如何应对价值主观主义

价值主观主义认为所有价值判断都是主观的,这一观点必将导致关于事物的好坏、行动的对错“怎么说都可以”的完全相对主义的结论。有三种回应价值主观主义的方式:一是立足存在论肯定价值的客观实在性,但是由于不能毫无疑义地指认价值是客观存在的实体、性质或关系,因而不能有效地回应价值主观主义;二是依托观念论认定心灵中价值的观念与逻辑的观念一样具有有效性,以此解释内在于心灵的价值具有另一种客观性,这在特定的领域内能够反驳价值主观主义;三是借助评价论阐明任何对事物的评价都依据一定的尺度和根据,只要采取的尺度和根据是可靠的,对事物所作的评价就有充足的理由,说明价值判断具有可以为之辩护的合理性,能够全面地回应价值主观主义。

移动式垃圾压缩装置翻转机构的多目标优化

翻转机构的铰点位置直接影响着移动式垃圾压缩装置的整体工作性能和翻转机构各铰点的工作寿命。为提高翻转机构整体工作性能和各铰点的工作寿命,首先,运用Adams软件建立虚拟样机模型并进行仿真,得到翻转机构各铰点的载荷;其次,应用静态应变试验仪对翻转机构进行测试,发现该虚拟样机模型符合实际情况,验证了模型的有效性;在此基础上,进一步分析仿真数据,确定以翻转机构的铰点A、C的最大载荷和最小传动角为优化目标,应用理想点法在Adams软件中构造出一个综合的评价函数,对其进行了优化求解。对比优化前后的数据,翻转机构的铰点A所受最大载荷减小了19.3%,铰点C所受的最大载荷减小了16.2%,最小传动角增大了32.1%。最后,确定了翻转机构各铰点位置的最优设计值,为移动式垃圾压缩装置翻转机构后续设计应用提供参考。

考虑综合经济性的风光配电网储能优化配置

在配电网中配置储能系统可以有效缓解风光接入对配电网产生的影响,提升对风光的消纳能力、减少电压偏差等,而储能接入的位置和容量不同会对配电网产生不同的影响。首先分析储能建设过程中的主要费用,考虑基于分时电价下的网损成本和峰谷差收益,以年综合成本、配电网的日节点电压偏差和最小为目标,建立配电网储能选址定容模型,采用改进多目标遗传二代算法(improved multi-objective nondominated sorting genetic Ⅱ algorithm, INSGA-Ⅱ)对模型进行求解,利用改进理想点决策法(improved ideal point based decision, IIPBD)来选取最优配置方案,最后在IEEE-33节点模型中对方案进行验证。仿真结果表明:使用INSGA-Ⅱ算法进行求解时最终决策出的储能配置方案实现了成本最小,并且显著提升了电压的稳定性,验证了改进后算法的优良性和所提出的储能优化配置方案的有效性。

含冗余控制面飞行器配平优化设计与性能分析

含冗余控制面的飞行器配平问题是一个超静定问题,从性能需求角度构建3个单目标配平构型优化问题,在高度为5 km、马赫数为0.85的定直平飞状态下,采用遗传算法求解。结果表明:若以最大升阻比为目标,采用内升降副翼配平,其余舵面中立;若要使配平所需控制面偏角绝对值和最小、达到降低控制能量的目的,则采用中升降副翼配平,其余舵面中立;若要实现控制面间偏角相差最小、达到减小雷达反射的目的,那么3组升降副翼需同时上偏3.7882°。结合气动数据,分析了上述结果的合理性。将3个目标两两组合,采用非支配排序遗传算法求解得到Pareto非劣解,发现3个配平目标两两互相冲突,一个目标性能的提高会降低其他目标性能,但降低性能的比例不同。最后综合考虑3个优化目标,采用理想点最小距离法从Pareto非劣解中选择最优构型,最终得到配平构型迎角1.7908°、内升降副翼-0.0009588°、中升降副翼-4.1908°、外升降副翼-4.9232°。本文的工作对合理确定含冗余控制面飞行器配平构型与性能综合分析有一定的参考意义。

持存空间与客观秩序——对康德“反驳唯心论”的斯特劳森式误读的辨正

康德在“反驳唯心论”中提出一个致力于抗衡对外部世界现实性的怀疑的论证。斯特劳森在《感觉的界限》中引入了“空间是持存的”这一命题来理解康德的论证。斯特劳森的这一解读影响深远,也成了康德解释界的惯有模式,并构成英美学界诸多争论中的主要议题。通过论证分析和概念分析表明,斯特劳森对“空间是持存的”这一命题的理解中隐秘地包含了对外部世界对象之现实性的假定,因此将这一命题引入“反驳唯心论”的论证之中的做法将使得整个论证变成循环。“空间”在康德本人的“反驳唯心论”论证中只是一个附加的描述词,不能充当充足的论据的角色。

