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考虑路径关系的干线多路径绿波优化模型

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 103-113,163页

作者：吴场建曹奇任刚东南大学交通学院南京211189

针对协调路径数目增加后绿波带宽变窄问题,本文提出一种考虑路径关系的多路径协调控制优化模型。分析路径的相关关系,构建上下行分区和路径分解模型;引入子区划分参数,改进经典多路径模型,构建子区内部协调约束;分析路径在相邻子区之间... 详细信息

针对协调路径数目增加后绿波带宽变窄问题,本文提出一种考虑路径关系的多路径协调控制优化模型。分析路径的相关关系,构建上下行分区和路径分解模型;引入子区划分参数,改进经典多路径模型,构建子区内部协调约束;分析路径在相邻子区之间的衔接特征,构建子区间连接性约束条件;综合考虑子路径长度和流量构建权重系数,以各子路径绿波带宽加权和最大为优化目标,建立多路径协调控制优化模型。为验证模型的有效性,选取南京市典型干道为研究对象开展案例分析。实验结果表明,本文提出的模型可以有效增大绿波带宽,相较于对比模型,加权绿波带宽和提高49.44%。利用VISSIM验证了方案的应用效果,仿真结果表明,本文模型方案可以获得更高的通行效益。相较于对比方案,关键路径车均延误和车均停车次数明显降低,干道车均延误和车均停车次数分别降低了20%和27%,车辆平均速度提高了17%。本文模型可为城市道路干线协调控制提供理论基础。

关键词：交通工程绿波优化模型混合整数线性规划多路径干线协调控制路径关系

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Pickering乳液制备及稳定性研究进展

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化工进展 2024年第4期43卷 2017-2030页

作者：齐亚兵吴子波杨清翠西安建筑科技大学化学与化工学院陕西西安710055 西南化工研究设计院有限公司四川成都610225

Pickering乳液是一类以超细固体颗粒或固态胶体颗粒代替传统表面活性剂作乳化剂而制备的新型乳液,其具有稳定性好、易调控、环境友好、成本低等优点,在石油、水处理、化妆品、食品、医药、材料制备等多个领域得到了广泛应用。基于Picker... 详细信息

Pickering乳液是一类以超细固体颗粒或固态胶体颗粒代替传统表面活性剂作乳化剂而制备的新型乳液,其具有稳定性好、易调控、环境友好、成本低等优点,在石油、水处理、化妆品、食品、医药、材料制备等多个领域得到了广泛应用。基于Pickering乳液的制备和稳定性,本文简述了Pickering乳液的制备方法,介绍了固体乳化剂粒子的类型和研究进展,阐述了Pickering乳液的稳定机制,解析了Pickering乳液稳定性的影响因素,分析了Pickering乳液存在的问题,展望了Pickering乳液的发展方向。未来Pickering乳液的发展主要集中在以下三个方面:①以天然固体纳米粒子或经过各种改性修饰后的天然固体纳米粒子为乳化剂,制备价格低廉、绿色环保、可重复使用的Pickering乳液;②制备智能响应型(温度、pH、磁场等响应型)Pickering乳液,用于材料制备、物质缓释或回收、催化反应等过程;③深入研究不同固体粒子稳定Pickering乳液的机制,精确调控固体乳化剂粒子和乳液的结构,建立Pickering乳液系统制备理论。

关键词： Pickering乳液粒子制备稳定性机制影响因素

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石化企业蒸汽动力系统优化研究进展

石油炼制与化工 2024年第7期55卷 170-176页

作者：谢煜秦康吴吴中石化石油化工科学研究院有限公司北京100083

蒸汽动力系统是石化企业的重要组成部分,也是能源消耗的主要环节,具有较大的节能潜力。优化蒸汽动力系统结构和运行参数,能够显著降低运行成本,对石化企业节能降碳和挖潜增效具有重要意义。对蒸汽动力系统优化的基本方法、研究进展和应... 详细信息

蒸汽动力系统是石化企业的重要组成部分,也是能源消耗的主要环节,具有较大的节能潜力。优化蒸汽动力系统结构和运行参数,能够显著降低运行成本,对石化企业节能降碳和挖潜增效具有重要意义。对蒸汽动力系统优化的基本方法、研究进展和应用情况进行综述,着重介绍了启发式方法、元启发式方法、热力学目标法和数学规划法等蒸汽动力系统优化方法。在此基础上,综述了蒸汽动力系统的不确定性优化和多目标优化。归纳了蒸汽动力系统存在的不确定性因素,并介绍了不确定条件下蒸汽动力系统优化的研究进展。总结了蒸汽动力系统的优化目标,并对蒸汽动力系统的多目标优化建模和求解方法进行介绍。最后,对蒸汽动力系统优化的发展方向提出建议。

关键词：蒸汽动力系统优化方法不确定性多目标优化

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理性与可验证的联邦学习框架

软件学报 2024年第3期35卷 1418-1439页

作者：吴柿红田有亮公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所贵州贵阳550025

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可... 详细信息

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为0,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

关键词：联邦学习博弈论囚徒合约背叛合约数据完整性

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