DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 总结 在我国新时代的教育事业进入内涵式发展的重要历史时期，职业教育如何更好地服务经济社会的发展，实现多维度的价值创造，成为全社会共同关注的问题，这迫切需要我国建立现代职业教育体系。本文高职教育人才培养的全过程视角出发，在理论界定高职教育社会服务能力内涵的基础上，构建了项目管理视角下的高职教育社会服务能力评价体系，综合运用ANP和DS方法，开发了一套能够有效评估高职教育社会服务能力的评估模型，并进行了实证分析。研究结果对于进一步提升和优化高职院校社会服务能力评估和完善现代职业教育体系具有一定的理论和现实意义。
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user: 摘 要 目的：观察体外冲击波治疗早期股骨头坏死的临床疗效。方法：对2013年3月至2015年3月入住临沂市人民医院股骨头专科符合纳入和排除标准的40例(48髋)早期股骨头坏死患者给予体外冲击波治疗，每周2次，连续治疗8次为一个疗程，共3个疗程，观察并记录治疗前、治疗后第3、6、12、18、24个月时髋关节疼痛视觉模拟(VAS)评分、髋关节Harris评分。结果：体外冲击波治疗后，每次随访时髋关节VAS评分、髋关节Harris评分与治疗前相比有明显的改善(p < 0.05)。结论：体外冲击波是一种治疗早期股骨头坏死的有效方法，能够显著减轻髋关节疼痛、改善髋关节功能。 关键词 :股骨头坏死，体外冲击波，视觉模拟评分，Harris评分 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 股骨头坏死(osteonecrosis of the femoral head， ONFH)是指由于不同病因破坏了股骨头的血供，导致骨细胞、骨髓造血细胞及脂肪细胞坏死，继发股骨头结构改变、塌陷，最终造成髋关节功能障碍，是一种骨科临床常见病及疑难病 [ 1 ] 。ONFH常见的类型有：激素性股骨头坏死、酒精性股骨头坏死、外伤性股骨头坏死。该病多见于30~50岁中青年人群，约有半数累及双侧股骨头。早期因症状和体征不明显，容易误诊、漏诊，如未经及时有效治疗，大约70%的患者在1~2年内可发展到股骨头塌陷 [ 2 ] 。股骨头一旦塌陷，病残率很高，最后需通过行全髋关节置换术(total hip replacement， THA)来改善关节功能，然而对于年轻ONFH患者THA的中长期疗效并不理想 [ 3 ] 。因此，对ONFH的患者早诊断，并进行及早的保髋治疗，是延缓或终止病程进展，避免股骨头进一步塌陷的主要预防措施，这也是当前骨科界必须重视的问题。2013年3月至2015年3月我科以体外冲击波治疗早期ONFH取得不错效果，具体报告如下。
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user: 2. 临床资料 2.1. 纳入标准和排除标准 纳入标准：1) 根据国际骨循环研究协会(Association Research Circulation Osseus， ARCO)的分类标准 [ 4 ] ，选取X线、MRI符合股骨头坏死I、II期的患者；2) 告知患者本试验的研究目的，并签署相关知情同意书。排除标准：1) 有严重认知障碍和精神疾患者；2) 有潜在血栓或出血疾患者；3) 骨骼发育不成熟者；4) III、IV期ONFH；5) 存在感染的患者；6) 已接受其他方法治疗的患者。 2.2. 一般资料 选取我科自2013年3月至2015年3月收治的符合上述标准的患者40例(48髋)，平均病程为1.5年，左侧坏死15例，右侧坏死17例，双侧坏死8例；男性22例(27髋)，女性18例(21髋)；应用激素史例12(14髋)，长期饮酒史20例(24髋)，不明原因8例(10髋)，明显创伤史0例；ARCOI期22髋，II期26髋；年龄21~48岁，平均35.2岁。本组40例(48髋)病人均获得超过24个月的随访。 2.3. 治疗方法 体外冲击波治疗用(苏州锡鑫医疗器械有限公司CS-2012A-9型骨科冲击波治疗仪)进行体外冲击波治疗。患者取仰卧位，根据X线片确定股骨头坏死区域，以ONFH区域及其周围骨质为冲击点，选3个冲击点，每个点冲击1000次，能量密度为0.2 mJ/mm 2 ，每周2次，连续8次为一个疗程，共3个疗程，操作过程中注意避开重要的血管和神经。每次治疗后，在有经验的康复师指导下，嘱患者在床上行股四头肌等长收缩锻炼及髋关节屈曲、外展、内收、外旋、内旋活动。 辅助治疗：我们建议患者在治疗期间及治疗后辅以双拐行走，以减轻髋关节负担。患者分别在治疗前、治疗后3、6、12、18、24个月行髋关节正蛙位X线片检查，了解股骨头变化情况。 2.4. 观察指标 所有患者在治疗后均进行定期随访：1年以内每3个月进行1次，1年以上每半年进行1次。1) 根据随访内容(疼痛程度、关节活动度、有无畸形、行走时辅助、穿袜子、坐椅子、行走距离及爬楼梯等)及X线对所有患者进行髋关节Harris评分，>90分为优，80~90分为良，70~79为中，<70分为差。2) 应用疼痛视觉模拟评分VAS系统(范围0~10分，0分表示无疼痛，10分表示严重疼痛)对患者进行疼痛评分。 2.5. 统计学分析 所有数据均采用SPSS21.0进行统计学分析，计量资料采用均数 ± 标准差( x ¯ ± s)。以P < 0.05为差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 患者治疗前后髋关节疼痛视觉模拟(VAS)评分、髋关节Harris评分结果见表1，体外冲击波治疗早期股骨头坏死各个随访时间段均较治疗前有显著改善(P < 0.05)。
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user: 4. 讨论 本文通过对40例(48髋)接受体外冲击波治疗的早期股骨头坏死患者进行研究显示，所有患者随访时髋关节疼痛视觉模拟(VAS)评分、髋关节Harris评分均明显高于治疗前，差异具有统计学意义(P < 0.05)。因此，这种体外冲击波对早期股骨头坏死的治疗效果满意，且所有患者均未出现神经损伤等并发症。 Table 1 The VAS score and Harris score of the patients before and after the shockwave treatment were treate 治疗前 治疗后3个月 治疗后6个月 治疗后12个月 治疗后18个月 治疗后24个月 患髋数 48 48 48 48 48 48 VAS评分 4.7 ± 2.4 2.1 ± 1.2 1.4 ± 0.9 0.6 ± 0.4 0.5 ± 0.3 0.4 ± 0.2 Harris评分 74.6 ± 6.3 84.4 ± 5.2 86.1 ± 6.8 90.7 ± 5.0 92.1 ± 4.3 91.6 ± 5.0 表1. 冲击波治疗前后患者VAS评分、Harris评分结果(x ± s) 备注：与治疗前相比，各组VAS、Harris均显著提高，P < 0.05。 