利用均衡性会减弱,且充电站容量对公交充电路途所耗费时间的作用较为敏感;适当增加区域资源利用均衡目标的权重更有利于提高总体优化效果。研究结果可为公交充电站选址和路径规划提供决策支持。

敦煌研究院文物数字资源版权问题探析

文物数字资源是推动中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展的重要资源,但产权界定不清、归属不明、保护机制不健全等问题制约着文物数字资源的开放利用。依据《中华人民共和国著作权法》,敦煌研究院丰富的文物数字资源可被划分为九大类,在具有独创性的前提下,均受著作权法保护。目前,敦煌研究院已在文物数字资源版权的界定与保护方面做了大量工作并形成有效机制,同时也发现,还需出台相应法律法规、管理办法,文博机构自身加强文物数字资源管理,方能更快更好地推动构建文物数字资源有效管理利用体系,为国家文化数字化战略贡献研究力量。

论人类遗传资源提供者同意撤回权的行使

为充分尊重人类遗传资源提供者的真实意思与自主决定,《人类遗传资源管理条例》赋予了提供者随时无条件退出的权利,即同意撤回权。“随时无条件退出”意味着提供者有权在任何阶段撤回其同意并无需因此承担任何不利后果。为确保人类遗传资源提供者同意撤回权得到法治实现,应充分告知以保障提供者的知情权,同时建立机构管理体系与撤回机制,并加强伦理审查,最终形成提供者终止参与、遗传资源销毁或删除及不再利用等法律效果。

基于遗传算法的家电智能生产线分布式资源调度算法设计

目前家电智能生产线存在多任务操作冲突、调度控制响应时间长以及制造资源利用率低等问题。为了实现家电智能生产线的合理资源调度,基于多目标优化和分布式资源调度理论,建立了家电智能生产线分布式资源调度模型,提出了基于遗传算法的家电智能生产线分布式资源调度算法。仿真实验表明,与传统生产线调度方法相比,所提出的分布式资源调度算法最大完工时间缩短了5.76%,解的适应度提高了8%,验证了算法的可行性和高效性。

引黄灌区水资源承载力多目标决策模型

开展灌区水资源承载力多目标决策研究,探究灌区水资源、社会经济以及生态环境三者之间的互动关系,对可持续性灌区建设具有重要意义。以赵口引黄灌区二期工程为研究对象,以灌区经济效益最大、缺水率最小、承载人口总量最多、污染物排放量最小以及粮食产量最大为目标,综合考虑灌区供需水能力、灌溉面积、污染物排放等多维临界约束,构建了赵口引黄灌区二期工程水资源承载力多目标决策模型,运用第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)进行求解,获得Pareto最优解集,并依据不同的目标偏好和熵权法从中选取多套决策方案。研究结果表明:文中经济效益最大、社会效益最大、生态效益最大、人口总量最大以及粮食产量最大5个目标相互制约,Pareto非劣解侧重于追求其中一方效益最优的同时,必然会引起其他目标值(至少一个)变劣。因此,文中得到的多种决策方案可为灌区未来水资源承载力的提升提供科学理论指导。

基于多目标配时优化模型和交通设计的城市交叉口协同优化研究

文章基于多目标配时优化模型和交通设计,旨在缓解城市道路交通拥堵。通过分析城市道路交叉口交通流特性和问题,关注交叉口车流流向、车流交织点以及配时合理性。在交通设计方面,提出将左转车道右置的渠化设计方案。在配时优化方面,建立了多目标优化模型,以延误、通行能力和停车次数为优化目标,以各相位有效绿灯时间、交叉口饱和度及周期时长为约束条件。通过遗传算法对模型进行求解,并用SUMO仿真软件评价求解结果。研究结果表明,交叉口的时空资源得到更有效的利用,明显缓解了交通压力,为城市道路交叉口的运行、管理和规划提供了参考。

基因识别数据安全标准解读

基因识别数据具有国家安全、个人隐私、研究开发以及产业应用等多重属性。基因识别数据具有数量巨大、类型多样、应用场景复杂以及相关人员众多等特点。在使用基因识别数据时,要同时兼顾其作为个人信息时的隐私保护,作为研发对象的研究开发的需求以及一定数量时的国家遗传资源保护的必要性。基于GB/T 41806—2022《信息安全技术 基因识别数据安全要求》标准,针对基因识别数据的定位、安全保护现状、相关的立法以及标准体系进行介绍,从而引申出该标准制定的目的、内容和意义,使大众可以更加全面深入地理解该标准。

