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关键词： 施工机械   装配式   多目标优化   量子粒群算法  

摘要： 提出了一种针对装配式建筑施工中机械设备配置问题的多目标优化方法,该方法通过建立一个整合了工期、成本和碳排放三个关键要素的综合优化模型,并运用无量纲化处理来协调这些目标之间的关系。这种方法基于一种改进的量子粒子群优化算法(Levy-QPSO),通过整合莱维飞行机制来提高搜索能力和防止陷入局部最优解。五个标准测试函数的实验结果证实了改进算法的有效性和优越性。本研究所提出的方法为装配式建筑施工机械设备的优化配置提供了一种实用工具,有助于实现低碳、高效及经济的施工机械设备管理。

关键词： 机械臂   路径规划   双向RRT   人工势场  

摘要： 针对传统双向RRT算法在路径规划中随机性大、收敛慢和路径质量差等问题,提出了一种基于改进人工势场法(Artificial Potential Field,APF)引导的双向RRT机械臂路径规划算法。首先引入动态偏置策略,减小原始双向RRT算法随机性大的问题;其次,在扩展新节点时,根据与障碍物距离自适应地调整节点随机性与总势场的权重;然后融入机械臂碰撞检测模型并进行双向直连线性插值检测,直至生成初始路径;最后再对生成的路径进行三次B样条平滑处理,产生符合机械臂实际运动限制的可行路径。在二维和三维环境下分别构建三种不同环境对改进算法进行仿真对比,结果表明改进算法能有效提高相关性能。将改进算法应用至实物平台中,进一步证明了算法的有效性与可行性。

关键词： 大数据分析能力   知识搜寻   创新绩效  

摘要： 创新是企业获得竞争优势的关键,数字技术的快速发展,特别是大数据分析能力在创新方面具有重大潜力,将会改变创新的过程和结果。已有研究中,多数学者指出大数据分析能力对创新绩效有积极作用,但是也有少数学者指出其积极作用并不显著。文章通过引入知识搜寻这一中介变量,基于社会网络理论探究知识搜寻的中介作用。研究发现,大数据分析能力可以通过知识搜寻宽度和知识搜寻深度提高企业的创新绩效,这为企业如何利用大数据分析能力提高创新绩效提供了新的思路。

关键词： 轨迹规划   改进JAYA算法   时间最优   机械臂  

摘要： 针对实现机械臂在运动学限制条件下提升作业效率与稳定性目标,提出了一种基于改进JAYA算法的机械臂时间最优轨迹规划方法。选取UR5e机器人为研究对象,构建针对时间最优化的数学模型,并采纳3-5-3混合多项式插值方法,进行轨迹规划的设计与分析。针对所建立的数学模型对标准的JAYA算法进行改进,通过Tent混沌映射进行种群初始化,并引入局部吸引点和历史种群来分别优化局部搜索和全局搜索,从而提高算法性能。利用改进的JAYA算法进行了机械臂时间最优轨迹规划实验,结果表明,相比标准粒子群算法(PSO)和标准JAYA算法具有更高的寻优精度和更强的跳出局部最优解能力,优化后的各关节位移、速度和加速度曲线平滑,运行时间减少了39.7%。

关键词： 补贴   线上购买线下取货   订购决策   协调   帕累托改进  

摘要： 随着消费者需求和购物体验的不断提升,如何整合供应链营销渠道以应对消费者需求变化成为业界和学术界关注的热点问题。针对随机需求下制造商和零售商合作运营线上购买线下取货(buy online and pick up in store,BOPS)模式的全渠道供应链,建立了分散决策Stackelberg博弈模型,分析供应链成员的最优订购量及补贴比例,通过与集中决策比较发掘双方实施补贴策略的意愿和协调机制。研究发现,在分散决策下,制造商给予全部补贴时全渠道供应链的利润最大,但是只有当原料成本小于某一阈值时,不考虑线上零售商的制造商才愿意给予全部补贴。当考虑线上零售商时,只有佣金低于某一阈值,制造商才愿意给予全部补贴。基于补贴策略的成本分摊和两部制联合契约能够使供应链总利润达到集中决策下供应链总利润,并且当两部制固定费用满足一定条件时,供应链成员的利润均可实现帕累托改进。数值实验进一步分析了运作决策和利润对BOPS销售模式相关参数的灵敏度,相应的管理启示为实施BOPS模式的供应链提供运营管理和决策指导。