股骨头坏死病因及发病机制至今尚未完全清楚，根据国内外目前研究结果，它是由多种病理机制引起的股骨头局部血运不良导致的骨细胞缺血与坏死 [ 5 ] 。同时，在大量新的骨细胞生成并代替坏死骨细胞的时候，由于新骨应力性尚低，加上长期患肢负重和股骨头受力不均，易出现头下微骨折，如果此时没有得到有效的治疗，最后将引起股骨头塌陷、关节间隙变窄，最终导致骨性关节炎的发生 [ 6 ] 。在股骨头坏死早期的水肿期进展到塌陷期的3~5年内病程是可逆的，因此，采用各种方法来预防塌陷学术界已经达成共识，THA只是一个终末期的治疗方法。对中青年患者更是如此，采取有效的手段，延缓或者阻止股骨头坏死的病程进展，最终达到延迟甚至避免行THA [ 7 ] 。近年来，髓芯减压植骨支撑术、钽棒植入术等保髋术式被广泛用于早期ONFH患者且取得了一定的效果，但它们属于有创操作，部分患者不愿接受这类治疗方法，因此，寻找一种无创且有效的治疗方法对早期股骨头坏死具有重要意义。 体外冲击波(extracorporeal shock wave， ESW)最早应用于泌尿系结石，随后，因其良好的组织渗透性和无创治疗，被广泛应用于网球肘、跟腱末端病、慢性肌腱炎、钙化性肌腱炎等腱骨结合处病变和腱病的治疗 [ 8 ] [ 9 ] 。近年来被广泛应用于骨科领域，且有研究证实，ESW可延缓或阻止早期ONFH的病程进展，对患者具有良好的疗效 [ 10 ] [ 11 ] 。体外冲击波是一种容易被早期ONFH患者接受的非手术疗法，ESW在作用于病变股骨头时压力呈递减性，测量其对股骨头内10 mm压力时，大约仍有50%的压力，从而可以到达坏死区实现对ONFH的有效治疗 [ 12 ] 。有基础实验研究证明，ESW对于ONFH的治疗主要有两个方面：其一是促进血管生成，血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor， VEGF)是一种特异的有丝分裂因子，能刺激内皮细胞增殖、促进新生血管形成及增加血管通透性 [ 13 ] 。ESW能增加血管生长因子(如内皮型一氧化氮合酶、VEGF及增殖细胞核抗原)的表达，从而促进血管形成。有研究显示，ESW或许通过VEGF的表达上调促进新生血管形成和改善股骨头血液供应 [ 14 ] 。其二是促进骨重建和再生，骨的代谢活动是一个动态平衡过程，通过成骨细胞和破骨细胞参与的骨形成和骨吸收来实现，此类细胞的分化及功能受多种生长因子调控，如骨形态发生蛋白(bone morphogenetic protein， BMP)、转化生长因子、成纤维细胞生长因子、胰岛素样生长因子、血小板衍化生长因子和白细胞介素等 [ 15 ] [ 16 ] 。研究显示，BMP能诱导未分化间充质细胞向成骨细胞和软骨细胞分化，在骨形成中起重要作用；ESW通过一氧化氮途径调节骨髓基质干细胞中VEGF、碱性磷酸酶、成骨细胞特异性转录因子和BMP-2的基因表达 [ 17 ] 。Ma等 [ 18 ] 发现，ESW能使家兔坏死的股骨头局部BMP-2表达上调，认为BMP-2在促进骨形成和修复中可能起重要调节作用。Wang等 [ 19 ] 研究表明，ESW组中新生血管形成和细胞增殖相关因子(血管性血友病因子、VEGF、血小板–内皮细胞黏附分子、可溶性血管细胞黏附因子)变化显著，骨重建和再生相关因子(增殖细胞核抗原、Winless 3a和Dickkopf-1)也明显改变。Wang等 [ 20 ] 研究显示，ESW在ONFH中的局部机械刺激可能影响血管生成、骨生成和抗炎生物指标的系统水平。二者共同作用于股骨头坏死的修复过程，可明显修复坏死区组织、促进新骨形成，从而达到治疗的目的。同时，ESW还可以通过神经轴突强刺激降低神经的敏感性，使疼痛向中枢神经的传导功能受阻，还能抑制疼痛物质的释放，共同达到缓解疼痛的作用 [ 21 ] 。 综上所述，体外冲击波能有效延缓或终止股骨头坏死的进程，改善患者的生存质量，是一种安全、有效的治疗方法，值得临床推广和应用。
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user: 摘 要 本文探究了模代数与模余代数、余模代数与余模余代数之间的相互关系，并从含于余代数 A 0 内的余模余代数 A □ 出发，进一步刻画了Smash积与Smash余积的对偶性。 关键词 :Smash积，模余代数，余模余代数，Smash余积 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文中始终约定 K 为代数闭域， H 是 K -Hopf代数， C 是 K -余代数。在Hopf代数文献中，通常采用 [ 1 ] 中的Sigma记号： Δ ( c ) = ∑ c ( 1 ) ⊗ c ( 2 ) ， ∀ c ∈ C ，及 ρ ( c ) = ∑ c ( − 1 ) ⊗ c ( 0 ) 。 定义1.1 [ 2 ] ：设 A 是 K -代数。称 A 为左 H -模代数(或 H 在 A 上的作用)，若下列三条成立： (MA1) A 是左 H -模，结构映射 γ : H ⊗ A → A ，其中 γ ( h ⊗ a ) = h ⋅ a ； (MA2) h ⋅ ( a b ) = ∑ ( h ( 1 ) ⋅ a ) ( h ( 2 ) ⋅ b ) ，   ∀ h ∈ H ，   ∀ a ， b ∈ A ； (MA3) h ⋅ 1 A = ε H ( h ) 1 A ， ∀ h ∈ H 。 例1.1：设 A 是 K -代数。如果 f ∈ H o m ( H ， A ) 是卷积可逆的代数同态，则 A 是左 H -模代数，其中 h ⋅ a = f ( h ( 1 ) ) a f − 1 ( h ( 2 ) ) ， ∀ h ∈ H ， ∀ a ∈ A 。 在 [ 1 ] 中我们知道 A # H = A ⊗ H 可以构成一个 K -代数，其中乘法运算为 ( a # h ) ( b # g ) = ∑ a ( h 1 ⋅ b ) # h 2 g ，   ∀ a ， b ∈ A ，   ∀ h ， g ∈ H ，这个代数的乘法习惯上称为Smash积。在此基础上， [ 3 ] 里又引入了交叉积的概念和一系列重要性质，为Hopf代数的结构理论研究起到了重要作用(譬如，点Hopf代数、辫子Hopf代数等)。由于模代数产生的极大影响引起了学者们的关注，所以又陆续得到了新的对偶概念。 定义1.2 [ 4 ] ：设 A 是 K -代数。称 A 为右 H -余模代数(或 H 在 A 上的余作用)，若下列三条成立： (CA1) A 是右 H -余模，结构映射 ρ : A → A ⊗ H ，其中 ρ ( a ) = ∑ a ( 0 ) ⊗ a ( 1 ) ； (CA2) ∑ ( a b ) ( 0 ) ⊗ ( a b ) ( 1 ) = ∑ a ( 0 ) b ( 0 ) ⊗ a ( 1 ) b ( 1 ) ，   ∀ a ， b ∈ A ； (CA3) ρ ( 1 ) = 1 A ⊗ 1 H 。 定义1.3 [ 4 ] ：设 H 是Hopf代数， C 是 K -余代数。称 C 为左 H -模余代数(或 H 在 C 上的作用)，若下列三条成立： (MC1) C 是左 H -模，结构映射 φ : H ⊗ C → C ，其中 φ ( h ⊗ c ) ≜ h ⋅ c ； (MC2) Δ C ( h ⋅ c ) = ∑ h ( 1 ) ⋅ c ( 1 ) ⊗ h ( 2 ) ⋅ c ( 2 ) ，   ∀ h ∈ H ，   ∀ c ∈ C ； (MC3) ε ( h ⋅ c ) = ε H ( h ) ε C ( c ) ，   ∀ h ∈ H ，   ∀ c ∈ C 。 例1.2：设 C 是一个 K -Hopf代数，而 H 为 C 的子Hopf代数。关于 C 的代数结构的乘法视为模作用，易知 C 为 H -模，进一步可以验证 C 为 H -模余代数。特别地，若取 H = C ，可以得到一个平凡的 H -模余代数 H 。 例1.3：易知右 H -模 M 都可以看成左 H o p -模，其中模作用为 h o p ⋅ m = m ⋅ h ， ∀ h ∈ H ， ∀ m ∈ M o p 。进而可推出右 H -模代数也可以看成是左 H o p -模代数。类似地，每个右 H -模余代数也可以看成是左 H o p -模余代数。