基于改进NSGA-II算法的装配式建筑施工调度优化

针对以往装配式建筑调度研究主要基于每项活动只有确定的活动时间和一种执行模式,而实际调度过程中存在不确定的活动时间和多种执行模式,建立多目标多模式资源约束下的模糊工期调度模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-II)来求解(时间−成本)双目标优化模型。该算法根据活动的优先级关系进行种群初始化和交叉操作,同时提出新的包含活动列表、模式列表和资源列表的3段编码。最后,通过装配式建筑施工现场实际案例分析和算法性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效地解决多模式资源约束下的模糊工期调度模型,为施工调度计划的设计提供科学的思路和方法。

基于双链式结构的云制造系统内资源调度

为提高云制造系统内各参与主体间的信任度及资源调度效率,研究基于双链式结构的云制造系统。首先,对区块链技术应用于云制造系统中进行分析,设计企业信息公有链及制造资源联盟链上的业务流程。其次,提出将资源调度算法写入制造资源链的智能合约中自动执行资源调度,建立考虑创新性和匹配性的多目标资源调度模型,使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后,进行实验仿真分析,将本文所提出双链式结构及资源调度模型与传统云制造资源调度模型做对比,验证模型的有效性。结果表明,在基于双链式结构的云制造系统内各参与节点间相互信任后,制造资源调度具有更优的非支配解集并且资源调度速度得到了提升。

灌区多水源联合利用的模拟-优化耦合模型研究

【目的】构建灌区多水源联合利用的模拟-优化耦合模型,实现灌区多水源的合理配置。【方法】以不同水源的引水比例为决策变量,以用水成本最小、用水效率最高以及在约束范围内地下水位抬升幅度最大为目标,基于半分布式水量平衡模型与Pareto遗传算法构建灌区多水源联合利用的模拟-优化耦合模型,并对东北三江平原水稻灌区典型区域进行典型年与长时间序列的多水源优化配置。【结果】本研究构建的模拟-优化耦合模型得出的典型年内配水方案可以很好地处理目标函数间的复杂关系,得出倾向于不同目标的多水源配置方案;长时间序列多水源优化配置可实现灌区年际间的水资源调控,在控制用水成本与提高用水效率的同时,对地下水位进行长期调控,实现地下水采补动态平衡;通过调整目标函数,模型可以根据地下水位恢复时间的快慢制定出多水源配置方案;与现有配水方案相比,常规灌溉与控制灌溉条件下优化方案的用水效率基本保持不变,但用水成本分别降低4.3%与23.8%,净地下水补给量分别增加0.52×105 m3/hm2和1.73×105 m3/hm2。【结论】在综合考虑用水效率、用水成本的前提下,本研究建立的灌区多水源联合利用的模拟-优化耦合模型可得出有利于灌区地下水可持续发展的多水源配水方案,为灌区多水源配水技术提供理论支持。

城市应急资源储备库选址的多目标优化模型

为提升突发事件的处置效率,针对城市应急储备库最优选址问题,以减少救援人员工作量和工作分散程度为目标,构建了考虑工作量的应急资源储备库多目标优化模型,并对遗传算法(GA)、遗传模拟退火算法(SAGA)进行迭代速率测试,通过算例分析比较考虑救援人员工作量和不考虑救援人员工作量的模型。结果表明:SAGA迭代速率快于GA,考虑救援人员工作量的模型可以更加合理地分配各储备点的工作量;同时发现在考虑救援行动的实际成本和需求的前提下,需要合理分配应急资源储备点的数量。