关键词： 大数据资源感知   人工智能   评估算法   算法设计  

摘要： 大数据时代悄然而至,人工智能评估算法在这一时代背景下得到大数据资源感知机制的加持,在一定程度上提高了服务水平,实现了资源充分利用。在大数据资源感知概述的基础上,了解大数据资源感知过程,分析了人工智能评估算法的应用需求及意义,围绕大数据资源感知视域下人工智能评估算法的用户服务级别评估、人工智能评估排序、计算流程等设计工作进行重点分析,验证了大数据资源感知视域下人工智能评估算法的性能。验证结果表明,在低/高黏度用户热度背景下,人工智能评估算法与HM算法和ABC算法相比,其服务评估用时最短,单位时间用户满足积累数最高。大数据资源感知视域下人工智能评估算法设计分析旨在为相关设计人员提供有益借鉴。

关键词： 高职院校   智能制造   工程实践创新能力  

摘要： 本文旨在深入分析高职院校智能制造专业群学生工程实践创新能力的培养现状,研究影响其培养的教育资源分配不均、师资力量薄弱、学生理论知识掌握与实际操作技能之间脱节和学生创新能力不足等关键因素,最终提出切实可行的对策与建议,以期为高职教育改革提供理论支持和实践指导。

关键词： 电网企业   独立运营   人工智能   公用事业   大数据   自然垄断   全面深化改革   新能源  

摘要： 党的二十届三中全会提出“推进能源、铁路、电信、水利、公用事业等行业自然垄断环节独立运营和竞争性环节市场化改革,健全监管体制机制”。在高质量绿色发展和大力推进“双碳”目标的大背景下,面对全面深化改革新部署、新要求,新能源、人工智能、大数据等爆发式增长以及消费者需求更加多元化等发展环境,电网企业未来发展环境充满机遇和挑战。

关键词： 图表解析   图表提取   图表信息解读   可视化分析  

摘要： 图表以视觉逻辑的形式有效地传达信息,为理解关系隐晦的复杂数据提供了直观的途径,在科学文档中扮演着至关重要的角色.然而,图表本身的视觉结构丰富性和视觉语义复杂性为图表可视化的构建提出了挑战,而底层数据的内在多样性和用户认知视角的差异性又给图表信息的解读带来了分歧.随着自动图表解析技术的兴起,提供了一种准确、有效的途径来解读图表,为更高级的图表洞察和推理奠定了基础,并进一步辅助决策制定.文中对图表大数据解析方法的相关研究进行综述,首先从研究对象图表本身和用户两端出发,阐明图表解析过程的必要性和复杂性;然后按照图表感知、结构解析和洞察推理3个层次,分别概述图表解析过程的研究方法和前沿技术;进一步,阐述图表解析的下游应用,如检索、交互、生成等;最后总结图表解析方法在理解复杂图表类型和保证信息完整性等方面面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行展望.

关键词： 大数据背景   电力企业   精细化管理  

摘要： 在我国市场经济蓬勃发展及电力体制改革的深入推进下,电力行业所承受的市场竞争愈发激烈。为了在竞争中脱颖而出,发电公司需不断增强自身的核心竞争优势,进而提高市场竞争能力。在信息时代的大数据环境下,发电公司需紧跟时代步伐,刷新管理模式,并努力提高管理效能,以保证企业的稳步和良性成长。特别是,对人力资源的精细化管理作为企业运营的根本,对于提高发电效率与服务品质扮演着关键角色。鉴于此,探讨大数据环境下电力企业如何实施人力资源精细化管理策略显得尤为关键。