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user: ABC分类法与EIQ模型在企业库存优化中的 应用研究
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user: 摘 要 随着“一带一路”政策在世界的影响越来越大，中国商品出海会更加顺风顺水，这是电商行业一片新的蓝海，但高昂的物流成本(库存成本是物流成本的一部分)以及缓慢的物流时效(物流时效即从拣货到顾客接收之间的时间段)是跨境电商要面临的一大难题。A公司是国内一家互联网电商公司旗下的全资子公司，业务宗旨是将中国好货卖向世界。本文通过对A公司业务以及其广州仓的现状分析，结合ABC分类法以及EIQ模型分别在降低物流成本以及缩短物流时效上提出可实施的建议。 关键词 :库存优化，ABC分类法，EIQ分析，电商 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 19世纪末20世纪初，意大利经济学家Vilfredo Pareto在研究世界财富分配问题时提出了帕雷托定律用于库存管理方面即为现在所熟知的ABC分类法。20世纪初，美国的Harris [ 1 ] 提出经济订货批量EOQ模型开始，库存管理逐渐成为运作管理学科中非常重要的领域。大多数库存管理研究的核心问题是如何使各种成本达到最小化。Silver [ 2 ] 将相关成本归纳为四个方面：补货成本，存货成本，缺货成本以及系统控制成本。日本权威物流专家铃木震先生通过40多年的实战经验积累，独创出EIQ模型，来帮助企业更加科学地进行商品的仓储操作，从而提高商品拣货以及出库的效率 [ 3 ] 。邢伟平利用将excle与EIQ分析相融合，使EIQ分析的结果更加清晰直观 [ 4 ] 。张力结合传统的ABC库存分类管理和实践工作经验 [ 5 ] ，提出了多元素ABC分类法的库存管理方法 [ 6 ] 。 综上所述，可以看出进行库存优化的模型和方法有很多，有的方法可以降低企业库存成本，有的则可以提高作业效率。本文通过ABC分类法以及EIQ模型，分别从减低库存成本以及提高作业效率这两个方面进行探究，并提出可实施的建议。
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user: 2. A公司及其广州仓的现状分析 A公司是国内一家互联网电商公司旗下的全资子公司，业务宗旨是将中国好货卖向世界。A公司现在有三个仓库，分别是广州仓、香港仓和芬兰仓。其中广州仓属于自己内部的仓库，香港仓和芬兰仓进行外包业务处理。其售卖的品类多样，但是公司在广州仓运营上较为随意，商品的仓储码放缺少科学性。现在单量少，所以对进出库效率以及库存成本的影响不大，但是随着中国“一带一路”政策的逐渐升温以及公司战略层面的今年下半年A公司跨境出口业务的GMV要达到12亿RMB的决定，这意味着单量将迅猛增加，商品仓储及出库速度降面临巨大的考验，如今的仓储运营模式必会成为A公司较大的隐患。
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user: 3. 论A公司广州仓基于ABC分类法的库存优化 ABC分类法是进行库存控制的基本方法之一，它的分类原则是“关键的少数、次要的多数”即主要商品的数目虽然很小，但是影响力大；次要商品的数目虽然大，但影响力小。它根据商品在所有商品总数中的占比以及在库存总价值中的占比，将商品分为A，B，C 3种类型并相应采取不同的商品仓储控制方法 [ 7 ] 。 广州仓每日销售出库的商品品类及品类数量和每日进货的商品品类及商品数量大致一致，所以取2017年3月1日的库存数据进行分析，具有代表性。广州仓提供的原表中，主要有以下信息：SKU、商品品类、商品数量、单件商品金额。 ABC分类法步骤： 第一步，计算每种品类商品的总金额。 第二步，根据商品品类总金额，从大到小排序 第三步，统计每个品类总金额占所有品类总金额的比重，并计算出累计占比。 第四步，分类。累计比率在0%~65%之间的，为最重要的A类商品；累计比率在70%至90%之间的，就是稍逊色于A的B种商品；累计比率在90%~100%之间的，为不重要的C类商品。 通过对数据的整理，最终得到表1。 通过表1看出，A类商品有手机配件、手机、家用小电器这三种品类，它们的商品总金额占仓库所 Table 1 Guangzhou warehouse inventory list—ABC classification for 商品品类 商品数量 每类商品总金额USD USD金额占比 占比累计 ABC分类 手机配件 10，859 308，445.66 0.311225 0.311225 A 手机 802 200，896.67 0.303707 0.523933 A 家用小电器 3169 127，135.09 0.128281 0.642213 A 平板电脑 491 61，520.59 0.062075 0.704288 B 汽车用品 1517 43，313.66 0.043704 0.747992 B 游戏手柄 743 42，947.27 0.043334 0.791327 B U盘 1760 38，516.4 0.038864 0.83019 B 家用小电器-美容 1450 29，724.08 0.029992 0.860182 B 插头 3095 27，824.05 0.028075 0.888275 B 礼品盒 448 20，608 0.020794 0.909051 C 鼠标 1502 18，213.38 0.018378 0.927428 C 智能手环 709 16，331.75 0.016479 0.943907 C 游戏耳机 701 11，769.77 0.011876 0.955783 C 笔记本音箱 638 11，413.82 0.011517 0.9673 C 厨房工具 541 9358.79 0.009443 0.976743 C 电脑音箱 529 8733.08 0.008812 0.985555 C 内存卡 115 6510.42 0.006569 0.992124 C 手套 456 3917.04 0.003952 0.996076 C 网络集线器 100 1912.96 0.00193 0.998006 C 路由器 59 1108.24 0.001118 0.999125 C 书 198 867.61 0.000875 1 C 总计 29，882 991，068.33 表1. 