Multi-goal Control of Chaotic Connected Complex Networks

Beam transport network(BTN)with small world(SW)(so-called BTN-SW)and Lorenz chaotic connectednetwork with scale-free(SF)are taken as two typical examples,we proposed a global linear coupling and combined withlocal error feedback methods in sub-networks to realize multi-goal control method of halo and chaos in two networksabove.The simulation results show that the methods above is effective for any chaotic connected networks and has apotential of applications in based-halo-chaos secure communication.

Convertibility in Multi-Goal and Multi-Objective Optimization

Multi-goal and multi-objective optimizations are similar techniques to achieve multiple conflicting goals/objectives simultaneously. There are several techniques for solving multi-goal and multi-objective optimization problems. The present study proposed the possibility of convertibility in solving multi-goal and multi-objective optimization problems.

矿山环境正效应开发利用适宜性评价理论与方法

改革开放以来,矿产资源开发为国家经济发展做出巨大贡献,由于多数矿产资源具有不可再生性,相当数量的矿山面临着资源枯竭、关闭。如何开发利用这些矿山所留下的矿山环境正效应资源将成为延长矿业产业链、保障能源绿色低碳发展、实现“碳达峰、碳中和”战略目标的重要支撑。为了科学开发矿山适宜的环境正效应资源,以矿山环境正效应开发利用中的“资源、能源、科普文娱、生态碳汇”4类目标为研究对象,基于矿山供给本体特征、特定市场需求及开发利用条件的“供给(Supply)-需求(Demand)-开发(Development)”(SDD)约束组合,创建了包含6类一级约束、38个相应属性二级约束的矿山环境正效应开发利用评价约束体系;根据开发利用目标导向的原则,依据目标特征组建了18项实施项目单目标评价指标集;构建了单目标适宜性评价模型,引入三角模糊数确定指标权重,并依据适宜性指数划定了“适宜、较适宜、较困难、困难”四类适宜性分级标准。此外,鉴于矿山环境正效应开发利用系统复杂性,剖析了各开发利用目标的逻辑关系,提出了基于经济、生态、社会效益综合最优理念的矿山环境正效应开发利用多目标线性评价理论,通过理想点法或单目标线性规划求解,获取矿山环境正效应开发利用多目标效益综合最优解或最适宜集。最后,从国家战略、社会需求、流域生态、正效应市场开发等角度,展望了矿山环境正效应开发利用及其系统评价落地的重要意义。

输水渠系着生藻类多目标水力优化调控研究

输水渠系正面临着生藻类肆虐的危害,亟需通过水力调控方法剥离边壁的着生藻类,然而大范围的着生藻类脱落将进一步造成渠道水质破坏。为了探究同时满足除藻和水质管理双重目标的最优水力调控模式,研究基于着生藻类水力调控模型,以南方某灌区四干渠为仿真实例,运用正交试验和极差分析方法设计不同类型的水力调控方案,对比分析水力调控对边壁着生藻类生物量的剥离效果以及对渠道水质的干扰。研究结果表明,在着生藻类爆发后期用高冲刷流量持续冲刷中等时长的调控模式可极大程度地兼顾藻类调控与水质管理两大需求。实际运用中应结合渠道的着生藻类爆发时段以及流量调度能力,在区间内选择适宜的水力调控组合。

基于多重选择目标规划(MCGP)模型的商业银行资产负债管理优化

在大数据时代,多目标决策模型不仅有助于金融行业的数字化转型,也能提高行业风险控制能力。商业银行资产负债管理以安全性、流动性和盈利性的均衡为主要目标,是银行风险管理的重要方面和银行经营的灵魂。针对资产负债管理中存在的多个相互冲突的目标以及各目标值的不确定性,建立基于多重选择目标规划的商业银行资产负债管理优化模型进行实证研究。研究结果表明,相较于传统的目标规划方法,多重选择目标规划模型具有更高的灵活性,可以避免目标值的低估,实现更理想的结果;运用多重选择目标规划模型可有效优化商业银行资产负债结构,更好地平衡风险与收益,同时满足管理层的期望。

水资源短缺地区多能互补发电与水资源综合利用竞争关系

我国西北地区是“西电东送”的能源基地,亦是水资源匮乏且生态系统较为脆弱的地区,围绕水资源产生的竞争关系相对突出。针对该关系,建立了梯级水库调度模型,以发电量最大、适宜生态偏差系数最小为目标,兼顾多能互补的出力波动平抑要求,获得发电、生态等综合效益较优的调度方案,并剖析水资源短缺条件下发电与生态之间的竞争关系;引入协调性等指标定量评价调度风险,并采用模糊综合评价法计算调度方案的评分,从生态供水风险和多目标竞争关系两个方面评价了调度方案的优劣。以黄河上游为对象的实例研究表明:多能互补发电量越多,生态偏差系数越大,特别是枯水年的生态偏差系数变化较明显,最大值与最小值相差0.069;枯水年不同调度方案的变化过程存在明显偏差,不同方案的生态偏差系数相差超过2%,适当减小发电量可大幅提升生态效益;非劣解前沿端点的评分较低,为0.171,拐点的评分较高,为0.193。

