DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 消费者维持“内稳态”机制的研究进展 微生物养分需求与其资源之间的化学计量不平衡导致C和养分(N/P)循环发生改变，进而导致C:养分(N/P)释放比率发生变化，这被称为消费者驱动的养分循环理论(Consumer-Driven Nutrient Recycling Theory， CNR) [ 10 ]。在微生物研究中，微生物严格的内稳态是消费者驱动的养分循环理论的核心假设 [ 10 ]。面对化学计量的不平衡，土壤微生物会通过调整元素利用效率以及胞外酶的分泌维持其内稳态 [ 24 ] [ 32 ] [ 33 ]。资源与微生物之间的不平衡反映了微生物的养分限制 [ 24 ]。元素阈值比率(Threshold Elemental Ratio， TER)定义了生态系统从受养分(N/P)限制到能量(C)限制的转变 [ 34 ] [ 35 ]，被认为与消费者驱动的养分循环密切相关(CNR)。TER通过把生态代谢理论和化学计量理论结合在一起 [ 10 ] [ 36 ] [ 37 ]，将微生物生物量化学计量学和元素利用效率联系起来，整合了微生物化学计量与胞外酶化学计量之间的关系 [ 38 ]。总的来说，TER是一种简单适用的预测微生物碳和养分通量的工具。 3.1. 微生物胞外酶的调整 土壤微生物群落通过分泌分解复杂有机物的胞外酶获取碳和营养物质 [ 39 ] [ 40 ]。这些胞外酶通常是微生物代谢的限速步骤 [ 41 ]，因此其相对丰度可作为微生物养分需求的指标 [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ]。生态酶化学计量学是生态化学计量学和生态代谢理论的交集 [ 22 ] [ 45 ]。通常将土壤C、N和P转换的末端水解酶比例关系称为“生态酶化学计量”，主要包括：β-1，4-葡萄糖苷酶(β-1，4-glucosidase， BG)；β-1，4-乙酰葡糖胺糖苷酶(β-N-acetyl glucosaminidase， NAG)，亮氨酸氨基肽酶(Leucine aminopeptidase， LAP)；以及酸性/碱性磷酸酶(Acid/Alkaline phosphatase， AP)。基于全球范围的数据显示，胞外酶的化学计量受到很好的约束，其C:N:P比值接近1:1:1 [ 42 ]。但胞外酶的化学计量在不同生态系统尺度存在显著变化，这可能受到气候环境，植被类型以及人类活动的影响 [ 43 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ]。与温带地区相比，在磷限制的热带地区，BG:AP和NAG:AP明显降低 [ 8 ] [ 43 ]，因此，生态酶化学计量的变化可能反映了养分限制的变化 [ 49 ]。资源分配理论认为，微生物群落通过优化资源配置生产细胞外C-、N-和P-获取酶，在土壤养分限制的条件下加速有机养分的释放，调整微生物生物量C:N:P [ 32 ] [ 33 ] [ 50 ] [ 51 ]。但酶的生产需要能量和氮的投入，因此只有当酶产生的效益更大时这种调节才会发生 [ 18 ] [ 52 ]。研究发现，强氮限制条件下，通过胞外酶的分泌调节底物氮可能不是微生物维持内稳态的适当策略，因为酶本身需要氮的投入，同时这还会增加元素的限制 [ 52 ]。 北方生态系统土壤低温限制了分解者的活性，从而限制了氮(N)的释放，进一步限制了植物和微生物的生长 [ 53 ] [ 54 ]。微生物通过合成胞外酶直接催化降解聚合土壤化合物 [ 52 ]，因而细胞外酶活性同样会受到强烈的温度限制 [ 55 ]。值得注意的是，基于季节的研究发现，北方生态系统夏季温度升高加速分解的同时，营养可用性的增加可能会通过调节微生物的生长或分解者群落特定成员的活动限制胞外酶活性 [ 56 ]。