含电动汽车的主动配电网多目标分层优化调度

为了协调电动汽车车主和主动配电网2个不同主体之间的利益关系,针对电动汽车接入后主动配电网的优化调度问题,文中提出一种考虑电动汽车充电综合满意度和主动配电网运行效益的多目标分层优化方法。上层模型注重最大化电动汽车车主的充电利益,采用归一化法向约束法求解电动汽车的最优充放电计划,并将其输入下层优化模型。下层模型旨在最大化主动配电网的运行效益,根据电动汽车的充放电计划调整可控分布式电源的输出功率,采用二阶锥松弛转换法和带权极小模理想点法求解该非线性多目标问题。仿真结果表明,所提含电动汽车的主动配电网多目标分层优化方法能够在促使电动汽车充电综合满意度超过0.9的同时,减少有功网损约94.12%、运行成本约30.90%,实现电动汽车车主和主动配电网的双赢。

伴我“童”行:《苏州市儿童友好学校建设指引》编制思考

基于国际儿童友好理念的引入与基础教育设施建设的勃兴之势,该文以《苏州市儿童友好学校建设指引》编制为契机,梳理目前校园建成环境的现实问题,围绕儿童的切实需求,构建包含景观环境、建筑空间、设施配套、参与制度四个维度的儿童友好学校建设体系,以空间设计为载体将儿童友好理念内涵转译为各项建设指标要求。研究明确了儿童友好学校建设中多层级目标的建设内容,形成集建设、评估、优化于一体的建设路径,为国内本土既有老旧学校的转型提升以及创建未来可持续发展的理想校园提供理论指导和建设指引。

多目标规划的LINGO求解法

针对目前用"化多为少法"求解多目标规划问题时,计算过程繁琐或结果不理想的现状,提出了将理想目标转换为现实目标或约束,再用LINGO软件求解的方法。给出了2个实例的分析与求解过程,结果表明,与传统方法相比,该方法过程简单结果也较优。

基于熵和协相关度的直觉模糊多属性决策方法

针对决策信息为直觉模糊集且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和协相关度的决策方法。对于直觉模糊集的直觉性和模糊性,从公理化定义出发,给出了一种改进的直觉模糊熵的定义。然后基于所有属性总不确定信息量最小化准则,利用提出的直觉模糊熵建立非线性规划模型,从而得到属性权重公式。接着,由统计学中变量间相关系数的构造思想,提出直觉模糊集协相关度的概念,并探讨了与相关系数类似的性质,且进一步得出各对象与理想对象加权的协相关度公式。最后给出了一种新的多属性决策途径,并将所提方法成功应用于教授评选的实例中,通过计算各个教师的协相关度确定最佳候选人,实现最优决策。该方法操作合理,算法易于实现,计算结果可靠,可用于多种决策问题。

对超级玉米育种目标及技术路线的再思考

根据我国玉米生产需求和科研发展动态,进一步提出了超级玉米育种目标:超高产、优质、多抗、广适、易制种。自交系选育方法:新种质、大群体、高密度、变换地、强胁迫、严选择。对我国发展超级玉米的重要意义、超级玉米之含义、良种良法配套等问题进行了论述。同时还阐述了理想株型、零缺陷品种等概念。

基于交叉熵的ITFN的多属性决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵的决策方法。给出期望值的方法将直觉梯形模糊数转化为直觉模糊数,进而提出直觉模糊数的交叉熵等概念及相关性质。基于各方案与正理想方案的总区别信息最小化原则,建立非线性模型,求出属性权重。用实例说明该方法的有效性。

TRIZ最终理想解在简化物理问题中的应用初探

基于理论的最终理想解(IFR)理论,结合物理教学中实际问题,寻找一种在培养学生的学习能力和创新能力的同时,促进其养成创新习惯、创新理论的方法。

应用逼近理想解法综合评价水环境质量

基于传统的逼近于理想解的技术,根据水环境质量的富营养化程度和待评价的水环境质量检测点(评价方案)的不理想(负理想)与理想(劣与优)这些典型的模糊概念,提出了基于模糊集合的逼近理想解法(TOPSISFS),并应用于水环境质量综合评价。TOPSISFS与模糊神经网络法、投影寻踪模型法、理想区间法相比,简单、有效,可广泛应用于多目标决策。

QoS全局最优动态Web服务选择算法

Web服务作为一种新型的分布式计算模式近年来得到迅速的发展,来自不同服务提供商的服务可被整合以提供组合服务.QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题.基于粒子群进化算法,设计一种用于解决该问题的PSO-GODSS算法.其主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,利用粒子群算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集.理论分析和实验结果表明该算法的可行性和有效性,且算法的执行效率和收敛速度优于以往的多目标遗传算法.