基于GQM方法的分布式研发度量体系研究与实践

为解决分布式研发团队质量和效率的问题,提出基于GQM方法的分布式研发度量体系。根据GQM方法论,分析分布式研发的特点及痛点问题,从软件的过程规范、质量改进、效率提升、缺陷修复等4个方面,建立度量框架,并通过多指标加权形成研发度量体系。通过在民航电子商务软件的分布式开发模式中应用该体系,识别了各区域公司的薄弱环节,并针对性地进行改进,提高了分布式研发团队的质量和效率。

考虑多种工业负荷参与的多时间尺度源荷储优化调度

为解决大规模新能源接入导致传统电网中常规机组调节压力不断增大的问题,提出了一种考虑储能和多种工业负荷参与的多时间尺度优化调度策略。该策略通过协调荷侧电解铝、水泥、钢铁、非生产性负荷与储能以及源侧常规机组调用计划,有效缓解电网调节压力。首先,分析储能和多种工业负荷的调节特性,建立风-光-荷-储的滚动调节框架。然后,针对源荷不确定性,采用多场景随机规划与模糊机会约束目标规划相结合的方法,建立日前和日内阶段以系统经济性最优为目标、实时调度阶段兼顾安全性和经济性的多时间尺度调度模型。最后,通过新能源充足与不足典型日算例可知,本文所提调度策略能够充分发挥可调控资源的调节能力,在两种典型日的总成本较日前最优调度分别降低了17.08%、44.13%,弃新能源量降低39%、失负荷量降低23%,有效提高了电网运行经济性和安全性。

早期目标导向镇静对ICU机械通气患者睡眠质量和认知功能的影响

目的:分析早期目标导向镇静(EGDS)在重症监护病房(ICU)机械通气患者中的应用效果。方法:选取2023年2月至2024年1月福建医科大学附属第二医院收治的ICU气管插管机械通气患者80例作为研究对象,按照随机数字表法分为观察组和对照组,每组40例。观察组给予早期目标导向镇静(EGDS)干预,对照组给予传统标准镇静(STDS)干预。通过多导睡眠图(PSG)监测评价2组患者的睡眠质量,采用简易精神状态量表(MMSE)评估2组患者的认知功能,采用ICU意识模糊评估表(CAM-ICU)比较2组患者的谵妄症状,同时比较2组患者的康复情况。结果:干预后,观察组N1期占有效睡眠百分比(N1%)低于对照组,N3期占有效睡眠百分比(N3%)、快速眼球运动期占有效睡眠百分比(REM%)与睡眠效率(SE)均显著高于对照组,2组在转出ICU时MMSE评分均有所升高,且观察组显著高于对照组,观察组谵妄发生率显著低于对照组,观察组机械通气时间、ICU住院时间均短于对照组,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:EGDS可显著改善ICU机械通气患者的睡眠质量,促进认知功能恢复,加快患者的康复进程,值得临床推广应用。

多喷枪顶吹吹炼炉的现状及发展

本文从炉体结构、烟道、喷枪以及炉体寿命方面论述了多喷枪顶吹吹炼炉的现状,阐述了炉体结构的优化、冷却元件结构改进和设置、喷枪技术的突破、炉体寿命延长以及喷吹富氧浓度的提高以增加冷料的处理能力,指出了多喷枪顶吹吹炼炉的发展方向,特别是多喷枪顶吹吹炼炉信息模型的建立,有助于缩短工期,减少投资,降低运行成本,提高产品质量和生产效率,减少管理成本,提高管理效率以及实现“双碳”目标。

多靶点重复经颅磁刺激联合目标导向式功能锻炼在脑出血患者康复治疗中的应用

目的探讨多靶点重复经颅磁刺激(MTF-rTMS)联合目标导向式功能锻炼在脑出血患者康复治疗中的应用效果。方法78例脑出血患者随机分为两组,对照组采用目标导向式功能锻炼进行干预,研究组在对照组基础上进行MTF-rTMS干预,比较两组的步态情况、神经功能和日常生活能力。结果干预后,研究组的步频、步速高于对照组,步幅大于对照组(P<0.05)。干预后,研究组的NIHSS评分低于对照组,BI评分高于对照组(P<0.05)。结论MTF-rTMS联合目标导向式功能锻炼在脑出血患者康复治疗中的应用效果较好,可改善患者的步态情况、神经受损情况,提高患者的日常生活能力。