广州仓在库库存明细表——ABC分类表 有品类的31%，其中手机配件是所有种类中金额最高的为308，445.66USD，商品数量也是最高的为10，859件。其次是手机和家用小电器，手机品类的数量不多，但是商品金额较高，可见手机单价金额很高。B类商品以平板电脑为首有6种品类，主要有汽车用品、游戏手柄等。C类商品有12种，主要有礼品盒、鼠标等。 1) 对于A类商品。它们价值金额高，应该定期检查，严密控制，尽可能缩短订货提前期和交货期，加强维护商品保管。 首先，应该防止A类商品发生库存积压，以免产生大量的资金积压。虽然手机配件、手机、家用小家电这些商品不像快消品保质期年限很短，可长期保存，但是长期的积压无论对于资金流的运转还是商品质量、商品时效性(例如iPhone6在市场上一旦起售，iPhone5s会立马贬值)都会产生很大的影响。 因此，对A类商品，应该建立“在库预警时间”属性。A类商品在入库时，入库操作员应该依据商品各项属性，为商品在系统中录入它的“在库预警时间”(各种品类商品的“在库预警时间”应该由专业人员对各类商品评估出固定标准，入库操作员只负责依据各品类商品对应的“在库预警时间”进行录入。)若商品的在库预警时间是6个月，入库时间为2017年3月1日，2017年9月1日还未销出，仓库系统便会进行预警提示，此时仓库操作人员应该把此消息转告给公司的采销人员，让其尽快把预警商品销售出去。 其次，A类商品考虑到订货成本，以及缺货现象的发生，此类商品可采用批量订货的方式，来达到降低订货成本的目的，订货周期按需求动态调整，尽可能缩短订货提前期和交货期。 2) 对于C类商品。C类商品种类多，金额少。表中C类商品主要有：礼品盒、鼠标等。对这类商品的管理不用太过严格，可把更多的精力放在A类和B类商品上。C类商品由于商品成本低，品类杂，所以可以订货批量大些，同时也降低了进货成本。 3) 对于B类商品。B类商品介于A类和C类之间，不必像A类商品一样对提前期控制非常严，也不用像C类商品一样一次性大批量采购，可以采取设置安全存量的方式，以保证不缺货。即对B类每件商品进行安全存量设置，当B类商品的在库库存为所设置的安全存量的80%时，仓库系统应该进行提醒，告知采销人员进货。
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user: 5. 结语 本文主要利用ABC分析法和EIQ模型分析法针对A公司广州仓进行了库存优化。ABC分类法主要从商品仓储方面进行优化；EIQ分析则主要从商品码放和商品出库方面进行优化。高效的物流配速服务和超低的仓储物流成本，是电商企业在行业立足不可缺少的竞争力。 图3. IQ柏拉图及ABC分析图 Table 6 A company Guangzhou warehouse March outbound single—average single outbound analysi 商品品类 出库数量(IQ) 出库的次数(IK) 平均单次出库量 手机 1499 11 136.3 手机配件 309 11 28.1 行车记录仪 229 11 20.8 平板电脑 176 11 16 智能手环 104 11 9.5 家用小电器 50 11 4.5 内存卡 13 10 1.3 鼠标 1 1 1 U盘 11 11 1 剃须刀 11 11 1 表6. A公司广州仓3月份出库单——平均单次出库量分析 想要拥有高效的物流配送服务，需要从商品出库时就开始被重视。从商品下单到商品出库的快速响应，是各个环节及各个部门共同努力才得到的结果。 随着中国“一带一路”政策的逐渐升温，跨境电商必会成为世界人民友好交流的新通路，世界经济一体化指日可待。但是想要做好跨境电商，也面临诸多的考验，物流配送速度太慢，物流信息难追踪、商品容易发生损坏或丢包等都是常见的问题。虽然库存的优化可以帮助企业提升物流速度，但是这不能根本解决物流时效问题，唯有在国外当地建设仓库，才能真正在提高物流时效，在顾客购物体验上遥遥领先竞争对手。
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user: 摘 要 在超大规模集成电路中，随着时钟频率的增加、信号上升时间的缩短以及铜工艺的采用，互连线电感效应对电路性能的影响越来越突出。矩量法和高阶基函数法均为数值方法，其优点是计算结果准确，但缺点是计算效率低，为此本文给出了直流内部电感计算的解析式，该公式可快速准确计算直流内部电感值，提高参数提取效率。 关键词 :互连线，电感，集成电路 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由于趋肤效应的存在，导致互连线上有寄生参数产生，这些寄生参数是随频率变化的。而在数字信号分析中采用时域分析较为方便，因此需要用与频率无关的电路模型来表示趋肤效应。图1为使用与频率无关的电阻电感组成的电路模型 [ 1 ] [ 2 ] 。 其中， L e x t 为外部电感， L 1 ， ⋯ ， L n 为与直流内部电感 L i n 有关的电感值，且图1(b)中 L 1 = L i n t ， L 2 = 1.68 L i n ， L 3 = 1.94 L i n 。在以上等效电路模型中均用到了内部电感和外部电感，因此内部电感和外部电感的解析式是这些电路模型的重要参数。 导线的内部和外部都有场的存在，因此电感可以分为内部电感和外部电感。内部电感和外部电感的定义为 [ 3 ] [ 4 ] ： L i n = Ψ i n I ， L e x t = Ψ e x t I (1) 其中， Ψ i n ， Ψ e x t 分别为导线内部和外部的总磁通量， I 为导体中的电流。 导线的电感为内部电感和外部电感之和，即： L = L i n + L e x t (2) 在直流情况下，电流均匀分布在导线中，导线的内部外部均有磁场存在，此时的电感为直流电感，可表示为： L d c = L i n + L e x t (3) 其中， L d c 为直流电感。 当频率非常高时，由于趋肤效应的影响，电流全部聚集的导线的表面，导线内部没有场的存在，可以近似的认为此时的内部电感为0。外部电感是与高频率电感的极限值相对应的，此时可以认为是极限情况。即： 图1. 描述趋肤效应的电路模型 L h f = L e x t ， L i n = 0 (4) L h f 为高频时电感值。该式表明外部电感等于高频率时的电感值。 外部电感的大小取决于导线本身的尺寸，不随频率变化，则内部电感是高频和低频电感值的差值 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ： L i n = L d c − L h f (5) 使用矩量法计算内部电感值需要大量的计算时间，因此需要提出简单的解析公式，用以应用到电路模型中。目前内部电感计算解析式有： L i n = μ 0 8 π = 5 × 10 − 8 (6) L i n = 10 − 7 [ 0.3 + 0.28 e − 0.14 w t ] (7) 公式(6)为单位长度的圆形截面导线内部电感计算公式 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，而目前集成电路中互连线均为矩形截面。公式(7)为矩形导线的内部电感计算公式 [ 11 ] ，但该公式在计算时误差较大。
