DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 经过100多年的历史发展，汽车更强更快了。但与此同时，化石燃料带来的环境污染问题，还有发生率居高不下的车祸问题以及高速公路节假日期间的拥堵问题等等，都是汽车工业带来的负面影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。若能及时得到路况信息，这些信息能辅助驾驶员规划更好的行驶路线，降低交通事故发生率，并且减少急加/减速的频率，从而提升驾驶的舒适性和安全性 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。经大量的测验表明，当车速在40~50 km/s时车辆油耗比较小 [ 7 ]，此速度下可节省化石燃料，降低化石燃料燃烧带来的负面影响，尽量保护环境。车载自组织网络可以更好地帮助我们及时得到路况信息，但是车载自组织网络的拓扑变化快、节点数目众多，这些因素都会影响路况信息的及时获取。路侧单元能够作为中继节点为车与车通信提供协助，又能独立地作为互联网接入点向网内车辆提供资源，可以大大提升路况信息的实时性 [ 8 ] [ 9 ]。只是路侧单元部署初期费用紧张，能部署的路侧单元数目有限，因此要在成本一定的情况下，选用具有较高性能的部署方案 [ 10 ]。 基于车辆密度或者城市热点等动态参数的部署方案仅仅只针对某一具体的路段或者某一具体的时间段，所以这些部署方案对于其它路段或者此路段的其它时间段而言，可能无法达到预期的结果 [ 11 ]。若能避开这些动态因素，部署方案就能适用于更多的路段。本论文引入中心性的概念，在无需道路实时动态参数的情况下，得出一种路侧单元时间覆盖率较高的部署方案。王振宇在文献中通过仿真对比，得出了基于度中心性的部署方案比基于接近中心性的部署方案 [ 12 ]。本论文在他的工作的基础上构建了基于度中心性和基于中介中心性的部署方案，并与随机部署方案进行了对比。仿真结果表明，在郊区路段中基于度中心性的部署方案更好。
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user: 2. 网络模型 本论文考虑的是郊区路段的场景。图1是江苏省常州市钟楼区的一小块卫星地图，从这张地图中可以看到白色的道路十分规整，基本上是横平竖直。本论文将此卫星图的每一个十字路口视为一个节点，节点与节点之间用线相连，将一些斜的路段规整化处理后得到图二的简化路段。 十字路口的车流量较大，所以十字路口可作为候选点。不同的车载单元的通信范围不一样，因此仅考虑一跳的情况。若两个路口间的距离大于两倍的路侧单元通信半径，从通信覆盖面考虑，将这两个路口的中心点也设为候选点。最后根据固定成本下计算得出的最大中心性的部署方案在候选点部署路侧单元。 图1. 江苏省常州市钟楼区某地卫星图
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user: 3. 中心性概念 中心性起源于社会网络的研究，通过不同的定义确定节点在网络中的重要性 [ 13 ]。车载自组织网络也可将中心性的概念引入，通过计算得出每个候选点的中心性大小，再根据不同地点的部署成本，在总成本有限的情况下，计算得出中心性最大的部署方案。 中心性有很多定义，本论文主要选择其中的两个进行研究：度中心性和中介中心性 [ 14 ]。 1) 度中心性(Degree Centrality， DC)：在无向图 C D ( N i ) = ∑ j = 1 g x i j ( i ≠ j ) (1) 其中 C D ( N i ) 表示节点i的度中心度， x ij 表示节点i与节点j是否联系， x i j = 1 表示节点i与节点j有直接联系， x i j = 0 表示节点i与节点j无直接联系。 如此测量的节点的度中心性，反映了每个节点与其它节点的关联性，但其数值大小也与节点的数目有关。为了避免节点数目对度中心性计算结果的影响，斯坦利·沃瑟曼(Stanley Wasserman)和凯瑟琳·福斯特(Katherine Faust) (1994)提出了一个标准化的测量公式： C ′ D ( N i ) = C D ( N i ) g − 1 (2) 在这个标准化度中心性测量公式中，使用节点i的度中心性值除以其它g-1个节点最大可能的连接数，得到与节点i有直接联系的网络节点的比例。 本文采用标准化的度中心性(公式(2))来计算。度中心性越高，意味着与其直接相连的节点也就与多，有更大的概率通过更多的车辆，所以可以为更多的车辆提供服务。 2) 中介中心性(Betweeness Centrality， BC)：中介指在不同事物或同一事物内部对立的两极之间起居间联系作用的环节。中介中心性就是一个节点的联系作用的衡量标准，其计算公式： C B ( v ) = ∑ s ≠ v ≠ t ∈ V σ s t ( v ) σ s t (3) 其中 σ s t ( v ) 表示经过节点v的节点s到节点t的最短路径条数， σ s t 表示节点s到节点t的最短路径条数，V表示所有的节点。
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user: 4. 问题描述 根据图2的网络模型，假设有N个部署候选点，令B为总成本，p(k)表示第k个路侧单元的部署成本，c(k)为第k个路侧单元的中心性，x(k)表示是否部署第k个路侧单元，部署则 x ( k ) = 1 ，不部署则 x ( k ) = 0 。 优化目标： max ( ∑ x ( k ) ∗ c ( k ) ) ，     k ∈ [ 1 ， N ] (4) 限制目标： ∑ p ( k ) ∗ x ( k ) ≤ B ，     k ∈ [ 1 ， N ] (5) 图2. 郊区道路简化图
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user: 5. 基于中心性的路侧单元部署算法设计 步骤一：对各个节点初始化，给每一个节点设定坐标，再根据已知节点的坐标计算得出处于路段中间的候选点的坐标。再对每一个候选点赋一个成本值。 步骤二：随机部署路侧单元/根据公式(2)算出每一个节点的度中心性，通过动态规划求解出部署方案，部署路侧单元/根据公式(3)算出每一个节点的中介中心性，通过动态规划求解出部署方案，部署路侧单元。 步骤三：随机部署车辆，设置行驶速度和时间，得出时间覆盖率。 步骤四：绘制折线图，对比并得出结论。 具体流程图见图3。 因为不同位置的路侧单元的部署成本不一样，每个点的中心性也不一样，既要保证总中心性最大，又要使总成本在限制范围内，这和0-1背包问题是同一个类型的问题 [ 15 ]，本论文通过动态规划求解此问题。 成本a从15，000元(单个路侧单元部署成本p最低为15，000元，最小相差2500元)开始，以2500作为步进值，直到B。设 S ( i ， a ) 为部署成本为a时，部署路侧单元后，从第i到N个路侧单元候选点的最大总中心性： S ( i ， a ) = max ( S ( i + 1 ， a ) ， S ( i + 1 ， a − p ( i ) ) + c ( i ) ) ，     a ≥ p ( i ) ; (6) S ( i ， a ) = S ( i + 1 ， a ) ，     a < p ( i ) ，     i ∈ [ 1 ， N ] (7) S ( N ， a ) = c ( N ) ，     a ≥ p ( N ) ; (8) S ( N ， a ) = 0 ，     a < p ( N ) . (9) 当 a = B 且 i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N 时就得到了最优解。即 S ( 1 ， B ) 就是总中心性最大的值，此时可以从候选点1开始回溯，a从B开始降低，以2500作为步进值，当 S ( i ， a ) = S ( i + 1 ， a ) 说明第i个候选点没有部署路侧单元，反之则部署，部署后将a减去p(i)继续运行。 图3. 算法流程图 算法设计程序如下：