“双碳”目标下中国石油企业绿色减碳路径

为有效应对全球变暖问题,并如期实现“双碳”目标,国内各石油企业均采取了针对性的减碳降碳措施。为进一步明确“双碳”目标下中国石油企业绿色减碳路径,在对目前中国碳排放情况、石油企业减碳措施分析的基础上,明晰了减碳现存的困难与技术难点,并提出了石油企业减碳路径的建议。研究结果表明:①在油气生产利用过程中,温室气体排放主要集中在上游环节;②锚定“双碳”目标不动摇,在能源保供、提质增效的同时,深入推进“CCUS”“碳减排”“碳替代”“碳交易”等减碳方法,在一定程度上降低了碳排放;③石油企业因地制宜开发风能、太阳能、地热能、氢能、海洋新能源等,逐步推动能源绿色转型。最后根据调研结果和中国石油企业的现状,提出了以下减碳路径建议:①构建科学合理的多能互补能源体系,实现常规能源与新能源的协同开发;②发展低成本且高效的化石能源开采技术、清洁能源开发技术、数字化碳中和技术等,提高技术原始创新能力,并把握新一轮产业革命与技术变革的主动权;③加强与国际国内企业、地方政府、高等院校、研究院所的交流合作,促进相关技术的持续发展,并培养专业技术人才。

民用多旋翼无人机运行风险控制网络模型

为降低民用多旋翼无人机运行风险,从无人机操作人员的角度建立考虑控制效果和成本的风险控制模型。首先,基于贝叶斯网络灵敏度分析确定网络中的关键节点,并提出相应的风险控制策略;然后,运用图论和目标规划理论构建风险控制网络,将单一致因因素的风险控制问题转化为风险组合控制问题;最后,建立民用多旋翼无人机运行风险控制网络模型和贝叶斯控制网络模型,优选出控制效果最好、成本最低的组合控制策略并进行分析。研究结果表明:贝叶斯网络中有9个需要重点防控的致因节点;基于贝叶斯网络的风险控制模型能够确定最优组合控制策略,组合控制策略作用后,失踪、空中碰撞、坠落和人员伤亡事故发生概率相比未采取控制策略时分别下降44.12%,66.86%,44.33%,92.98%。

基于值分解的多目标多智能体深度强化学习方法

多智能体深度强化学习方法可应用于真实世界中需要多方协作的场景,是强化学习领域内的研究热点。在多目标多智能体合作场景中,各智能体之间具有复杂的合作与竞争并存的混合关系,在这些场景中应用多智能体强化学习方法时,其性能取决于该方法是否能够充分地衡量各智能体之间的关系、区分合作和竞争动作,同时也需要解决高维数据的处理以及算法效率等应用难点。针对多目标多智能体合作场景,在QMIX模型的基础上提出一种基于目标的值分解深度强化学习方法,并使用注意力机制衡量智能体之间的群体影响力,利用智能体的目标信息实现量两阶段的值分解,提升对复杂智能体关系的刻画能力,从而提高强化学习方法在多目标多智能体合作场景中的性能。实验结果表明,相比QMIX模型,该方法在星际争霸2微观操控平台上的得分与其持平,在棋盘游戏中得分平均高出4.9分,在多粒子运动环境merge和cross中得分分别平均高出25分和280.4分,且相较于主流深度强化学习方法也具有更高的得分与更好的性能表现。

基于少样本学习的森林火灾烟雾检测方法

【目的】为解决由于森林火灾烟雾数据集样本量小、样本特征分散、烟雾图像占比小等特点导致的林火烟雾检测模型识别效果差、准确率低等问题,实现快速、准确识别检测森林火灾烟雾。【方法】针对少样本森林火灾烟雾图像数据集的样本特征,本研究提出了一种基于多头注意力机制的森林火灾烟雾图像检测方法。该方法首先在训练阶段采用数据增强方法,扩充训练数据的数量同时降低过拟合风险;然后设计特征提取模块与特征聚合模块,在特征提取模块中引入多头注意力机制并探讨引入的合适位置,使模型更多地关注火灾局部特征,解决烟雾图像少造成的信息缺失问题;在特征聚合模块中使用FPN-PAN模块对图像的深层与浅层语义信息进行特征融合;最后,设置检测头模块输出实验结果。利用测试准确率、召回率、误报率、检测率和F1值等评价指标在少样本公共数据集和自建火灾烟雾少样本数据集上测试本方法的有效性。【结果】在数据增强阶段同时增加马赛克数据增强和多尺度变换,可以得到更好的检测效果。在特征提取模块的第4个卷积模块后面添加1处多头注意力机制的模型性能最好。相较于现有的元学习长短时记忆网络、匹配网络和轻量级目标检测网络等方法,本方法有更好的检测效果,具体表现为准确率达到了98.79%,召回率98.28%,检测率97.33%,误报率仅为6.36%。【结论】与现有的火灾烟雾检测模型相比,本方法具有更好的判别能力和泛化能力。