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user: 2. 直流内部电感的数值计算结果 为了得到矩形截面导线的内部电感解析式，我们需要通过数值方法，使用公式(5)得到内部电感值。 使用矩量法，可以得到矩形截面导线的单位长度电感值。直流电感是频率较低时的电感值，将频率取值为1 Hz即可得到直流电感值。图2为导线厚度为0.005 μm到1000 μm时，正方形截面导线的直流电感值。由该图可知直流电感值取决于导线的尺寸，并且随着导线尺寸的增加，直流电感值逐渐减小。 由前面分析可知，随着频率的升高，内部电感逐渐减小，当内部电感减小到零时，导线的电感值等于外部电感。内部电感为零时，频率非常高，使得电流全部聚集在导线表面，对于多数导体来说这是一种极限情况。因此计算外部电感首先要选择频率，图3为使用矩量法计算得到的不同尺寸导线电感值随频率变化曲线，如图所示，随着频率的升高，电感值减小而且逐渐趋于恒定值。当电感达到恒定值，不再随频率变化时，可以认为这时的内部电感为零，此时导线电感即为外部电感。根据大量的计算结果，得到外部电感的频率计算公式为： 图2. 不同尺寸互连线的直流电感值 图3. 不同尺寸导线的电感值 f h i g h = 1028075 ⋅ f b = 1028075 ⋅ ω b 2 π (8) 其中， ω b 为转折角频率。 选取好最高频率后，可以使用矩量法得到外部电感值，然后利用公式(5)来计算不同尺寸互连线的内部电感。不同尺寸导线的内部电感值如图4所示。当导线的宽长比为1，即正方形截面导线的内部电感与导线的尺寸是无关的，不论导线尺寸是多少内部电感值都是5.55e−8H。而对于任意的矩形截面导线，内部电感值主要是宽长比的函数，只与宽长比有关。 图5为不同导线内部电感的相对误差，相对误差计算公式为： error = 100 × ( L i n t x − L i n t 0 ) / L i n t 0 (9) 其中， t 0 = 5   nm ， t 1 = 10   nm ， t 2 = 1   μ m ， t 3 = 100   μ m 。 从图中可以看出，当宽长比较小时，不同尺寸导线的内部电感会有所差异，但是这个差异最大不超过0.08%。因此我们可以认为不同尺寸导线的内部电感在宽长比相同时内部电感是相同的，即内部电感计算公式仅以宽长比为变量。
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user: 3. 直流内部电感计算公式 从内部电感随宽长比变化的图形可以看出，整个变化曲线可以分成两个部分，当宽长比较小时，内 图4. 不同尺寸互连线内部电感值 图5. 内部电感的相对误差 部电感减小速度较快，随着宽长比的增加，曲线变化趋于平缓，为此我们使用两个函数的组合来拟合内部电感值。 为了描述图形的右侧部分，本文使用有理函数进行拟合： L i n r = 1 a + b x − 1 − c x − 2 + d x − 3 (10) 其中， x = w t 为宽长比，系数 a ， b ， c ， d 可以通过最小二乘法得到，其值为： a = 1.9277 × 10 7 ， b = 8.0288 × 10 5 ， c = − 1.6278 × 10 4 ， d = 134.8696 。 图6为公式(10)计算结果与矩量法结果的误差，从图中可以看出，宽长比较大时，二者拟合较好，而宽长比小时，公式(10)计算误差较大。因此，对左侧曲线我们需要另外寻找拟合函数。这部分我们使用拉格朗日法对图6所示的误差进行拟合。拉格朗日插值法是根据n + 1个点 x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x n ( x 0 < x 1 < ⋯ < x n ) 的函数值 y 0 ( x 0 ) ， y 1 ( x 1 ) ， ⋯ ， y n ( x n ) 推出n次多项式 p ( x ) ，然后由多项式 p ( x ) 求出任意的点x对应的函数值 y ( x ) 的算法。具体计算步骤为： 图6. 公式(10)与矩量法结果的误差 图7. 公式(13)的误差 对于某个多项式函数，已知有给定的k + 1个取值点： ( x 0 ， y 0 ) ， ⋯ ， ( x k ， y k ) 其中， x j 对应着自变量的位置，而 y j 对应着函数在这个位置的取值。 假设任意两个不同的 x j 都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为： L ( x ) = ∑ j = 0 k y j l j ( x ) (11) 其中，每个 l j ( x ) 为拉格朗日基本多项式，其表达式为： l j ( x ) = ∏ i = 0 ， i ≠ j k x − x i x j − x i = x − x 0 x j − x 0 ⋯ x − x j − 1 x j − x j − 1 x − x j + 1 x j − x j + 1 ⋯ x − x k x j − x k (12) 根据拉格朗日方法我们使用七个采样点，得到内部电感左侧图形的拟合公式为： L i n l = h 0 − h 1 x + h 2 x 2 − h 3 x 3 + h 4 x 4 − h 5 x 5 + h 6 x 6 (13) 其中， x = w / t ，式中的系数为 h 0 = 6.1865 × 10 − 10 ， h 1 = − 3.1043 × 10 − 8 ， h 2 = 4 .2646 × 10 − 7 ， h 3 = − 1.6637 × 10 − 6 ， h 4 = 3 .2656 × 10 − 6 ， h 5 = − 3.2135 × 10 − 6 ， h 6 = 1 .2228 × 10 − 6 。 图7为拟合公式的误差，可以看出该公式的最大误差不超过0.2%，满足计算精度要求。
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user: 4. 结论 本文首先根据矩量法结果，使用最小二乘结合拉格朗日方法得到了内部电感解析式，该公式可应用在模拟趋肤效应的电路模型中，为在时域内进行参数提取提供方便。
