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题名考虑多层网络同步的产业链创新链融合关键环节识别
被引量：1
- 1
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作者
裴骁
李华
吴爱萍
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机构
西安电子科技大学经济与管理学院
陕西信息化及数字经济软科学研究基地
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出处
《科技进步与对策》
北大核心
2025年第12期59-70,共12页
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基金
陕西省软科学重点项目(2024ZC-WTXM-02)
陕西省软科学研究计划项目(2024ZC-YBXM-127)
陕西省哲学社会科学研究专项(2024QN375)。
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文摘
新质生产力的核心要素是科技创新,科技创新也是现代化产业体系建设的内核。产业链创新链融合发展(简称“两链融合”)能够高效促进科技成果产业化,是赋能新质生产力的重要抓手。基于“结构—行为”研究思路,按照宏观结构与微观行为相结合的分析框架,从多层网络同步视角识别推动两链融合的关键环节。首先,在梳理两链融合内涵的基础上,运用复杂网络理论剖析两链融合的宏观多层网络结构。其次,基于网络同步视角探析两链融合的微观行为,从要素层面构建两链融合动力学模型。在此基础上,引入同步控制策略识别关键环节,综合随机、目标牵制优势,设计基于蚁群算法的改进牵制策略。最后,以电子元器件产业为研究对象,通过实例分析和算法对比对同步模型和牵制策略的可行性及优越性进行验证。结果表明,所建模型能够依据牵制节点数量、控制系数等条件有效识别两链融合关键环节,提出的改进牵制策略相较于传统方法在运算效率、寻优结果等方面具有优势。
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关键词
新质生产力
两链融合
多层网络
网络同步
控制策略
蚁群算法
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Keywords
New Quality Productive Forces
Two-chain Integration
Multi-layer Network
Network Synchronization
Constraint Strategy
Ant Colony Algorithm
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分类号
F260
[经济管理—国民经济]
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题名多式联运路径问题的一种混合算法
被引量：3
- 2
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作者
裴骁
芦有鹏
刘斌
罗海燕
许乃萱
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机构
兰州交通大学交通运输学院
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出处
《甘肃农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期235-244,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(71671079)
兰州交通大学青年科学基金项目(2018018).
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文摘
【目的】针对多式联运过程中运输路径和运输方式的优选问题,以运输成本最少为目标,建立了含运到时限约束和路径容量约束的组合优化模型.【方法】针对模型设计了双信息素蚁群-遗传混合算法进行求解,并引入最大最小蚂蚁策略、自适应灾变算子等操作,适时规避局部最优解,以提高算法优化能力.【结果】将混合算法求得的结果与单遗传算法、蚁群算法进行比较,混合算法较另两者的收敛稳定性平均提升15.534%和12.537%,且求得的20次最小费用平均值分别降低了3.18%和1.38%.【结论】采用上述方法探讨运到时限、容量约束以及货物运量对路径选择的影响,从而为多式联运经营人决策提供了参考.
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关键词
多式联运
路径优化
遗传算法
蚁群算法
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Keywords
multimodal transport
path optimization
genetic algorithm
ant colony algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名多目标模糊柔性作业车间调度问题优化
被引量：8
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作者
张长泽
李引珍
尹胜男
裴骁
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机构
兰州交通大学交通运输学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第3期1099-1106,共8页
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基金
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-050)。
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文摘
为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。
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关键词
柔性作业车间
多目标调度
邻域遗传算法
精英保留策略
模糊关键工序
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Keywords
flexible job-shop
multi-cbjective scheduling
neighborhood search genetic algorithm
elite retention strategy
fuzzy critical operation
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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