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user: 6. 数值结果分析 本仿真基于MATLAB设计和实现，针对中心性的部署方法(Central Deployment Approach， CDA)和随机部署(Random Deployment Approach， RDA)两种方案进行比较，其中中心性部署采用度中心性(Central Deployment Approach-Degree Centrality， CDA-DC)和中介中心性(Central Deployment Approach-Betweeness Centrality， CDA-BC)作为计算依据，仿真参数设置如表1所示。基于中心性的部署方案与随机部署方案只有部署点的选择不一样，条件相同的情况下，基于度中心性或者基于中介中心性的部署方案有且仅有一种部署方法，但是随机部署每次得出的部署方法都不一样。 Table 1 Parameter settin 参数名 值 路侧单元通信半径Ru(m) 500 车速V(m/s) 16 在有交通信号灯的路口的部署成本(¥) 15，000 在没有交通信号灯的路口的部署成本(¥) 20，000 在路口有交通信号灯的路段中的部署成本(¥) 17，500 在路口没有交通信号灯的路段中的部署成本(¥) 20，000 表1. 参数设置 扩展图2的简化后的方格里的交叉点数目，并给每个交叉点(图4中较大的圆圈)赋予相应的坐标值，其对应坐标如图4所示。横轴的坐标间隔是1000 m，这个数值可以用来判断图2中的交叉点之间的距离是否大于1000米，即是否需要增加候选部署点。在图4中，空心圆圈为十字路口，实心圆圈为带红路灯的十字路口，点为增加的路段中间的候选点。 为了较为直观的对比各个方案的好坏，引入时间覆盖率作为性能指标，时间覆盖率的定义为车辆行驶在路侧单元通信范围内的时间占行驶总时间的比值。 图4. 路口及候选点仿真 图5~8是点度中心性的部署结果，黑色圆圈代表的是已部署的路侧单元的通信范围。 图5是15万成本的部署方案，几乎全选择的是中间的节点，有红绿灯的十字路口的部署费用较低且度中心性较大，因此处于中间位置的有红绿灯的十字路口都被选择了。 图5. B = 150，000元 图6是20万的部署方案，可以看到因为成本的增加，可部署数量多了起来，这次把之前未选择的有红绿灯的十字路口也选上了。 图6. B = 200，000元 图7是25万的部署结果，相比20万，已部署的路侧单元没有改变，未部署的候选点中有三个被选中加入，其中最上面两个新增的是剩余所有候选点中部署成本最低的。 图7. B = 250，000元 图8是30万成本下的部署方案，可以看到通信范围覆盖了大部分地区，成本越多，效果越好。 可以看到随着部署费用的增加，路侧单元的数目也逐渐增加，但已部署的不会再次改变位置，对后期的维护和增加部署为提供了便利，在初期费用紧张的情况下，可以优先部署15万元的方案，在后续费用跟上后可以按照上图的顺序逐一增添。 图8. B = 300，000元 图9~12是中介中心性的部署结果，黑色圆圈是已部署路侧单元的通信范围，中介指的是一个事物与其他事物联系好坏的优劣，所以中介中心性高的那个点的点度中心性不一定高，但是却是连接比较重要的两个事物的桥梁。 图9是总成本为15万元的部署方案，相比度中心性少部署一个。图10是20万的部署方案，大部分依旧集中在边缘地带，虽然和度中心性一样，也是有11个路侧单元，但是很分散，不集中。图11是25万下的部署方案，依旧是边缘较多。图12是30万的部署方案，左下角和右上角的部署单元占了绝大多数，且比30万的度中心性部署少部署一个路侧单元，资源利用不是很好。 图9. B = 150，000元 图10. B = 200，000元 图11. B = 250，000元 图13是时间覆盖率与成本的关系，在成本相同下且车辆数一定的情况下(30辆车)，标准郊区路段度中心性部署优于随机部署和中介中心性部署，且随着投入成本的增加，三种部署方案的时间覆盖率都在上升，这意味着车辆行驶在路侧单元通信范围内的时间占行驶总时间的比值越来越大，车辆能与路侧单元通信的时间也相对越来越长。在30万成本下，度中心性的时间覆盖率有70%左右，这意味着此路段中，车辆在路上开一个小时，有42分钟能和路侧单元直接通信。 随机部署和中介中心性部署相差不大，原因是随机部署变化太大，取平均之后处于一个较低的水平，中介中心性则因为部署点几乎全在边缘地带，所以也不会有很好的性能。 图12. B = 300，000元 图13. 时间覆盖率与成本的关系 图14是时间覆盖率与车辆数的关系。由图14可知，在部署成本一定的情况下车辆的数目对时间覆盖率几乎没有影响，这也是因为一开始就没有考虑车辆密度这个动态参数，所以基于中心性的部署方案是具有极高的普适性的。依旧可以看出度中心性部署是三者当中最优的方案。 图14. 时间覆盖率与车辆数的关系 由于中介中心性本身的特殊性，可能不太适合这种横平竖直的标准郊区路段，所以它的表现和随机部署差不多。但是这并不意味着中介中心性不好，只是它没有遇上合适的路段。 综上所述，车辆数这个动态参数对此方案的影响不大，而且依旧是点度中心性更加适合这样纯粹的路段。
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user: 7. 总结 本论文主要针对的是路侧单元在标准郊区路段上的部署问题，在前人得出度中心性比接近中心性好的基础上，加入中介中心性部署，将其与度中心性进行比较。中心性的计算基于动态规划，结合简化的实际场景，在固定成本下进行分析对比。仿真结果显示，成本一定的情况下，度中心性部署的时间覆盖率明显优于中介中心性部署，中介中心性部署则和随机部署相差不大。不论是哪种部署方式，车辆数对时间覆盖率的影响都微乎其微。这证明这种部署方式的普适性高，较为容易推广。今后的工作可以考虑将特征向量中心性加入计算，依旧和度中心性进行同类型仿真对比，研究相应的路侧单元部署方法。
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user: 摘要 为进一步提高基于分解的多目标蚁群优化算法的性能，提出了一种子问题动态消减方法并将其结合到MOEA/D-ACO算法中，以此提出了一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法IMOEA/D-ACO。该算法通过在运行早期识别没有前途的子问题并及时抛弃对其进行搜索来提高搜索资源的利用率。从而在搜索资源总量一定的前提下，能够进一步提升算法的性能。为了验证算法性能分别与其他相关算法在不同规模的TSP问题测试用例上进行了实验比较。结果表明IMOEA/D-ACO算法在求解质量上优于被比较算法。