对北方森林火烧序列的研究发现，胞外酶活性与真菌丰富度的变化一致，而与以往认为的火烧后土壤温度升高导致微生物活性增加的假设不一致 [ 57 ]。此外，在北方森林不同树种的研究中发现，土壤C、N、P循环相关酶活性在不同优势树种的土壤存在差异，这可能对北方森林土壤的养分有效性产生影响 [ 58 ]，通过研究胞外酶活性的变化可能对预测北方森林的养分循环具有重要意义。以往研究还发现氮含量有限的微生物可能无法将资源分配给细胞外酶 [ 38 ]，因此，在普遍氮限制的北方森林中土壤微生物如何通过胞外酶化学计量应对资源化学计量变异的机制有待验证。 3.2. 微生物元素利用效率的调整 微生物面对资源与自身供求的不平衡时，如果不能直接改变资源的组成或调整自身生物量化学计量，微生物会通过调节进入生物量的元素分配方式维持化学计量 [ 15 ]，即微生物会吸收任何基质，通过保留维持自身组成和代谢的限制元素，释放超过其需求的元素。微生物碳利用效率(Carbon Use Efficiency， CUE)定义为分配给生物量生产的碳占吸收碳的比例 [ 59 ] [ 60 ]，已有研究发现氮有效性的提高增加了微生物的CUE，这是因为微生物分配更多的C用于微生物量的生长，而不是用于获取氮 [ 61 ] [ 62 ] [ 63 ]。此外，在C营养非常高的基质中，微生物可用C不能全部用于生物量的积累，而是通过溢流呼吸释放，这将大大降低CUE [ 64 ] [ 65 ]。元素阈值比(TER)是分解者由C限制转向养分限制的临界基质C:X (C:N，C:P)比值 [ 7 ]。由于微生物根据养分需求调节其元素利用效率，因此TER将微生物化学计量学与元素利用效率联系在一起。当微生物群落在C限制且N过量时，即资源C:N小于TERC:N时，CUE达到最大值并伴随氮利用效率(NUE)的减小。与之相反，当微生物受到N限制而C过量时，NUE伴随CUE的下降而增加 [ 24 ] [ 60 ]。 高CUE被认为可以促进土壤中微生物的生长并稳定碳，而CUE的减小可能意味着土壤碳储存的降低 [ 59 ]，土壤微生物CUE已成为生物地球化学研究的重点 [ 24 ]。在全球变化背景下，通过对土壤微生物CUE变化的研究，可能有助于理解北方森林的碳循环。例如，北方森林通常表现为氮限制，大气氮沉降的增加可能缓解了土壤养分限制，通过降低微生物底物的C:N提高微生物CUE，微生物更有效的将C转化为生物量从而增加碳固存 [ 59 ]。相比氮沉降，气候变暖会对北方森林产生强烈的影响，以往研究还发现，气候变暖可能会通过增加微生物活性及异氧呼吸速率降低CUE [ 66 ]，同时C损失可能导致净氮矿化的增加，从而提高植物生产可利用氮 [ 67 ]，这可以短期内增加生态系统的碳储量 [ 68 ]，但长期的呼吸损失可能会降低土壤碳储量 [ 59 ]。分解者CUE的变化可能也会带来间接的反馈，CUE增加的同时会增加生产酶的资源进而增加分解减少C储存 [ 69 ]。另一方面，TER可能因微生物内稳态相对外部资源供应变化的维持程度有所不同 [ 24 ]，CUE的增加会减少TER C:N 和TER C:P ，提高微生物有机氮积累并减少植物氮的有效性，这可能会通过减少生产力降低土壤碳库，同时通过提高植物C:N增加微生物养分限制降低CUE [ 59 ]。因此，同时对微生物元素效率、微生物胞外酶以及元素阈值的变化进行综合分析，能够更好的评价当化学计量不平衡改变时，微生物CUE的变化及其对地球化学循环的改变。
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user: 4. 微生物群落动态的响应 面对化学计量的失衡，土壤微生物还会通过原核生物固氮以及真菌菌丝体对磷和氮的迁移增加底物的氮和磷有效性 [ 15 ]。由于固氮细菌仅占分解者群落的一小部分 [ 70 ]，其固氮速率低于微生物呼吸速率 [ 71 ]，因此面对化学计量的不平衡能否通过固氮细菌的调节还未证实 [ 15 ]。相反，腐生真菌已被证明可以调节富营养斑块中的养分向贫养的生境转移，显著的缓解微生物与底物之间的化学计量不平衡 [ 72 ]。但重要的是，真菌的这种调节作用，可能会影响资源驱动的细菌和真菌之间的竞争。已有研究提出微生物功能群相互作用的动态导致了群落水平上的适应，通过加速高C:N比凋落物的氮循环缓解氮限制，这一机制使得微生物能够克服资源与生物量之间的巨大失衡，而无需降低碳利用效率 [ 73 ]。因此，有必要对群落水平的调节机制以及微生物群落驱动的化学计量响应展开研究。