中华文明起源研究中“知识”“方法”与“精神”的展示——兼论科普展览的“多维目标取向”策展思路

以“中华文明探源工程”为代表的中华文明起源研究是可作为科普创作主题的重要题材。科技馆应在充分发掘其中丰富展览素材的基础上,汲取国内外科学教育界、博物馆和科技馆界的先进教育理念,采取“多维目标取向”的思路策划中华文明起源科普展,立体地、综合地呈现中华文明起源研究中的科学知识、科学方法、科学思想、科学精神及科学家精神。在有特定教育意义、教育目标的环境设计中“讲故事”“模拟再现科学探究实践”是实现“多维目标取向”展览的有效方法。学术研究作为策展前期的准备工作,也应该围绕这样的目标和手段展开。

基于土地利用的北京市多情景模拟下生态服务价值影响评估

【目的】土地利用/覆盖变化(LUCC)是影响区域生态系统服务价值的重要因素,结合可持续发展框架分析土地利用演变对生态系统服务价值(ESV)的影响,有助于对区域生态文明建设提供科学参考。【方法】利用北京市2010和2020年的土地利用现状图,通过Markov-CLUE-S耦合模型模拟出2030年3种发展情景下的土地利用格局,结合可持续发展目标15(SDG 15)指标讨论土地利用变化对ESV总量的影响。【结果】(1)2010-2020年北京市土地利用变化总体呈耕地、草地和水域面积缩减,林地和建筑用地扩张的格局。2020-2030年,自然发展情景(NIS)下各地类变化趋势较2010-2020年幅度有所减缓;生态保护情景(EPS)下林地和水域面积较2020年涨幅分别为4.96%和14.26%;耕地保护情景(CPS)下耕地缩减和城市扩张情况得到有效遏制;(2)2010年、2020年和2030年(NIS、EPS、CPS)的ESV总量分别为418.4×10^(8)、409.9×10^(8)、403.6×10^(8)、432.4×10^(8)和407.0×10^(8)元。对于各土地类型,林地、水域和耕地占ESV总量的90%以上,建筑用地侵占和水域恢复分别为ESV损失和增益的主要原因;(3)2020-2030年,北京市森林覆盖率呈增长变化。3种情景下退化土地比例大小为NIS>EPS>CPS,造成的ESV损失量为3.8×10^(8)、4.1×10^(8)和8.1×10^(8)元。【结论】水体、耕地和建筑用地是北京市土地利用变化的主要类型,三者间的转换也是ESV总量浮动的关键原因。在未来土地利用规划中,应综合考量生态保护和耕地保护措施,以期达到区域生态系统服务价值最大化和可持续发展目标实现。

多尺度加权图像块局部对比度的红外小目标检测

为解决传统算法在强杂波背景下,容易造成误检与漏检等问题,从图像块的角度提出一种局部对比度度量方法。提出中心区域与背景区域之间对比度的新度量,在计算对比度时采取行处理,简化算法的复杂性;引入可信度值作为权值,加权处理局部对比度,对加权后的局部对比度进行多尺度处理,生成目标显著图;对显著图进行阈值分割,得到真实目标。通过在实验中的分析对比,验证了该算法的有效性。

“双碳”目标下漳州市碳减排路径研究

为探究漳州市低成本碳达峰、碳中和路径,基于该市近10 a的相关数据,建立多目标优化模型.该模型以最大限度地减少碳排放、最大限度地减少空气污染物排放和最大限度地减少经济成本作为多重目标,以漳州市各业基本能源需求、电力需求、植被面积需求、污染物控制需求,以及“双碳”目标作为约束条件,通过与MATLAB优化算法的结合,得出最优的碳达峰、碳中和路径.结果表明,通过将水力发电逐步替代燃煤发电的发电方式可使得全市碳排量逐年降低,漳州市未来聚焦于电力行业的绿色转型能够帮助该市“双碳”目标的如期实现.

虚拟企业伙伴选择中的多目标决策问题

在竞争、合作、动态的市场环境中 ,虚拟企业被认为是 2 1世纪最有竞争力的企业运行模式 ,但如何选择合适的伙伴 ,则是虚拟企业能否组建成功的关键。在应用整数规划描述虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上 ,给出了支持伙伴选择的多目标决策工具与算法 。