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user: 1. 引言 近年来，在解决多目标优化问题尤其是路径优化问题时，多目标蚁群算法(multi-objective ant colony optimization algorithms， MOACOs)相对于其他元启发式算法被更广泛采用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，因此对其进行研究具有一定价值。 目前多目标蚁群算法可分为基于非支配排序和基于分解两类。基于非支配排序的多目标蚁群算法产生解的个数比较多，但分布不均匀，通常集中在某一方向上。根据使用信息素矩阵的个数的不同，这类算法又可分为单信息素矩阵多目标蚁群优化算法如MOAQ [ 4 ] 和MACS算法 [ 5 ]，以及多信息素矩阵多目标蚁群优化算法如PACO [ 6 ]、BicriterionAnt [ 7 ] 和MOACO算法 [ 8 ]。2015年I. D. I. D Ariyasingha等 [ 9 ] 对2012年之前的7个基于非支配排序的多目标蚁群算法在多个TSP测试用例上进行了详细的对比分析。Liangjun Ke等 [ 10 ] 结合了多目标进化算法(EA)，提出了基于进化分解的蚁群算法(MOEA/D-ACO)，该方法中每个子问题对应一个启发式信息和一个历史最优解，将蚂蚁分为若干组，每只蚂蚁只能分配在一个群组中，每组蚂蚁有自己的信息素矩阵，每只蚂蚁解决一个子问题，并通过聚合它所属组的信息素、子问题的启发式信息和历史最优解来构造新解。2018年作者 [ 11 ] 提出了基于分解的多目标蚁群优化算法MOACO/D-ACS，将一个多目标问题分解为多个单目标子问题，蚂蚁分为多个子群，每个子群有各自的信息素矩阵和启发式矩阵，每只蚂蚁可以属于多个子群，也就是说算法每次迭代，在不同组中的同一只蚂蚁都会产生一个解，并用其构造的解更新所在子群的信息素矩阵。 基于分解的多目标蚁群算法获得的帕累托前沿分布相对比较均匀，而且求解质量和效率都好于已有的基于支配的多目标蚁群优化算法。在已有的基于分解的多目标蚁群算法中，在初始化阶段普遍采用切比雪夫方法对多目标优化问题进行分解，通过生成N个权重向量 ( λ 1 ，   ⋯ ，   λ n ) 将一个多目标问题划分为N个单目标子问题，优化过程中每个子问题与一只蚂蚁相对应并且所有权重向量保持不变。当非支配解在搜索空间分布不均时，最优解不属于帕累托前沿的子问题数量会进一步增加。如果能够在算法优化过程中尽早识别并放弃针对这些子问题的求解能够进一步搜索资源的利用率，从而提高算法优化性能。为此，本文设计了一种子问题动态消减策略并将其结合到MOEA/D-ACO中，从而提出了改进算法IMOEA/D-ACO。为验证其有效性，应用不同规模的测试问题对算法进行了测试并与多种相关算法进行了比较，结果表明，结合动态消减策略的MOEA/D-ACO算法不但收敛速度快而且大部分测试问题上求解质量更佳。
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user: 2. IMOEA/D-ACO算法 IMOEA/D-ACO是在MOEA/D-ACO算法的基础上改进子问题资源分配机制，通过设计的子问题动态削减策略在优化过程中逐步识别并淘汰一些没有前途的子问题，直到子问题的个数等于或小于资源数。以此通过提高资源利用率的方式进一步提升算法性能。 在MOEA/D-ACO算法中蚂蚁数和子问题数相同，每只蚂蚁固定地解决一个子问题，不存在为子问题分配蚂蚁的情况。由于并不清楚非支配解会出现在哪些子问题上，为尽可能多的识别出有前途的子问题，本文在进行子问题分解时生成的子问题数量Q大于群体中的蚂蚁数量N。在蚂蚁构造解之前，首先要根据每个子问题的概率分配蚂蚁，并且算法前期迭代时，总会有一些子问题没有分配到蚂蚁，随着算法的运行，那些分配到蚂蚁的子问题如果连续几次没有产生非支配解，则将此子问题淘汰子问题，这样子问题的个数越来越接近于资源数，直到剩余的每个子问题每次迭代至少分配到一只蚂蚁。 为实现以上过程为每个子问题设置了两个属性：count1和count2。count1的值用于记录子问题产生的非支配解的个数，每次产生一个非支配解就增加1，以提高此子问题在下一次算法迭代时被蚂蚁选中的概率，而产生被支配解则保持不变。count2的值用于记录子问题被选中后连续产生被支配解的次数，如果count2值大于给定的阈值U并且子问题的数量大于N的情况下将其直接淘汰，而当产生非支配解时则将其值重置为零。对于当前的未被淘汰的一个子问题a，其被蚂蚁选择的概率计算公式如(1)所示： P a = c o u n t 1 a ∑ b ∈ B c o u n t 1 b       ( a ∈ { 1 ，   2 ，   ⋯ ，   Q } ) (1) 其中，count1a表示子问题a保存的count1的值；B是当前子问题的候选集合，b表示集合B中的一个未被访问的子问题。以此使得子问题产生的非支配解的个数越多即count1的值越大，该子问题下次迭代被蚂蚁选择的概率就越高。 基于以上描述IMOEA/D-ACO算法的基本过程如下： Step 1：采用切比雪夫方法将带求解问题分解为Q个子问题，每个子问题 i ∈ [ 1 ，   Q ] 对应的权重向量为 λ i = ( λ i 1 ，   ⋯ ， λ i M   ) ，M为目标函数数量。 Step 2：初始化，与算法MOEA/D-ACO中Step2步骤一致。 Step 3：先判断子问题是否已经被淘汰。根据公式(3)计算每个子问题被选中的概率，为每只蚂蚁分配子问题，然后使用轮盘赌的方式为每个蚂蚁分配子问题。 Step 4：为每只蚂蚁构造路径，同MOEA/D-ACO中Step3步骤一致。 Step 5：对构建的路径进行评价，方法同算法MOEA/D-ACO中Step4步骤一致。 Step 6：根据每只蚂蚁产生的解是支配解还是非支配解更新子问题的参数count1和count2的值，并决定是否淘汰该子问题。 Step 7：利用蚂蚁构造的新解更新信息素矩阵。与MOEA/D-ACO算法中的Step5一致。 Step 8：更新每个子问题的历史最优解。与MOEA/D-ACO算法中的Step6一致。 Step 9：判断是否满足结束条件，满足则输出Abf；否则，返回到Step3继续下一次迭代。 通过自适应的资源分配策略，算法IMOEA/D-ACO能够在更精细的子问题划分情况下，通过逐步淘汰不好的子问题即其对应的PF难以求解，将有限的资源尽可能多的应用到剩余的比较好的子问题上，有效的提高了资源利用率，在同等条件、资源等情况下，有很高的概率可以产生相对于原算法的更多更好的非支配解。 IMOEA/D-ACO算法的复杂度分析： 设算法运行过程中产生的最多的子问题总数为Q*ITER (其中ITER为迭代次数)，目标函数运算的时间复杂度为 O ( f ) ，IMOEA/D-ACO算法的时间复杂度为： O ( IMOEA / D-ACO ) = ( S ∗ ITER ) ∗ O ( f ) + C 1 而MOEA/D-ACO算法的时间复杂度为： O ( MOEA / D-ACO ) = ( N ∗ ITER ) ∗ O ( f ) + C 2 其中 C 1 为IMOEA/D-ACO算法进行额外计算的复杂度， C 2 为MOEA/D-ACO算法进行额外计算的复杂度，算法迭代次数为ITER，则有 C 1 = C 2 + ITER ∗ O ( Q ) ，即 C 1 > C 2 ，又因为 ( S * ITER ) * O ( f ) ≫ ITER * O ( Q ) 且S与N相差为一个常量，其中S £ Q为每次迭代过程中待求解的子问题数量。所以可以认为 C 1 > C 2 对整体的运行时间不在一个量级上，可以忽略不计。即，改进后算法的时间复杂度与原算法相同。