民国时期关于民众教育概念的论争

民国时期民众教育的兴起是五四以来科学民主思潮在社会教育方面的体现。政府、私人团体、教育家从不同追求出发,进行了大量的理论研究和实践活动。但由于研究者的理论背景不同,对民众教育的基本理论问题的认识和理解存在着不小的差异。梳理和辨析这些争论,对于廓清民众教育的本质有一定的帮助。

虚拟企业伙伴选择的双种群自适应遗传算法

针对虚拟企业伙伴选择这一多目标优化问题,采用理想点法将其转换为多个单目标问题,并应用双种群自适应遗传算法进行问题求解。该算法涉及两个种群和自适应交叉、变异概率。在遗传过程中,每个种群的个体都根据适应度自动选择其交叉和变异概率,使个体对环境变化具有自适应调节能力;在一代遗传完成后,种群间交换优秀个体携带的遗传信息,以增加种群的多样性,避免陷入局部极值。通过算例,证实了该算法能很好地解决虚拟企业伙伴选择这一多目标优化问题。

多目标过程系统优化的粒子群算法求解

化工领域的过程设计、生产控制、配方和计划等众多问题的数学模型,在考虑产品性能、单位成本、环境影响等诸多因素下,都是多目标优化问题;而求解多目标优化问题,目前还没有有效的方法;现今的做法是把多目标优化通过加权转化为单目标优化,再求解单目标优化问题,但这存在权数不易确定;还忽视了有效解集中存在一个其各目标的值与各目标的最优值距离最近的有效解的问题,称为理想有效解。理想有效解的求法一般分为两步,先求各目标的最优值、再求理想有效解,这将影响求解的速度;为此提出在PSO(粒子群优化)算法中加入惩罚项,同时对PSO算法中的个体极值与全局极值作调整,使PSO算法适用于求多目标优化问题理想有效解,该算法对多目标问题起到边优化边求理想有效解的功效;这使得在求解速度上加快。通过性能测试表明了算法的有效性,最后将算法用于求解多亚甲基多苯基多胺生产过程系统优化取得良好效果。

流域水资源承载能力综合评价的多目标决策-理想区间模型

水资源承载能力评价,是一个由多目标组成的复杂巨系统,其难点是如何合理地建立评价该系统的数学模型。由于评价标准是区间概念而非点的概念,因而传统的多目标决策-理想点法把评价标准处理成理想点存在一定缺陷。为了克服这种缺陷,对多目标决策理想点法进行了改进,提出了一种新的评价模型——多目标决策-理想区间模型(MODMIIM),介绍了MODMIIM的原理,给出了其构成方法,并用MODMIIM对淮河流域的水资源承载能力进行了综合评价,结论为淮河流域的水资源承载能力总体上较弱。MODMIIM可操作性强,计算结果稳定、合理。与多目标决策-理想点法相比,MODMIIM具有更大的适用性。MODMIIM可广泛应用于各种水资源综合评价问题中。

基于理想点法的液体静压支承系统多目标参数优化设计

利用多学科优化理论,以液体静压支承系统的结构最大位移最小、单元最大Von Misses应力最小为优化目标,以无量纲的材料弹性模量和油膜刚度作为设计变量,利用响应面方法,将满足结构强度和刚度条件的目标函数进行显式化,建立了以结构综合性能指标为目标的单目标优化模型,通过求解获得了提高系统力学性能的参数条件。本文的研究工作对于增强数控机床工作台的承载能力和性能,满足高精度的加工需求,推动先进制造业的自主创新发展,具有重要的理论意义和应用价值。

基于理想点法在土地利用结构优化中的应用

运用理想点法来构造评价函数,将求解多目标规划问题转化为求解单目标规划问题,通过把多目标函数值抽象为维欧氏空间中的一个点,引入模的概念,在模的定义下求解最接近理想点的点。使土地利用寓于社会经济发展和维持生态系统平衡之中,最终谋求社会、经济、生态三效益的统一。