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user: 摘 要 本文构造了玻尔兹曼方程的两个特殊解，并证明了该解的存在唯一性。 关键词 :Boltzmann方程，解的存在性，碰撞核 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 路德维希·玻尔兹曼(Ludwig Boltzmann，1844年2月20日~1906年9月5日)，奥地利物理学家，热力学和统计力学的奠基人之一。 玻尔兹曼1844年出生于奥地利的维也纳，1866年获得维也纳大学博士学位。 玻尔兹曼的贡献主要在热力学和统计物理方面。1869年，他将麦克斯韦速度分布律推广到保守力场作用下的情况，得到了玻尔兹曼分布律。1872年，玻尔兹曼建立了玻尔兹曼方程(又称输运方程)，用来描述气体从非平衡态到平衡态过渡的过程。 Boltzmann equation又称为玻尔兹曼输运方程，它就是分布函数法中所采用的一种方程，即是非平衡分布函数 F ( x ， t ， v ) 所满足的一个方程，求解此方程可得到不同条件下的 F ( x ， t ， v ) ，然后即可求出电子的各种输运参量。玻尔兹曼方程是经典粒子牛顿力学运动模型和能态跃迁的量子力学模型相糅合的产物。如果忽略所有的相干效应，经过一定的简化，可以从量子输运模型中推导出玻尔兹曼方程。 玻尔兹曼输运方程中考虑到了载流子的速度分布和散射的方向性，因此较为精确。 在有电场或温度梯度等外场的情况下，根据分布函数因电场、磁场、温度梯度等外场而引起的漂移变化以及因散射而引起的变化，即可建立起Boltzmann方程，由于其中的散射项应是一个对散射几率的积分， 所以Boltzmann方程是一个微分–积分方程。该方程的求解很复杂，通常采用近似方法，常用的一种近似方法就是弛豫时间近似 [ 1 ] 。 玻尔兹曼方程是一个高维的方程，三维波矢空间(v)，三维实空间(x)，再加上一维时间(t)，难于求解，常用蒙特卡罗方法来模拟。本文讨论当碰撞核为零时玻尔兹曼方程的特殊解构造。
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user: 2. 准备知识 在碰撞核理论中，气体分子是由概率分布函数 F ≡ F ( t ， x ， v ) ≥ 0 ，测量气体分子在时间 t ∈ R + ，空间为 x ∈ R 3 和瞬时速度 v ∈ R 3 。这种函数，通常称为分布函数或者密度函数。下面为方便讨论们讨论方便，我们定义玻尔兹曼方程： ∂ t F + v ⋅ ∇ x = B ( F ， F ) (1.1) 这里 B ( F ， F ) 是玻尔兹曼碰撞积。这种碰撞积只有在辐角为的 w 密度函数下，并由下式给出： B ( F ， F ) ( x ， t ， v ) = ∬ R 3 × S 2 ( F ′ F ′ 1 − F F 1 ) b ( v − v 1 ， w ) | cos ( v − v 1 ， w ) | d w d v 1 (1.2) F 1 ， F ′ 和 F ′ 1 分别由指定的 F ( x ， t ， v 1 ) ， F ( x ， t ， v ′ ) 和 F ( t ， x ， v ′ 1 ) ，在 v 1 ， v ′ 和 v ′ 1 下给出，且 v 1 ∈ R 3 ， w ∈ S 2 v ′ = v − ( v − v 1 ) ⋅ w w ，     v ′ 1 = v 1 + ( v − v 1 ) ⋅ w w . (1.3) v ′ + v ′ 1 = v + v 1 ，     | v ′ | 2 + | v ′ 1 | 2 = | v | 2 + | v 1 | 2 (1.4) 关系(1.4)是每一个气体分子之间碰撞的动量守恒和动能守恒定律 [ 2 ] 。
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user: 摘 要 点覆盖问题是一个在实际生活中具有重要意义的NP完全问题。蚁群算法为近年来新出现的一种仿生类随机寻优算法。文章运用蚁群算法研究了赋权图的最小点覆盖问题。给出了一个基于蚁群算法的近似算法，得出最小点覆盖问题的近似解。通过修改蚂蚁的状态转移概率公式，简化状态转移规则，建立了相应的数学模型，从而得出求解点覆盖的近似算法，最后进行了实例解析。实验结果表明该算法是行之有效的。 关键词 :点覆盖，蚁群算法，状态转移规则，赋权图 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对于无向图 G = ( V ， E ) 的顶点覆盖是指它的顶点集 V 中存在一个子集 K ，在 G 中任给一条边都至少有一个端点存在 K 中。点覆盖 K 称为 G 的最小点覆盖当且仅当 G 中没有覆盖 K ′ 使得 | K ′ | < | K | 。求图 G 的最小点覆盖即为图论中的典型问题——最小点覆盖问题(MVCP) [ 1 ] 。最小点覆盖问题是组合优化中一个经典的NP完全问题 [ 2 ] 。大量的现实生活中的问题都可以转化为最小点覆盖的问题来求其解决方法。例如：垃圾处理厂的最佳位置，通过监控尽可能少的点来监控一个大型网络，无线传感器网络节点设置问题等。最小点覆盖问题的研究虽然已有很长时间，但是至今人们还没有找到一个多项式算法，所以依然是国内外学者研究的热点问题之一。早期有边删除(Edge Deletion)算法 [ 3 ] ，深度优先搜索(Depth First Search)算法 [ 4 ] 等。Pitt给出了一个近似比为2的随机算法 [ 5 ] 。 Avis等设计了几个算法，其整数规划的近似比为2，匹配算法的近似比为2，贪心算法的近似比为 Δ / 2 + 3 / 2 ，其中 Δ 为图的最大度 [ 6 ] 。Delbot等改进了文献 [ 7 ] 中的算法，并证明所得算法的近似比都不大于文献 [ 7 ] 的结果 [ 7 ] 。最小点覆盖问题的参数化算法在1993年被Buss等第一次提出，其时间复杂性为 O ( k n + 2 k k 2 k + 2 ) [ 8 ] 。点覆盖问题的智能化算法是Khuri等在1994年提出的，其将最小加权点覆盖问题看成一个有约束的组合优化问题并且引入了遗传算法进行求解 [ 9 ] 。Stefan等采用禁忌搜索和模拟退火相结合的混合算法来研究最小权点覆盖问题，其结果优于很多启发式逼近算法 [ 10 ] 。周康等在闭环DNA算法中通过删除实验得到了最小点覆盖的补集，通过求其补集从而得到其最小点覆盖 [ 11 ] 。吕健康等根据顶 点度特点以及贪婪算法的思想设计了混合贪婪算法，并证明了在最坏条件下的时间复杂度为 O ( | V | 2 ) [ 12 ] 。郑光勇等针对最小点覆盖的特点设计了化学反应优化算法中的四个重要算子，将化学反应优化算法与求解最小点覆盖问题进行结合设计了一个新的近似算法 [ 13 ] 。 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization， ACO)是由Dorigo等人在1991年提出的一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法 [ 14 ] 。作为一种通用性随机优化方法，它借鉴了昆虫王国中蚂蚁的觅食行为特性，通过蚂蚁的内部搜索机制，在一系列求解困难的组合优化问题中取得了显著成效，其具有鲁棒性、并行分布式计算、易与其他算法结合等特点。蚁群优化算法虽为近年来新兴的一种算法，但在多个领域中有着广泛应用，如通讯网络路由的自主选择、自动控制、路径选择、系统工程、图着色等领域 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。 本文通过修改蚁群算法的启发式函数和状态转移概率公式，得出了基于蚁群算法解决了点赋权图的最小点覆盖问题的一种近似算法。并对算法的有效性进行检验。