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user: 3. 实验与结果 本节将通过在不同规模TSP问题上进行实验测试对IMOEA/D-ACO中的主要参数设置进行探讨，并将其与MOAQ、MACS、PACO、BicriterionAnt、MOACO、MOACO/D-ACS、MOEA/D-ACO等相关算法进行实验比较。实验中采用了4个标准的多目标TSP问题测试用例kroAB100、kroAC100、kroAB150、kroAB200，可以从http://eden.dei.uc.pt~paquete/tsp/下载。实验过程中各算法的终止条件为最大适应度评价次数：N ´ 300 ´ (n/100) 2 ，其中N代表蚂蚁的数量，n代表城市的规模大小。被比较算法的其它参数均按原论文进行设置，IMOEA/D-ACO算法的参数Q和U的设置将在3.1节进行探讨，其他参数设置与MOEA/D-ACO算法相同。实验过程中采用Hypindicator (H-指标) [ 11 ] 对算法性能进行比较。 3.1. 参数调整 本小节选择了3个不同规模的测试用例kro-AB100、kro-AB150、kro-AB200对IMOEA/D-ACO算法中参数Q和U的设置对算法性能的影响进行分析。为了保证测试的公平性，对每种参数值配置独立运行30次，将实验结果转化为H-指标，然后取它们的平均值；H-指标默认越小越好。为了提高测试效率，采用固定一个参数值同时调整另一个参数的方式。IMOEA/D-ACO算法中Q的取值范围为[125， 150， 175， 200， 225]，U的范围为[30， 40， 50， 60， 70]。先将Q取中间数175，然后调整U的取值。从图1(a)中可以看出在测试用例kroAB100和kroAB150中，U取40时，H值最小；而对于测试用例kroAB200，U取20时H值最小。然后固定U=40，调整组数Q的值。从图1(b)可以看出，在测试用例kroAB100和kroAB150中，参数Q=150时H值最小；而对于测试用例kroAB200，Q = 175时H值最小。 图1. 参数调整 3.2. 与相关算法比较 本节首先使用H-指标来分析各个算法的性能，每个算法在各测试用例上独立运行30次，并将各个算法的实验结果转换成H-指标。实验过程中在所有测试用例上参数U = 40，Q = 150。 通过图2可以看出算法IMOEA/D-ACO在个测试问题上的求解质量明显好于其他被比较算法，并且在求解规模大小为150和200的两个测试问题上其优势更佳明显。通过把各个算法在每个问题上运行30次得出的非支配解集转换成H-指标，然后从最大值、最小值、均值、标准差四个方面进行了比较，结果如表1所示。通过表1也可以看出IMOEA/D-ACO算法在各测试问题上H-指标的最大值、最小值和均值都是最小的，最小值也是最好的。在标准差方面，虽然只在kroAB100这个问题上最小，但在其他几个问题上获得的标准差与最小值相差很小。这说明在这些问题上IMOEA/D-ACO算法不但求解质量最佳，稳定性也相对较好。图3给出了各算法独立运行30次得到的近似Pareto Front，可以看出算法IMOEA/D-ACO在各测试用例上获得的解集明显优于其他算法并且分布比较均匀，更加接近PF。 图2. 基于H指标的盒子图 Table 1 The comparative results of related algorith Case Algorithm Max Min Mean Standard IMOEA/D-ACO 0.0562 0.0249 0.0353 0.0071089 MOEA/D-ACO 0.1402 0.1172 0.1270 0.0137113 BicriterionAnt 0.4386 0.4031 0.4201 0.0088096 kroAB100 MACS 0.2230 0.1998 0.2128 0.0052364 MOACO/D-ACS 0.3675 0.3266 0.3546 0.0089364 MOACO 0.3678 0.3313 0.3502 0.0101488 MOAQ 0.4331 0.3958 0.4160 0.0127279 PACO 0.4309 0.3951 0.4154 0.0106770 IMOEA/D-ACO 0.0559 0.0332 0.0416 0.0066093 MOEA/D-ACO 0.1672 0.1049 0.1399 0.0114455 BicriterionAnt 0.2742 0.2491 0.2645 0.0052990 kroAC100 MACS 0.2102 0.1830 0.1984 0.0050550 MOACO/D-ACS 0.3589 0.3287 0.3465 0.0077633 MOACO 0.3586 0.3324 0.3467 0.0062761 MOAQ 0.2559 0.2371 0.2519 0.0078809 PACO 0.2596 0.2374 0.2506 0.0084581 IMOEA/D-ACO 0.0383 0.0122 0.0243 0.0067922 MOEA/D-ACO 0.2661 0.1597 0.1829 0.1555635 BicriterionAnt 0.3838 0.3065 0.3172 0.0039711 kroAB150 MACS 0.2959 0.2758 0.2868 0.0036208 MOACO/D-ACS 0.4149 0.3129 0.3555 0.0309838 MOACO 0.5062 0.4666 0.4877 0.0060745 MOAQ 0.4539 0.4085 0.4309 0.0114018 PACO 0.3221 0.2932 0.3054 0.0071204 IMOEA/D-ACO 0.1890 0.0095 0.0256 0.0249480 MOEA/D-ACO 0.2873 0.2051 0.2585 0.0309102 BicriterionAnt 0.4521 0.4046 0.4174 0.0100000 kroAB200 MACS 0.3951 0.3556 0.3774 0.0057835 MOACO/D-ACS 0.5732 0.5532 0.5642 0.0042448 MOACO 0.5765 0.5555 0.4569 0.0044351 MOAQ 0.5106 0.4933 0.5098 0.0097362 PACO 0.4233 0.3759 0.3997 0.0095473 表1. 相关算法结果比较 图3. 近似帕累托前沿
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user: 4. 总结 已有的基于分解的多目标蚁群优化算法在初始化时采用切比雪夫方法生成子问题并且在整个优化过程中固定不变。基于以上情况，本文在MOEA/D-ACO算法的基础上提出了子问题动态削减方法使得在资源有限的前提下，每次迭代时能够根据每个子问题的好坏自动地为每只蚂蚁分配子问题。随着迭代次数的增多，逐步地将不好的子问题删除，将更多的资源用在产生非支配解比较多的子问题上，以达到节约资源的目的。实验结果表明，本文提出的方法是有效的，在搜索资源总量一定的情况下，通过提高搜索资源的利用率能够进一步提高算法的性能。