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user: 5. 展望 尽管微生物应对资源变化的调节机制已被提出，但一系列的全球变化对微生物及其资源的直接或间接效应会影响微生物的适应对策 [ 8 ]。特别是，化学计量不平衡的变化将导致微生物养分限制的变化，这将微生物元素利用效率与胞外酶活性和微生物群落特性的改变不同程度的联系起来。尽管微生物的不同机制同时运行，但其在不同时间和空间尺度上的贡献程度还需进一步讨论。而化学计量学概念为不同尺度养分循环的预测提供了可能。北方森林生态系统中储存了大量的碳，人们对北方森林在全球碳循环以及在该区域气候变化和碳循环之间的反馈作用越来越感兴趣。以往研究表明，胞外酶和微生物群落对化学计量不平衡协同响应可能改变了元素阈值比例，通过调节微生物的利用效率决定土壤和大气的碳交换 [ 74 ]。总之，通过研究化学计量不平衡对调节微生物驱动的碳排放的作用，有助于我们更好的理解全球变化背景下北方森林资源质量的改变对该地区土壤碳储存的影响。
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user: 摘要 蚁群算法在求解多任务物流配送路径优化中，存在参数设定缺乏标准及不同情境下参数设定各不相同等问题，本文提出一种基于灰狼优化器的改进的蚁群算法的路径优化算法。针对传统蚁群算法参数设定不确定等问题，通过引入灰狼优化器，借助灰狼优化器进行全局搜索的特点以及渐进式搜索的特性，找到蚁群的最优参数，从而自动获取最优参数，解决蚁群算法的参数配置问题。最后，将改进后的算法应用于多任务物流配送路径优化中。实验结果表明，提出的算法能够自动得出更优的参数，算法具有良好的求解精度和稳健的鲁棒性。
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user: 1. 引言 随着我国快递行业的快速崛起，人们对快递的需求与日俱增，而此时的快递行业却仍是低效率的配送，没有专业的多任务路径规划系统，很难提升送快递的效率。最近快递行业也曝光了很多问题，比如快递员违规将快递放入快递柜里等，其根本原因都是因为效率低，追求效率的提升所做出的这些行为。这种在快递运输速度的需求和实际快递行业运输效率不足的矛盾日益凸显，从而占用了大量的人力来配送快递，极大的提升了人力成本。此外，由于交通状况和需求的不确定性，人们每天都需要用自己的经验来做出一些判断。但是由于人的主观性以及经验的局限性导致我们的判断经常出错。在如今这个网购普及的时代下，物流配送需求急剧增加，然而由于缺乏专业的配送规划系统而增加了物流的成本，急需一个高效的解决方案来解决。 近年来，针对存在多约束条件和非线性等特点导致车辆路径难以优化的问题，国内外研究学者开展了大量的研究工作。各种智能算法应用于路径规划问题中，如典型的蚁群算法 [ 1 ]，粒子群算法 [ 2 ]，遗传算法 [ 3 ] 等。蚁群算法(Ant Colony System， ACO)的基本模型最早是由意大利学者Dorigo M.等于1991年提出的，最先被用来求解 TSP 问题，但当时并没有立即带动其他研究者也投身于对此思想的讨论中。直到五年之后，Dorigo发表文章并在文章内更加详细的描述了蚁群算法的工作原理和数学模型，才引起了更多学者的关注，之后又慢慢涌现出更多相关研究，最终蚁群算法才逐渐走向学术最前沿。