提出多维化、精细化、协同化以及数据驱动化是换热网络多目标优化未来的研究方向。
密集式移动货架越来越多地应用到仓储实践中,提高了仓储空间利用率,但增加了订单拣选的时间成本。本文根据密集式移动货架的仓储布局特点,针对多条通道可同时打开的情况,将货架移动时间转换成通道移动距离进行计算,提出了多条通道依次移动的优化规则,以整批订单拣选所耗费的总时间最少为目标,建立了订Selleck Adavosertib单拣选顺序优化的数学模型。针对该模型的特点,设计了实数编码且全局寻优的遗传算法,并进行了不同规模的算例模拟。计算结果表明,该算法具有较强的适用性,针对不同规模的问题,均有显著的优化效果;货架数量、订单数量以及移动通道数量的小幅度增减,将会导致总拣选时间较大幅度的波动;多条移动通道初始位置居于中部或均匀分散,总拣选时间略优于其集中于仓储系统一TPCA-1说明书端。
针对生物氧化预处理过程中的矿物氧化率不能直接测量的问题,提出一种基于遗传算法和BP神经网络相结合的软测量方法。该方法在对生物氧化预处理过程影响因素分析的基础上,选取温度、pH值、进风量和氧化还原电位(ORP)作为辅助变量,氧化率作为主导变量,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,然后采用BP神经网络算法实现对氧化率的预测。为了突出Selleckchem Ro 61-8048表现GA-BP模型的准确性,与PSO-BP的软测量模型进行了对比。结果表明,基于GA-BP的软测量方法更利于实现氧化率的精确预测,有助于对氧化率的优化控制提供指导。
脑疾病是当前世界各国面临的共同挑战,给个人、家庭及社会都带来沉重的负担。随着各种高通量技术和无线远程获取技术的迅速发展,为脑科学与脑疾病的研究提供了前所未有的契机。借助多尺度多模态的脑科学大数据,我们能够从不同尺度、不同角度对人脑功能及脑疾病展开研究。