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user: 摘要 碳纳米管自被发现以来，由于其独特的分子结构与电化学特性，有望在物理、化学、生物等领域获得巨大的应用，而引起广泛的重视。但由于规模化生产等工艺原因导致其含有较多的杂质，获得纯净的单壁(SWCNT)就显得较为困难。本文就当前SWCNT的纯化方法包括氧化法、生物高聚物法、卟啉超分子法等纯化SWCNT进行了综述，为该领域的研究者们提供参考。
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user: 1. 引言 碳纳米管(Carbon nanotubes， CNTs)被发现以来就成为业界研究的热点 [ 1 ]。CNTs上每个碳原子采取SP 2 杂化，相互之间以碳–碳σ键结合，形成六边形的蜂窝状骨架，特殊的分子结构决定其具有良好的力学、电学和物理化学性质，在复合材料 [ 2 ]、电化学器件 [ 3 ]、场效应晶体管 [ 4 ]、甚至人工肌肉 [ 5 ] 等领域呈现重要的应用。从科学发展来看，可控制备和应用研究是碳纳米管研究领域的重点和难点 [ 6 ]。当前，CNTs大规模应用面临的首要问题是获取高纯度CNTs。纯化CNTs的方法有很多，但大多数都是利用氧化法来除去杂质 [ 7 ]，而且单壁碳纳米管(Single-wall carbon nanotubes， SWCNTs)具有的强大的作用力聚集成束，很难获得单根CNTS。因此，发明方便快速的纯化方法具有重要价值。
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user: 2. 碳纳米管(CNT)纯化方法 2.1. 盐酸处理 SWCNTs制备方法(CVD法)直接决定了碳纳米管中含有无定型碳、富勒烯、催化剂和纳米碳胶囊，这也成为制约其应用的瓶颈，因此其大规模应用的首要难题就是得到高纯度的SWCNTs [ 8 ]。当前已经有很多种纯化SWCNTs的方法，用得最早的气相氧化法，但经该法回收的SWCNTs收率低且效果差。比如Jeong等 [ 9 ] 用电弧放电法所得到的SWNTs粗产品，先用盐酸处理SWCNTs以除去金属催化剂颗粒，然后将SWCNTs用10 mL/min的H 2 S和20 mL/min的氧气混合气体在500℃下处理1 h，得到的SWCNTs产率只有20%~50%，Bougrine等 [ 10 ] 研究了SWCNTs在经过蒸馏水处理空气中 700 ℃ 氧化，最后产物中富含SWCNTs，但仍有少量的无定形碳和包被在SWCNTs中的金属颗粒。 2.2. 硝酸处理 由于气相氧化法不能很好解决SWCNTs的产率问题，有学者采用液相氧化法对SWCNTs进行处理。例如Umek等 [ 11 ] 在热吡啶中用索格利特法(Soxhlet)萃取，以除去富勒烯，然后用65%的HNO 3 浸泡以除去金属催化剂颗粒。经硝酸处理后SWCNTs经STM电镜观察显示直径分布在1.7~2.5 nm之间，SWCNTs完整性较好，但金属催化剂颗粒未被完全去除。Vaccarini等 [ 12 ] 先将用电弧放电法得到的SWCNTs粗产品用硝酸在100℃下回流，再经交叉流动过滤，然后在N 2 保护下经1600℃高温处理，可得到纯度大于90%的SWCNTs，该方法虽然可以除去粗产品中的杂质，但也改变了SWCNTs的表面结构，特别是表面产生许多功能基团给SWCNTs在很多领域的应用带来很大影响。 2.3. 超声过滤法 鉴于氧化法只能除去无定形碳，而不能有效地除去纳米胶囊，很多学者采用物理的方法处理SWCNTs。Shelimov等 [ 13 ] 用超声波助滤法成功地将无定形碳以及碳纳米胶囊除去，这种方法虽然纯度达90%，产率达33%~70%，结果表明SWCNTs上附着的大部分无定形碳都能被剥离下来并除去，但仍遗留部分无定形碳和纳米胶囊。应用生物聚合物纯化可以得到高产率SWCNTs，Lu等报道 [ 14 ] 应用结冷胶处理SWCNTs后不但可以得到高产率，还可以在机械剪切力作用下实现分子定向制备SWCNTs液晶薄膜，为SWCNTs在LED行业应用提供了新思路。 2.4. 物理化学综合法 基于此，近年来对碳纳米管的处理多采用综合处理法。Li等 [ 15 ] 在纯化用CVD法生产的SWCNTs时，先将样品在盐酸中超声波处理1 h，然后用酸溶解样品10 h以除去催化剂颗粒，再超声波处理，最后用去离子水洗清干燥得到纯度95%的SWCNTs。Zhang等 [ 16 ] 在研究用激光法制得的SWCNTs的纯化及其结构改性时，首先将SWCNTs在空气中加热到350℃保温2 h以除去无定形碳，然后在36%的盐酸中浸泡24 h并且离心除去金属颗粒，然后分散在0.2%的杀藻胺溶液中，用1 µm孔径的聚四氟乙烯薄膜过滤、分散与过滤，最后将得到的过滤物以在0.2 µm孔的薄膜中真空过滤以除去SWCNTs中的纳米颗粒，纯化后大部分富勒烯、金属颗粒和无定形碳被除去，而聚集的石墨颗粒和包在碳管里面的金属颗粒仍然存在。而且，过滤过程中原来碳管束的聚合，纯化后的SWCNTs束的直径增大了，通过TEM照片显示无定形碳是通过空气氧化除去的而不是由盐酸处理去除的。由此可见，寻找一种简便易行且效果很好的纯化方法，得到单壁碳纳米管的单分散溶液是SWCNTs研究领域的重要课题。 图1. 形状选择性的手性卟啉 [ 18 ]。(a) 啉分子形状选择性示意图；(b) 卟啉手性识别分子模型 2.5. 生物分子处理法 最近Li等 [ 17 ] 报道卟啉单体分子可以吸附在SWCNTs上。卟啉及卟啉衍生物具有大环共轭芳香体系和生色基团，这种特殊的结构使得分子中官能团与客体分子之间可产生良好的相互作用发生构型变化从而可对其周边卟啉进行较好地控制 [ 18 ] (图1)。再加上金属卟啉分子本身有较大的分子表面，因而对其轴向配体周围的空间容积和相互作用方向的控制余地较大。比如MacKernan等 [ 19 ] 的研究就表明卟啉分子可以在SWCNTs表面以强大的疏水作用力相互作用(图2)。依靠这种强烈的相互作用可以实现卟啉在有机溶剂中装配在SWCNTs上 [ 20 ]。 氧化SWCNTs能在壳聚糖溶液中均匀分散。比如Lu报道 [ 21 ] 氧化SWCNTs可以得到很好的纯化，并且可以形成形状规则的有序纳米结构，经离心处理可以得到较为纯净的SWCNTs。Ozarkar等 [ 22 ] 研究认为功能化单壁碳纳米管具有更好的分散性，这提示利用壳聚糖良好的水溶性和卟啉分子的疏水作用设计具有两亲性质的卟啉超分子用于SWCNTs大规模纯化成为可能。Huang等 [ 23 ] 研究了卟啉化壳聚糖与SWCNTs相互作用，发现被卟啉化壳聚糖包裹的SWCNTs发生明显的荧光猝灭现象，说明在卟啉化壳聚糖缠绕SWCNTs时，卟啉分子可以与SWCNTs经疏水作用力结合实现电子载荷的有效转移。 图2. 卟啉单分子在碳纳米管表面的贴附 [ 20 ]。(a) HETPP-SWCNT-DMF体系相互作用模拟图，其中HETPP分子只显示4个，DMF (黄色)和SWCNT只显示一个分子；(b) DETPP接近SWCNT的趋势明显；(c) TPP-CNT-DMF溶剂体系，TPP分子并没有发生明显的聚集现象
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user: 3. 结语 碳纳米管(Carbon nanotubes， CNTs)由于独特的物理化学性能，有望在工农业有非常良好的应用前景。由于碳纳米管制备工艺的原因，含有少量无定形碳等杂质，目前有盐酸处理、硝酸处理、超声过滤、物理化学综合处理、以及生物分子处理法等。工业应用亟须出现简单有效的高效率提取与纯化方法。