在蚁群算法的迅速成长期，在国际上有一些极具突破性的成果有力的推动了算法发展，如Dorigo等人提出的带精英策略的蚂蚁系统和Ant-Q蚂蚁系统，德国学者Stutzle 和 Hoos 提出的最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System， MMAS)，Cordon等人提出的最优–最差蚂蚁系统，近期外国也对蚁群算法有最新动态，比如将蚁群算法应用在机器人的路径规划和抗网络攻击方面。国内学者对蚁群算法的研究起步较晚，且因为有国外研究成果作为基础，基础领域的探索性工作偏少，大部分都是在已有研究基础上进行优化改进，提出修正方案，或者将其他更先进的思想融入到蚁群算法上。例如李伟等人 [ 4 ] 提出在蚁群算法的参数设置过程中结合遗传算法的交叉变异特性来进行调整。刘玉霞 [ 5 ] 等通过在蚁群算法中引入逆向蚂蚁，同时结合模拟退火加快了整体收敛速度。文献 [ 6 ] 提出一种基于长短记忆网络和自适应的通信策略的多优化算法，加速了收敛，提高了收敛精度，帮助算法跳出局部最优解。改进的蚁群算法可以在一定程度上弥补自身缺陷，适应某一些特定领域的问题。文献 [ 7 ] 在蚁群算法的基础上，为了解决约束满足(CSP)问题而提出了自动蚁群算法(AU-ACO)，该算法会保留优秀的变量，而不会对所有变量进行赋值，这样在一定程度上降低了算法的赋值度，提高了收敛速度，并且会有更多的机会接近最优解，极大的提高了算法的性能。在文献 [ 8 ] 中，就考虑到了蚁群算法的一些缺陷，对它进行了一定改进后，应用到船舶路径规划中。蚁群算法的本质是一种遗传算法，它具有自然界的一些特征，比如弱肉强食，弱者淘汰的自然法则。种类算法的搜索代理往往具有一定的随机性，借助这种性质，可以让它解决一些传统算法难以解决的问题。如文献 [ 9 ] 中提到的，比如TSP问题、生产调度以及聚类问题等。如果直接搜索或者动态规划计算，问题的计算量会非常大。蚁群算法则可以省略了很多搜索的路径并且得到一个不是很差的结果。但是蚁群算法在不同的环境模型中的最优参数大不相同，且使用者在使用的过程中往往要花费大量的精力来调整参数，而且会很大程度上受到主观性影响。目前，蚁群算法在多任务路径规划系统方面，参数的选取在在业界内缺乏明确的标准。 Mirjalili等人 [ 10 ] 受灰狼群体捕猎行为的启发，于2014年提出一种灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization， GWO)算法，该算法作为一种新兴的群智能元启发式算法，通过借鉴灰狼的社会组织与狩猎时的行为模式，使得算法具有很强的搜索能力。目前，该算法在众多工程领域获得了广发应用，包括车间调度、数值优化、图像融合以及电力系统配置等。文献 [ 11 ] 中，借助A*算法来初始化头狼，让灰狼优化器能有一个更好的起点。文献 [ 12 ] 在GWO的基础上提出了HGWO算法，借助反向学习的方法，提升初始种群的质量，增强算法的勘探能力。文献 [ 13 ] 中提出了使用HGWO自动适应VMD的方法，提高了原有模型的精度。文献 [ 14 ] 通过引入了正余双弦函数，来控制其收敛速度，提高了原有模型的收敛精度，一定程度上避开了过拟合。文献 [ 15 ] 中，通过引入非线性惯性权重和交叉变异策略，强化全局搜索能力和多约束条件搜索能力。文献 [ 16 ] 是基于传统的算法提出的AGWO算法，该算法引入了弹性机制、循环机制和攻击机制，改进后的算法在局部最优回避和计算精度上明显由于其它启发式算法。在软件方面，文献 [ 17 ] 提出了基于GWO的ARP-GWO算法，对风险进行优先级排序，使用集成指标和可用性指标，让软件开发可以节约更多成本，短时间内交付出更高质量的产品。 针对蚁群算法在物流配送车辆路径优化中的参数难以优化问题，为提高路径规划问题的收敛速度，结合不同元启发式算法的全局或局部搜索能力，本文提出一种基于灰狼优化器的改进蚁群算法，该算法通过使用灰狼优化器得到一组较优参数，实现蚁群算法在路径规划问题上摆脱参数依赖，实现自动取参。