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user: 2. 蚁群算法解决最小点覆盖问题的基本原理 蚁群优化算法与求解其他的组合优化问题进行比较，其在求解最小点覆盖问题中有着明显的差异，其差异可通过与旅行商问题(Travelling Salesman Problem， TSP)的算法比较看出 [ 18 ] 。TSP问题中所要解决的问题是城市之间的一种点排列顺序，但是在MWVC案例中其顶点顺序并不是最重要的。在TSP问题中蚁群算法的启发式函数是静态的，它代表的是城市之间的距离，而城市之间的距离不发生改变故路径的计算方法不会改变。与此相反，在用蚁群算法解决最小权点覆盖问题时，启发式函数为权值和顶点临时度(已经在解决方案中包括但没有被其他点覆盖的边数)的比值。这个比值为动态变化的，因为当有更多的点被覆盖时，该点的临时度产生了变化。这两个差异导致的结果有两方面：一方面蚂蚁的信息素留在了顶点上；另一方面启发式函数是动态更新的。蚁群算法可用于解决启发式函数为动态的和解集是由其子集构成的这类问题。例如，集合划分、最大独立集和最小团、最大边填装等问题。 首先，用动态启发式函数来表示最小点覆盖问题，对问题进行简化。因为蚂蚁在搜索过程中可以从一个顶点移动到任何顶点，因此需作图 G 的完全连通图 G c = ( V ， E c ) ，若该边在图 G 中则其边权值为1，反之为0。 定义 G c k = ( V ， E c k ) ，这表示 k 个顶点加入到解集后的图，并定义相应的函数： ψ ( i ， j ) = V a l u e ( E c k ( i ， j ) ) 定义动态启发式函数： η j k = ∑ ( r ， j ) ∈ E c ψ k ( r ， j ) ω ( j ) (1) 在方程(1)中， ω ( j ) 指点 j 的权值，用方程(1)中启发函数 η j k 定义状态转移规则方程： p j k = { 1 ， q > q 0 ， j = max i ∈ A k { τ i η i k β } 0 ， q > q 0 ， j ≠ max i ∈ A k { τ i η i k β } τ j η j k β ∑ r ∈ A K τ j η j k β ， q ≤ q 0 (2) 在方程(2)中， q 0 为指定搜索率的标准参数， q 为随机变量，它决定每一步的选择类型。 A k 是可用顶点列表。不同于 T S P 的状态转移规则，它与最后被选择的点无关，可用 τ i 代替 τ i j 。 信息素修正规则的目的是在更短路径上分配更多的信息素。信息素修正规则与真实蚂蚁一致，不仅存储信息素还需要适当挥发他们。 在该系统中信息素更新规则如下。首先，在每个周期完成后，在当前最优解的顶点上留下的信息素强度得到加强。让顶点子集 V ′ c 成为当前最好的解决方案，在顶点 i 上留下的信息素将按照全局更新规则进行更新，如下所示： τ i = { ( 1 − ρ ) τ i + ρ Δ τ i ， i ∈ v ′ ( 1 − ρ ) τ i ， otherwise (3) Δ τ i = { 0 ， i ∉ V ′ 1 ∑ j ∈ V ′ ω ( j ) ， i ∈ V ′ (4) ρ ∈ ( 0 ， 1 ) 为一个模拟信息素强度蒸发率的参数。 局部信息素更新规则目的是避免解集陷入局部最优的状态，同时为短路径增加信息素。局部信息素的更新在每个步骤结束时进行。更新规则如下： τ i = ( 1 − φ ) τ i + φ τ 0 (5) τ 0 为信息素放在每个顶点的初始值。参数 φ 是规定的特殊局部更新规则的值。
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user: 3. 算法设计 对赋权图 G = ( V ， E ) ，做出图 G 的完全图 G c = ( V ， E c ) ，使得图 G 的任意两点之间均有边相连。 Step1：定义连接函数 ψ k ： ψ k ( i ， j ) = { 1 ， ( i ， j ) ∈ E 0 ， ( i ， j ) ∈ E c − E 由此函数确定各边的连接值。 Step2：若蚂蚁 k 访问了 E c 中的某个点，则与该点相连的边连接值修改为0。即： ψ k ( i ， j ) = 0 。 Step3：计算每一点的动态启发因子 η j k ： η j k = ∑ ( r ， j ) ∈ E c ψ k ( r ， j ) ω (j) 其中 ω ( j ) 是 v j 的权值， ∑ ( r ， j ) ∈ E c ψ k ( r ， j ) 表示 E 中与 v j 相连而没有被覆盖的顶点连接值之和。 Step4：对局部信息素进行更新： τ i = ( 1 − φ ) τ i + φ τ 0 由此可求出 max { τ i η j k β } 。 Step5：由状态转移公式计算出蚂蚁 k 选择下一顶点的概率： p j k = { 1 ， j = max i ∈ A K { τ i η j k β } 0 ， j ≠ max i ∈ A K { τ i η j k β } Step6：当完成一次环游时对全局信息素进行更新，更新函数： τ i = { ( 1 − ρ ) τ i + ρ Δ τ i ， i ∈ v ′ ( 1 − ρ ) τ i ， otherwise 对于图 G 来说，当所有点的边连接值为0时，算法结束。即当蚂蚁完成所有搜索时，对于全部的点 i ，有 ∑ ( r ， j ) ∈ E c ψ k ( r ， j ) = 0 ，此时可得到一个点覆盖集 S k 。选择不同的初始点，得到不同的解集集。后选择总权值最小的点覆盖集即为图的最小点覆盖集。
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user: 4. 算法实例 首先，做出原图的完全图。原图如图1所示，其完全图如图2所示。 其次，对算法中的参数进行赋值。探索率 q 0 = 0.1 ，蒸发率 φ = 0.1 ，   ρ = 0.1 ，对启发式的影响因素 β = 5 ，信息素的初始值 τ 0 = 1 / ( n ∑ j ∈ v ′ ω ( j ) ) 。 