面向供水对象转型的引大入秦工程水资源优化配置研究

引大入秦工程(以下简称引大工程)建成初期主要以秦王川农业供水为主,但随着兰州新区的建设发展,其供水对象开始向城市生活用水和工业用水转型,如何实现有限水资源的合理配置是目前研究的重点问题。基于此,依据引大工程供水区(以下简称引大供水区)可持续发展要求,构建以实现经济、社会、生态效益最大化为目标函数,可供水量、输水能力、用户需水量、排水系统排水量与变量非负为约束条件的多目标水资源优化配置模型,使用遗传算法进行求解。结果表明:2025年引大供水区不同用水部门配水量(保证率P=50%、P=75%)分别为生活用水8323.85×10^(4)、8322.49×10^(4)m^(3),农业用水15001.95×10^(4)、15631.53×10^(4)m^(3),工业用水11111.00×10^(4)、11100.00×10^(4)m^(3),生态用水946.88×10^(4)、947.02×10^(4)m^(3),各部门总配水量与优化前供水量4.23×10^(8) m^(3)相比,达到供需平衡;2030年引大供水区不同用水部门配水量(保证率P=50%、P=75%)分别为生活用水12650.51×10^(4)、12666.53×10^(4)m^(3),农业用水16397.77×10^(4)、17019.70×10^(4)m^(3),工业用水20498.00×10^(4)、20508.00×10^(4)m^(3),生态用水948.00×10^(4)、948.88×10^(4)m^(3),不同保证率下各部门总体缺水率分别为12.27%、13.38%。2025—2030年引大供水区的非农业用水结构将大幅提升,农业灌溉用水量降低。研究结果可为引大供水区优化水资源配置决策提供参考依据。

基于跨地域最优的水资源配置双层多目标模型研究

面对多水源地多需水地远距离水资源配置问题,合理分配水资源将为缺水危机争取一定的缓冲时间并使水资源达到更高的利用率。论文针对此类水资源配置问题,建立了以供水层和需水层为上、下层的跨地域最优水资源双层规划模型,上层以需水地的水资源配置政策作为上层目标,下层目标函数采用遗传算法求解,实现上层决定方向,下层决定起点的双层控制模式。随后根据5种目标效益,得到不同情形下生态环境型、经济型以及综合型3种供水方案,最后通过算例验证了模型的可行性、合理性,为解决跨地域水资源配置问题提供一种新思路。

基于多目标遗传算法的水资源优化配置

本文利用遗传算法的内在并行机制及其全局优化的特性,运用一种基于目标排序计算适应度的多目标遗传算法(MOGA),将水资源优化配置问题模拟为生物进化问题,通过判断每一代个体的优化程度来进行优胜劣汰,从而产生新一代,如此反复迭代完成水资源优化配置。优化结果表明,该算法应用在水资源优化配置中是成功的。

基于多目标遗传算法的西宁市水资源优化配置研究

对基于多目标遗传算法的水资源优化配置模型进行研究,可为城市水资源可持续利用和规划管理提供一定的参考依据。根据西宁市的水资源实际情况,建立水资源优化配置模型,并利用多目标遗传算法对该区域水资源进行了优化配置。结果表明,在各水平年不同保证率条件下,西宁市水资源经优化配置后的总供水量有所减少,各个水源的供水量亦有不同程度的减少,其中地表水和地下水减少的供水量较为明显。研究结果表明,多目标遗传算法在水资源优化配置中的应用效果较好,优化结果合理可靠。

基于遗传算法的制造网格资源调度方法研究

为有效地解决制造网格中的资源调度问题,提出了以任务流程时间、加工质量、流程成本和服务质量为目标的多目标优化数学模型。基于多目标优化数学模型,结合用户对目标权重的要求,设计了基于遗传算法的制造网格资源调度过程。同时,设计了基于影响度因子的相对适应度函数来消除目标非标准化误差。以一个复杂零件加工过程的资源优化调度为算例,验证了多目标优化算法的有效性。

一种求解多目标资源受限项目调度的遗传算法

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA-Ⅱ,设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法,该算法所设计的编码包含两部分,一部分为一个任务链表,另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题,结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。

多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法

针对某市水资源优化配置模型的多目标、非线性特点,提出大系统总体优化的遗传算法求解方法。遗传算法构造中,对连续变量离散化采用浮点数级联编码;依据精确不可微罚函数法,构建个体适应度评价函数;将模拟退火算法与遗传算法相结合,探讨了基于模拟退火的混合遗传算法在水资源优化配置中的实际应用。实例表明,混合遗传算法是解决水资源优化配置多目标、非线性问题的有效途径。

对转基因生物知识产权保护的思考

随着转基因生物技术的不断发展,转基因生物知识产权成为我国和世界范围内知识产权保护的重要内容。本文从权利主体、客体界限、国际贸易、国计民生、农民权利等方面分析了转基因生物知识产权存在的个性特征,并针对转基因生物知识产权面临的认知度低、资源共享平衡诉求和国际国内法规协调衔接等困境,提出了相应的对策建议。