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user: 2. 环境建模 在远距离物流运输中，我们往往可以将两地之间的距离近似的看作成直线距离，这种估算方法随着两地之间的距离增大而变得更有效果。常用的环境建模的方法有可视图法、格栅法以及拓扑法，由于拓扑法在使用上简单，环境建模容易，并且比较适合用在城市之间的转移上，因此使用拓扑法对环境进行建模模拟。可以将随机分布的N个城市放在二维连续的平面G中，构建无向完全图。如图1所示，用户从0地经过1地之后抵达2地，那么用户剩下的选择区间为[3， N]，已经经过的地方将无法转移。 可以通过这些信息，经过一定大计算得到如图2所示大邻接矩阵。这N个城市的坐标通过计算二维平面中两点之间的距离来估算城市之间的距离，从而得到这N个城市之间的距离矩阵。 图1. 用户模拟移动模型 图2. N个城市之间的距离关系 其中， d i j 表示从城市i到城市j的直接距离。在距离集合d中，满足 ∀ i ∈ N ， j ∈ N ， d i j = d j i ，表示从城市i到城市j和从城市j到城市i的距离相等。由此也可以看出，该矩阵为对称矩阵。将拓扑图构造为邻接矩阵可以在算法设计时，更贴近计算机语言，方便后续计算。
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user: 3. 相关算法 3.1. 蚁群算法 蚂蚁是一种团结协作的动物，它们觅食的时候，如果某一只蚂蚁找到了食物，它会在路上留下信息素以供同伴寻路。在寻路的过程中，每只蚂蚁遵循轮盘赌法的移动规则： p i j k = { τ i j α ( t ) ∗ η i j β ( t ) ∑ s ∈ a l l o w e d k τ i j α ( t ) ∗ η i j β ( t ) ，     j ∈ a l l o w e d k 0 ，                                                                     j ∉ a l l o w e d k (1) 其中i是蚂蚁目前所在的城市的编号，j是蚂蚁能够到达的城市的编号， τ ( t ) 是时间t时由i到j的信息素浓度， η 是i到j的距离的倒数，表示i与j两点间的能见度。allowed是蚂蚁能够到达的位置的集合。为了让蚁群能够更加灵活，还引入了信息素因子 α 和启发因子 β ，分别表示信息素的重要程度和蚂蚁拒绝探索新区域的可能性。 算法初期，所有的位置都含有信息素浓度Q。每次迭代中，都有m只蚂蚁在搜索。每完成一次迭代后，本次最优的蚂蚁会留下信息素，但每个位置也只会保留 τ ( 1 − ρ ) 的信息素，其运算公式为： τ i j ( t + 1 ) = τ i j ( t ) ∗ ( 1 − ρ ) + Δ τ i j (2) Δ τ i j = ∑ k = 1 m Δ τ i j ( k ) (3) 其中， ρ 是信息素挥发因子。这个过程在最大迭代次数t之后停止。 蚁群算法流程图如图3所示，算法先获得用户的输入的数据，根据用户参数初始化蚂蚁和城市的位置以及蚁群算法的基本参数。完成初始操作后，蚂蚁开始逐个活动，将当前的位置添加到禁忌表中，再选择下一处位置，直到这只蚂蚁完成搜索，下一只蚂蚁再重复进行。当所有蚂蚁都完成搜索后，完成本次迭代，更新信息素。重复此过程直到蚂蚁完成最后一次迭代，输出最后一次迭代最优解： 图3. 蚁群算法流程图 3.2. 灰狼算法 灰狼优化算法也是一种遗传算法。由于其具有的强大的全局搜索能力以及良好的局部处理能力，使它能够在众多的优化器中脱颖而出。这个算法执行的过程类似于灰狼狩猎的过程。在狼群中，灰狼之间有着严格的等级制度。最高等级的三匹灰狼分别是 α 狼、 β 狼以及 δ 狼，其它的灰狼统称为 ω 狼。前三匹头狼是根据对猎物的感知能力进行设定，结果最好的三头狼为头狼。