Step1：由连接函数 ψ k ( i ， j ) = { 1 ， ( i ， j ) ∈ E 0 ， ( i ， j ) ∈ E c − E 给定各边的连接，蚂蚁1以 v 1 为出发点，有 S 1 = { v 1 } ； Step2：用连接函数 ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 1 关联边的连接值； Step3：计算 τ i η j k β ，有 τ i η j k β ≠ 0 转Step4； Step4：计算 max { τ i η j k β } = 0.001 ， j = 3 ，将其并入集合 S 1 ， S 1 = { v 1 ， v 3 } ，转Step2； Step2：用连接函数 ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 3 关联边的连接值； Step3：进行局部信息素更新，计算 τ i η j k β ，有 τ i η j k β ≠ 0 转Step4； Step4：计算 max { τ i η j k β } = 0.002 ， j = 6 ，将其并入集合 S 1 ， S 1 = { v 1 ， v 2 ， v 6 } ，转Step2； Step2：用连接函数 ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 6 关联边的连接值； Step3：进行局部信息素更新，计算 τ i η j k β ，有 τ i η j k β ≠ 0 转Step4； Step4：计算 max { τ i η j k β } = 0.004 ， j = 5 ，将其并入集合 S 1 ， S 1 = { v 1 ， v 3 ， v 6 ， v 5 } ，转Step2； Step2：用连接函数 ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 5 关联边的连接值； Step3：进行局部信息素更新，计算 τ i η j k β ，有 τ i η j k β = 0 ，输出 S 1 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 6 } ； Step5：计算 | S 1 | = min j ∈ S 1 ω ( j ) = 13 ，算法停止。 Step6：一次环游完成，对全局信息素进行更新； Step7：计算 S = min { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S k ， ⋯ ， S n } ，输出最小点覆盖集 S 2 = { v 1 ， v 2 ， v 5 ， v 3 } 。 计算结果如表1所示。
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user: 5. 结束语 本文研究了蚁群算法在求解最小点覆盖中的应用。对蚁群算法的模型进行了改进，避免了局部收敛的问题，得到一个点覆盖问题的最优解，使算法简单、可行。 在现实生活中最小点覆盖问题是一个十分重要的并且具有现实意义的难题。蚁群算法是一种近年来新兴的仿生类算法。蚁群算法求解点覆盖问题与其他算法相比具有较好的性能。对于点数较多和较复杂 图1. 原图 图2. 完全图 Table 1 Calculated result 蚂蚁 初始点 点覆盖 点覆盖数 点赋权值 1 v 1 S 1 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 6 } 4 13 2 v 2 S 2 = { v 1 ， v 2 ， v 5 ， v 3 } 4 12 3 v 3 S 3 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 6 } 4 13 4 v 4 S 4 = { v 1 ， v 2 ， v 3 ， v 4 ， v 5 } 5 18 5 v 5 S 5 = { v 1 ， v 2 ， v 3 ， v 5 } 4 12 6 v 6 S 6 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 6 } 4 13 表1. 计算结果 的图，一般算法的时间复杂性较高，计算复杂。利用蚁群算法求解可通过增加蚂蚁数量来提高精度。从当前来看蚁群算法是求解图最小点覆盖的问题的一个较好算法。
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user: 摘 要 本文为探讨西安市城郊区高效农业效益，以一年两作小麦-玉米的种植为参照，选取葡萄产业和设施蔬菜产业为代表，对西安城郊区的高效农业产业的经济、社会和生态效益分别进行了评价。结果表明：葡萄和设施蔬菜产业的单位面积净利润、成本利润率和经济产投比均高于粮食作物。葡萄和设施蔬菜产业还可有效吸纳农村劳动力，促进就业。此外，葡萄产业正的生态效益优于小麦-玉米，但由于施用化肥量超过作物需求量过多，造成的环境污染多于种植小麦-玉米；设施蔬菜的生态效益低于小麦-玉米。总之，西安市城郊高效农业有较高的经济效益和社会效益，化肥施用过量限制了生态效益。 关键词 :高效农业，经济效益，社会效益，生态效益 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 高效农业是经济、社会、生态综合效益最佳的农业生产经营模式，是实现传统农业向现代农业转变的必经之路。我国自1992年国务院颁布《关于发展高产优质高效农业的决定》起，就开始发展高效农业。城郊区是产业结构、人口结构和空间结构逐步由城市向农村过渡的地带，农业依托城市的先进科学技术和对农产品、休闲农业的需求，往往具有较高的经济附加值，但是城郊区属于典型的生态敏感区和环境风险高发区，因此，高效农业是城郊区农业发展的方向。 随着二十多年的发展，西安市城郊区已形成以葡萄、设施蔬菜、花卉高效生产为主体，以新品种、新型设施农业、水肥高效利用、生物防治技术为技术措施的“城郊生物废弃物利用-城市菜篮保障生产-休闲观光的生态涵养型高效农业的发展模式”。本文根据调查数据、《西安市统计年鉴2016》 [ 1 ] 和《全国农产品成本收益资料汇编2016》 [ 2 ] 的统计数据，通过对西安城郊区葡萄产业和设施蔬菜产业的经济、社会和生态效益进行比较和测算，综合分析评价了西安城郊区高效农业效益。
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user: 2. 数据来源 2.1. 调查数据 调查于2016年7月，在陕西省西安市鄠邑区进行(东经108˚22'至108˚46'，北纬33˚46′至34˚16′之间)。该地区是中国十大优质葡萄基地之一。选取鄠邑区葡萄种植的蒋村镇、玉蝉镇、石井镇、庞光镇、草堂镇、祖庵镇、余下镇、秦镇、天桥镇9个优势镇，在每个镇随机选取3~4个村，每个村随机选取10~15户葡萄种植户，采用问卷调查法，共获取有效问卷280份。本文中所用到的葡萄产业相关数据均为有效样本的均值。 2.2. 统计数据 小麦-玉米、设施蔬菜产业的相关数据均来自于《西安市统计年鉴2016》 [ 1 ] 和《全国农产品成本收益资料汇编2016》 [ 2 ] 。
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user: 4. 结论 总之，通过对西安城郊区高效农业产业综合效益的评价可以得出：葡萄、设施蔬菜产业的经济效益和社会效益均高于小麦-玉米；葡萄产业正的生态效益(即碳汇和净化大气环境效益)优于小麦-玉米，但由于施用化肥量超过作物需求量过多，造成的环境污染多于种植小麦-玉米；设施蔬菜的生态效益低于小麦-玉米。