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user: 摘要 制备了一种以不同粒径空心玻璃微珠为主要填料的水性建筑隔热反射真石漆，探究了玻璃微珠复配粒径、总体用量等参数对涂料隔热性能的影响。采用两种不同粒径空心玻璃微珠复配的方法，发现玻璃微珠粒径为60 μm和160 μm且复配比例等于1.2:1，总体用量为12%时，所得真石漆隔热性能最好，耐碱性96 h无异常，耐水性96 h无异常，耐老化600 h涂层完好不起泡、不剥落，低温稳定不变质，施工无障碍。在碘钨灯的照射下，采用控制单–变量法，测得添加了空心玻璃微珠的真石漆比未添加的普通真石漆经过1 min辐射后温度要低出4.6℃。
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user: 1. 引言 在外墙涂料中采用反射和辐射隔热技术可以使建筑实现夏凉冬暖的效果，是新型建筑节能材料领域的发展趋势 [ 1 ] [ 2 ]。近年来，人们发现将空心玻璃微珠作为一种功能性填料加入到建筑外墙涂料中去后，能在干燥后的涂膜层中形成致密的空间隔离结构，利用微纳米级的空心玻璃微珠具有导热系数小和反射率高的特点，大大提升外墙的隔热效果，和普通涂装层相比其隔热效果明显上升 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。由于涂料属于复杂体系，除玻璃微珠的粒径外，其他颜填料的种类、成膜树脂的类型、涂膜的厚度都会影响最终产品的隔热性能，同时，考虑到外墙隔热涂料工作时的环境因素，在设计与生产外墙隔热涂料的时候还要综合考虑涂料的防水、防腐蚀、抗裂、反紫外线等性质 [ 7 ] [ 8 ]。然而在前期的大量实验中发现，只添加了单一粒径玻璃微珠的产品起到的隔热效果并不是很理想。面对这一困境，研究人员根据Horsfield紧密堆积理论，提出了通过不同粒径的玻璃微珠进行复配使其在涂膜中排列更紧凑，以此来提高涂膜的隔热效果，从而解决实际应用的不足 [ 9 ] [ 10 ]。本文基于上述隔热涂料的设计理念，提出了一种高效隔热反射真实漆的制备方法，重点研究了市售玻璃微珠的粒径、复配比例和总体用量对涂料隔热性能的影响。
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user: 2. 实验 2.1. 材料与设备 2.1.1. 材料 去离子水；纯丙乳液，江苏李文甲化工有限公司；C-12，润泰化学有限公司；250 HBR纤维素，上海凯茵化工有限公司；乙二醇，惠丰化工有限公司；杀菌剂，杭州宁致合成材料有限公司；防腐剂，杭州宁致合成材料有限公司；胺中和剂，杭州宁致合成材料有限公司；白砂(90#， 80#， 70#)，上高县伊雪矿产品有限公司；菊花黄80~120#，上高县伊雪矿产品有限公司；玻璃微珠(40 μm， 60 μm， 80 μm， 100 μm， 120 μm， 140 μm， 160 μm， 180 μm)，中钢集团马鞍山矿院新材料科技有限公司。 2.1.2. 设备 高速分散机，型号BGD740/1，广州标格达实验室仪器用品有限公司；真石漆分散机器，型号JIZ-DX-16，永康市东之鑫工贸有限公司；真石漆喷枪，4 mm口径，耐老化测试仪，型号LUV-2，上海现代环境工程技术有限公司，电热鼓风干燥箱，型号DHG-9070A，上海一恒科学仪器有限公司。 2.2. 隔热涂料的制备 称取一定量的水，加入250 HBR纤维素，高速分散机800转速下搅拌5~10 min，直到纤维素完全增稠。后依次加入乳液，杀菌剂，防腐剂，醇脂十二，乙二醇，胺中和剂，搅拌5~10 min。后依次加入白砂90#，白砂80#，白砂70#，玻璃微珠(根据不同的实验目的调整用量)，后使用真石漆分散机搅拌1 min。制备好的成品漆按照JG/T23-2001《建筑涂料涂层试板的制备》方法制备好待喷涂样板。喷涂时，保证喷涂量一样，喷嘴与板面距离保持在20~25 cm之间，移动时椭圆形雾状涂料相叠部分约1/2，一次喷成，不允许有流挂现象。 2.3. 表征与测试 2.3.1. 隔热效果测试 采用自制的检测方法，制作了一个五边密闭的正方形纸盒，里面放入温度传感器，无密闭面朝上，放上自制养护好的真石漆板材，保证其他可能会干扰的条件一致，后用碘钨灯照射真石漆板材，每次照射固定1 min，得出温度传感器上升的温度，温度上升越大，则表明隔热效果越差。 2.3.2. 其它性能测试 容器中状态施工性，低温储存稳定性，热储存稳定性，初期干燥抗裂性，表干时间，耐水性，耐碱性，耐人工老化性，检测方法严格按照1999年起草的新的行业标准JG/T24-2000《合成树脂乳液砂壁状建筑涂料》执行。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 玻璃微珠粒径对涂膜隔热性能的影响 玻璃微珠的添加是影响涂料隔热性能的主要因素，由于市售玻璃微珠粒径从几十微米到几百微米不等，粒径太大会影响涂膜的平整性，粒径太小又会抬高生产成本，这些因素都是开发涂料产品要不得不考虑的因素。为了考查所购玻璃微珠粒径对产品隔热性能的影响，在固定玻璃微珠添加量为10%的条件下，我们按照预先研发的基本配方，试制了未添加玻璃微珠和分别添加了40~180 μm粒径范围玻璃微珠的样品，利用自行开发的测试方法，对比了不同试样的隔热性能。实验结果如图1柱状图所示，横坐标为添加到试样的玻璃微珠的粒径分布，柱高则为在隔热测试装置中碘钨灯下照射1 min传感器上升温度。通过实验数据可以得出，和空白样本相比，添加了玻璃微珠的产品隔热性能提升都非常明显。同时，从图中可以看出，玻璃微珠粒径的变化对产品隔热性能的影响差别不大。其中，添加了粒径为60 μm的玻璃微珠的产品隔热性能较好，在实验装置中碘钨灯下照射1 min后传感器仅上升了1.5℃，其次是添加了粒径为80 μm、160 μm的玻璃微珠的产品。至于添加了其它粒径的玻璃微珠产品，隔热效果稍微差一些。 图1. 不同粒径的玻璃微珠的隔热性能比较 3.2. 玻璃微珠复配比例对涂膜隔热性能的影响 在添加单一粒径的玻璃微珠带来的隔热性能基本确定的情况下，为了进一步提升涂料的隔热能力，我们采取了不同粒径玻璃微珠复配的方式进一步改善产品的隔热效果。根据Horsfield填充理论，两种球体堆积时，当小球直径比大球直径的数值在0.414左右时候堆叠效果最好。根据上一步的实验结果与实际的生产情况，我们选择了粒径为60 μm和160 μm的玻璃微珠进行复配，配置了一系列二者比例从0.4:1到1.6:1范围内的隔热涂料，测试了各产品的隔热性能。从表1的结果来看，当60 μm玻璃微珠:160 μm玻璃微珠比例在1:1附近时产品隔热性能较好，但是综合考虑涂膜的软硬程度，我们选定60 μm玻璃微珠:160 μm玻璃微珠等于1.2:1的比例作为优选比例。同时，对比基于单一玻璃微珠制备的涂料产品，很明显，基于复配玻璃微珠配置的产品还能进一步隔热性能。 