当它们包围猎物时，满足行为公式： D → = | C → ∗ X p → ( t ) − X → ( t ) | (3) X → ( t + 1 ) = X p → ( t ) − A → ∗ D → (4) 公式(3)中，向量 D → 是头狼 X p 领导下的位置转移函数，其中的p可以被替换为 α 、 β 或者 δ 。将公式(3)的函数代入到公式(4)中，即可完成灰狼的迭代。X是灰狼当前的位置，受迭代的向量系数A的影响， X → ( t + 1 ) 会随着迭代次数增加而趋近于 X → ( t ) 。公式(3)、(4)中的A、D满足下式： A → = 2 a → ∗ r 1 → − a → (5) C → = 2 ∗ r 2 → (6) D α → = | C 1 → * X α → − X → | ， D β → = | C 1 → * X β → − X → | ， D δ → = | C 1 → * X δ → − X → | (7) 公式(5)中， a → 是由2到1线性递减的变量， r 1 → 和 r 2 → 都是0到1的随机变量。使用这两个随机变量来生成 A → 变量和变量 C → ， C → 作为公式(7)的参数，是公式(3)的具体化， A → 是迭代公式(4)中的一个系数。虽然 ω 狼处于最低位置，但是它们却是狼群中不可或缺的一部分。最高等级的前三匹狼通过下述公式指导着 ω 狼们的行动： X → ( t + 1 ) = X 1 → + X 2 → + X 3 → 3 (8) 公式(8)是公式(4)的具体化。每次迭代后，新一代的灰狼 ω 会根据上一代最优秀的三匹狼调整它们狩猎的位置。经过不断地迭代更新狼群的位置，最终会逼近猎物，达到猎物的位置。
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user: 4. 基于灰狼优化器改进的蚁群算法 在高维度的参数空间中，每一匹灰狼都携带着一组蚁群算法的参数，它们将会把携带的参数传给蚁群算法中，并让蚁群算法在这组参数下运行。经过算法对蚁群算法进行一定的评价之后，再将最优的三组参数进行杂交。在初代中，由于最开始的灰狼可能是凭运气而存活下来的，随着算法进行，再存留下来的灰狼就最有可能是凭借它出色的求解能力存活下来。所以灰狼算法会随着时间的推移，父本杂交的效果会逐渐提升。但是传统的灰狼优化器是通过线性函数提升杂交效果，一定程度上可能发生过拟合现象，且蚁群算法的结果本身就有随机性。因此对参数a进行了适应性调整： a = 2 sin ( π 2 ( 1 − t Max_iter ) ) (9) 其中，t为当前迭代数，Max_iter为最大迭代数。其它的算法及参数不做改动。 蚁群算法中，我们最关心的是该算法能否得到最优解。在得到的解不同的时候，算法会优选选择得到的结果最优的参数组合。携带这组参数组合的灰狼在迭代中最有可能活下去。而当不同的参数得到最优解相同的时候，会优先选择执行效率最高的参数组合。 fitness = { min ( consuming ) ; 路 径 长 相 等 min ( route ) ; others (10) 在考虑运行效率时，会优先考虑该参数组合下的时间效率。比如能在最少的迭代次数内完成任务。因为在最短的迭代次数内完成搜索，可以有更多的机会探索新的可能的最优解。因此，在得到最优迭代数最小的参数组合下，算法的开发潜力最大。蚁群算法的蚂蚁数是一个很矛盾的参数，如果该参数过大会导致算法复杂度过高，而参数过小会使算法难以收敛，因此提出如下判断标准： m ( t + 1 ) = { Min ( m ( t ) ) ， 所 有 灰 狼 结 果 相 等 Mincons ( m ( t ) ) ， 出 现 更 快 收 敛 解 fitness ( m ( t ) ) ， 出 现 新 的 最 优 解 (11) 虽然m属于灰狼优化器要优化的一部分，但是要单独提出来。