Table 1 Ratio effect of 60 μm and 160 μm glass beads on product performanc 检测 项目 60 μm玻璃微珠:160 μm玻璃微珠 0.4:1 0.6:1 0.8:1 1:1 1.2:1 1.4:1 1.6:1 容器中 状态 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌后偏稀 搅拌后偏稀 施工性 (喷涂) 无困难 无困难 无困难 无困难 无困难 轻微不均匀 严重不均匀， 施工困难 手感 硬 硬 硬 偏软 硬 偏软 硬 表干 时间 ≤3 ≤3.5 ≤2.5 ≤4.5 ≤2.5 ≤3 ≤3.5 耐人工 老化性 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 1级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 2级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 1级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 2级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 1级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 1级 600 h后涂层 无开裂、剥落等 变化，粉化， 变色 ≤ 2级 上升 温度/℃ 1.6 1.4 1.7 0.9 1.3 1.9 2.1 表1. 60 μm和160 μm玻璃微珠复配比例对产品性能的影响 3.3. 玻璃微珠用量对涂膜综合性能的影响 虽然，从理论上来说，玻璃微珠的用量越大其热反射性能越好，但是太多的填料将会导致涂料彻底无法有效成膜。同时，考虑到价格因素，过多的玻璃微珠用量也会导致涂料竞争优势下降，因此有必要深入考虑玻璃微珠用量对涂料综合性能的影响。在确定了玻璃微珠粒径与不同粒径玻璃微珠的复配比例优选方案之后，我们分别探究了复配比例为1.2:1粒径为60 μm和160 μm的玻璃微珠添加量从4%到18%范围变化之时的产品的隔热性能和其它综合性能，各含量产品检测结果如表2所示。研究发现随着玻璃微珠用量的增加，漆膜的隔热性能逐渐增强，其中玻璃微珠添加用量为14%时，隔热性能最优异，但其施工性，硬度和耐人工老化性都次于添加量为12%的产品。所以，从综合性能数据以及成本等多角度考虑，最终选择玻璃微珠添加量为12%时的产品为优选产品。 Table 2 Dosage effect of glass beads on product performanc 检测 项目 玻璃微珠用量/% 4 6 8 10 12 14 16 18 容器中 状态 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 搅拌无结块， 状态均匀 施工性 (喷涂) 无困难 无困难 无困难 无困难 无困难 轻微不均匀 轻微不均匀 严重不均匀， 施工困难 手感 硬 硬 硬 硬 硬 偏软 偏软 偏软 初期干燥 抗裂性 无裂纹 无裂纹 无裂纹 无裂纹 无裂纹 无裂纹 无裂纹 轻微裂纹 表干 时间 ≤2 ≤2.5 ≤2.5 ≤2.5 ≤3 ≤3 ≤3.5 ≤4.5 耐水性 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，颜色无变化 无起泡、开裂、剥落，轻微发黄 无起泡、开裂、剥落，轻微发黄 耐碱性 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，颜色等变化 无起鼓、开裂、剥落，轻微发黄 无起鼓、开裂、剥落，轻微发黄 耐人工 老化性 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 1级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 1级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 1级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 1级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 1级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 2级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 2级 600 h后涂层无开裂、剥落等变化，粉化，变色 ≤ 2级 上升 温度/℃ 2.9 2.5 1.6 1.3 1.1 0.9 1.3 1.0 表2. 玻璃微珠用量对产品性能的影响
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user: 4. 结论 本文选取了玻璃微珠作为真石漆的主要隔热填料，通过一系列的实验，探究出了空心玻璃微珠最佳复配比为60 μm:160 μm，二者比例为1.2:1，且二者总添加量为12%时为隔热反射真石漆的最佳优选配方，此时它的隔热性能及综合性能最佳。考虑到市场上所售玻璃微珠产品尺寸与理论数值之间肯定会存在一定的差异，本文所选用复配的两种玻璃微珠尺寸比例(小球：大球 = 0.375)已经较为接近Horsfield理论所得出的结论；同时，本文所选用的玻璃微珠中小球的尺寸较小，在复配之时小球比例必须略微偏高，才能取得较好的密堆积效果，这一点也得到了实验的验证。因此，本文所配置的隔热涂料能最大化地通过不同尺寸的玻璃微珠的紧密排列，取得良好的隔热反射效果。最终，在相同的测试条件下，通过优选配方制备的真石漆在实验条件下比未添加空心玻璃微珠的产品温度低了4.6℃。将该产品用于外墙涂料，可大大降低夏天室内的温度，达到了节能减排的效果。
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user: 摘要 运用博弈论工具分析卷烟零售市场消费者一次交易中讨价还价策略和零售户不降价策略对卷烟市场价格变动的原因，引导零售户走出零售户与消费者之间的价格博弈，从社会规范、信念与选择的一致性、长期参与人三方面为烟草公司进行卷烟市场价格管理给出了监管建议。
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user: 1. 引言 烟草专卖制度确立了烟草公司对卷烟垄断经营的合法性，使烟草公司具有卷烟批发价格的定价权，而法律法规没有对卷烟零售价做出明确规定，烟草公司不具有定价权，经营上对零售户给出零售指导价。卷烟消费者在购买卷烟时通常会在多个零售户间讨价还价，直到认为得到了最低价交易才会完成。导致消费者这种讨价还价行为的主要原因是信息不对称。卷烟零售价的波动不仅影响零售户的利润，而且对烟草公司(专卖局)的卷烟经营、市场监管等方面有诸多影响，而烟草专卖局对价格的监管是烟草市场专卖管理的一项重要职能。 关于零售市场价格管理的文献中，石岿然等研究了零售市场存在两家零售商进行天天低价和价格促销为竞争策略的博弈 [ 1 ]，得出了价格促销策略为双寡头零售市场的唯一演化稳定策略的结论。行业内，周汉凡提出构建一种行政管理与市场调控相结合、宣传引导与监管查处相结合、经营自律和多种约束相结合的价格管理体系，实现全国卷烟零售价格的统一 [ 2 ]。邢日岭提出采取为明码标价、明码实价，开展零售客户价格自律，运用货源调控手段，净化市场，用市场手段应对低价竞争的客户稳定卷烟零售价格 [ 3 ]。
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user: 2. 卷烟零售市场零售户与消费者的价格博弈 2.1. 消费者讨价还价的策略 在卷烟零售市场中，消费者习惯于在不同的零售户间进行询价，在一个零售户处得到卖者的最低报价，然后再向其他零售户问价，直到在其所有问过价的零售户中选择其中最低价进行交易。 以上这种情况比较普遍，这相当于在一个卷烟市场中有一个消费者，面对n个零售户，零售户之间独立经营，彼此之间没有合谋。消费者对每一个零售户选择询价， v i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 是零售户之间的个人信息，消费者与其他零售户都不确知，但知道是在[0，1]区间服从均匀分布，这一点是共同知识。不计消费者与零售户之间讨价还价的成本，假定n个零售户最后出价分别为 p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n ，则消费者的问题是： max ( 1 − p i )     1 ≤ i ≤ n ，其中 P = ( p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n ) 设p，为上述问题的最优解，消费者回头与出价为p的零售户交易。 考虑对称的均衡出价条件： p = p ( v ) 。给定零售户v和p的期望支付为： u = ( p − v ) ∏ j ≠ i P r o b ( p < p j ) = ( p − v ) ( 1 − ∅ ( p ) ) n − 1 最优化一阶条件是： ( 1 − ∅ ( p ) ) n − 1 + ( p − v ) ( n − 1 ) ( 1 − ∅ ( p ) ) n − 2 ( − d ∅ ( p ) / d p ) = 0 注意到均衡 ∅ ( p ) = v ，于是一阶条件等价地化为 ( 1 − v ) = ( n − 1 ) ( p − v ) d v d p 将上式变换形式，得到： d p d v = ( n − 1 ) [ p 1 − v − v 1 − v ] 即 d p d v − ( n − 1 ) p 1 − v = − ( n − 1 ) v 1 − v 令 A ( v ) = − ( n − 1 ) 1 − v ， B ( v ) = − ( n − 1 ) v 1 − v ，求解上面的微分方程，得到 p ( v ) = e − ∫ A ( v ) d v [ ∫ B ( v ) e ∫ A ( v ) d v d v + C ] 也就是 p ( v ) = − ( n − 1 ) 3 1 − v [ ln ( 1 − v ) + 1 1 − v + c ] 其中，c由初始条件确定。 根据结果，在消费者向市场中的每一个零售户讨价还价的条件下，n个零售户进行一次博弈，零售户 i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 最后的最优要价为 p ( v ) ，消费者与出价最低的零售户成交。尽管消费者与零售户只进行一次交易，讨价还价还是可以迫使n个零售户之间进行最大限度的竞争，当 n → ∞ 时，成交价趋于市场上的最低保留价。此时，零售户的剩余趋于零，零售户几乎无利可图，而消费者获得交易双方的总福利。零售户之间的竞争使利润最小化，但有利于消费者，增加了消费者的福利。这也就解释了消费者总是与尽可能多的零售户讨价还价，卷烟零售价总是低于烟草公司的零售指导价。 2.2. 零售户的价格策略选择 在卷烟零售市场中，零售户是基本固定的，消费者是流动的，当然也有长期的消费者，固定的消费者毕竟是少数的。在卷烟价格博弈中，零售户被称为长期参与者，消费者在价格博弈中通常是一次性参与的。 我们可以用如下博弈来刻画这个问题。消费可以选择交易也可以选择不交易，零售户可以选择降价也可以选择不降价。双方的收益如表1显示。 Table 1 The game between retailers and consumer 零售户 消费者 零售户策略 不降价 降价 消费者 策略 交易 2， 2 3， 1 不交易 0， 0 0， 0 表1. 零售户与消费者的博弈 现在，假定有无穷多个消费者在和商家博弈，每一次只有一个消费者，每个消费者只买一次。可以证明，零售户采用这样的策略构成一个不降价的精炼纳什均衡。如果零售户的贴现因子足够大，零售户一开始不降价，以后也不降价，除非曾经降过价；如果曾经对某个消费者降过价，那以后就永远降价销售。消费者选择交易，后面的消费者的行为取决于前一个消费者所交易的价格，只要前一个消费者是按不降价的价格交易，那么后一个消费者就会按不降价的价格继续交易。 这样我们就可以得出结论，如果 δ ≥ 1 3 ，不降价交易就可以作为一个精炼纳什均衡出现，即消费者按不降价的价格交易，零售户按零售指导价出价。
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user: 3. 对卷烟价格市场监管的启示 卷烟市场价格波动对零售户收益产生直接影响，而且是卷烟品牌市场价值的直接体现。价格稳定与否一方面关于零售户的收益大小，另一方面直接体现市场供求关系的变化，卷烟实际市场价格是烟草公司、零售户、消费者三者之间博弈的结果。 当地烟草公司、零售户都希望维持卷烟零售价格的稳定(按照烟草公司给定卷烟零售指导价销售)，烟草公司可以维护稳定的客户关系，零售户可以获得稳定的利润，工业公司可以维护品牌的美誉度；一旦市场零售户格走低，对零售户来说不仅失去了应得的收益，而且增加了交易成本；对烟草公司来说，价格走低容易导致卷烟非法流通，市场监管的难度变大；对工业公司来说，价格不坚挺导致品牌美誉度的降低；对消费者来说，也未必全是好事，虽然购买价格下跌使支出减少但是买到假烟的风险增加。全部的卷烟交易相关方都希望维持市场价格稳定，市场价格无论是否是烟草公司的零售指导价是市场的均衡价格。 3.1. 社会规范的约束 一个解决途径是缩小零售户的群体规模。社会规范的有效性与社会规模存在密切的关系。群体规模越小，社会规范发挥的作用越大，效力越强。将一个区域(县城或者乡镇)内的零售户群体规模缩小，划分成小组，小组成员间互相熟悉，共同约定不降价，按烟草公司的零售指导价交易。类似于现在零售户的自管自律小组。在一个小的群体中，人们之间交往频繁，相互熟稔，每一次的交易行为都很容易变成公共信息，重复博弈的声誉机制就足以约束每个人的交易行为。按烟草公司零售指导价交易成为区域内零售户的普遍共识，成为一种社会规范。这种社会规范由零售户自我实施，并通过声誉约束来强化。 3.2. 信念与选择的一致性 还有一种可能就是小组成员都受到短期利益的诱惑，每个成员都不遵守规则，都不按零售指导价交易。这涉及到所有小组成员的信念。如果小组成员有一种信念，即相信足够多的人会遵守这一规则，那全体成员就会遵守规则，合作均衡就可能出现。 零售户成立了类似于自管自律小组的组织，签订了共同的价格协议。给定这个协议，别人遵守的情况下，没有人会有积极性选择不同于这个协议的行动，这个协议就是一个纳什均衡。这个协议就是信念与选择的一致性体现，基于信念的选择是合理的，同时支持这个选择的信念也是正确的。小组成员通过自我实施，也就是说，如果所有小组成员都认为市场交易价格为零售指导价，那么这个结果就会出现。 这种信念首要由烟草专卖局确立并灌输，烟草专卖局作为烟草市场垄断经营者的角色，具有法律赋予的权威，并且作为第三方出现来实施“联合抵制”的惩罚行为。小组成员通过小组协议来达成共识，明码标价，实价交易，零售户有内在的利益驱动，有强烈的意愿使自己的支付最大化。消费者通过零售户的一致行动感受到讨价还价这种交易行为不受欢迎，交易双方从交易行为中积累了共同经验，演化成惯例。一旦大部分交易双方都遵守它，惯例就有了自我强化的力量。