传统的灰狼优化器只会一味的寻求最优解，但是不会考虑这个解的代价，因此引入公式(11)来控制算法的代价。 基于灰狼算法对蚁群算法进行优化的算法如图4所示。该算法主要分为两个部分，一个是用于求解问题的蚁群算法，另一个是用于优化蚁群算法参数的灰狼算法。算法开始时，先对算法进行初始化，在地图中加入N个城市，并随机分布它们的位置；对这N个城市进行距离的计算，得出这N个城市的邻接矩阵，并构建出N个顶点的无向完全图；初始化灰狼，让狼群均匀地分布在蚁群算法的张量空间中；每只灰狼再根据自己携带的参数运行蚁群算法，再根据灰狼的得分进行优化，最终得到最优的参数组合。 图4. 算法流程图 改进算法的流程图如图4所示，算法详细步骤如下： Step1：随机初始化每个城市的位置，计算出每个城市之间的距离，并存入到邻接矩阵中，方便后续的计算。 Step2：初始化灰狼，让狼群均匀分布在解的空间内，设置预定的最大迭代数。 Step3：使用每只灰狼携带的参数分别运行蚁群算法，运行时要使用在Step(1)中预设的城市数据。 Step4：分析每只灰狼的运行结果，让结果最优，收敛最快的灰狼成为首领，指导狼群更新位置，继续搜索猎物。 Step5：当狼群达到预定的迭代数后停止继续迭代，获取头狼的坐标信息，从而得到最优的参数信息。
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user: 5. 实验结果 为验证该算法的有效性，评估得到的参数的实用性，使用MATLAB进行仿真实验。该算法的具体参数设置为：模拟城市数为20，灰狼数量s = 5，最大迭代数T = 100。蚁群算法的参数张量空间的四个维度分别是蚂蚁数m，信息因子 α ，启发因子 β 以及信息素挥发因子 ρ ；它们的下界为[0.6*n， 1， 4， 0.5]，它们的上界为[0.9*n， 2， 6， 0.8]。经过灰狼优化器优化的参数运行蚁群算法结果如图5所示，经过灰狼优化器优化后的蚁群算法参数有着明显的改善效果。 图5. 改进算法运行的结果 未经过参数优化的蚁群算法和经过参数优化后的蚁群算法得到的城市结果如图6所示，图6(a)图中未经参数优化过的蚁群算法很明显存在问题，在处理一些比较靠近的节点的时候容易出现一些问题，虽然问题不大，但是却在一定程度上影响到了算法的性能；而图6(b)图中的参数优化后的结果，不存在很明显的肉眼可见问题。未经优化时的蚁群算法在参数设计上存在很明显的问题，有待优化。 图6. 优化前后的运行结果 通过使用优化后的参数和优化前的参数对比搜索后的结果如图7所示，蓝实线代表优化前的收敛曲线，红实线代表优化后的收敛曲线，通过收敛曲线的比较可以更直观地表现出优化后的效果。可以明显看出优化后的初始结果要优于优化前的初始结果。此外优化后的算法还有着收敛速度快，收敛结果更好等优势特点。 图7. 优化前后收敛曲线对比 重复上述实验五次，得到如表一所示的实验结果如表1所示，根据表格结果可以看出，经过灰狼算法优化后的参数具有很强的适应性，在大约80%的情况下能够优于随机选择参数的蚁群算法。在少数情况下，随机选择的参数和优化后的参数，有着相同的运行结果。但是在大多数随机运行结果较好的情况下，其参数是一个比较优的参数，而在大约20%的情况下会和优化后的参数相差无几，这同样可以验证优化后的运行结果是一个很好的结果。通过优化结果可以看出，优化前的结果比优化后的结果整体上劣势了大约3.9%.所以可以观察出，优化后对原结果有一定程度上的改善。 Table 1 Results of five experiment 实验次数 优化前 优化后 优化效果 实验1 284 278 6 实验2 273 273 0 实验3 276 268 8 实验4 298 276 22 实验5 261 245 16 平均值 278.4 268 10.4 表1. 五次实验得到的结果
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user: 6. 结语 本文针对多任务物流配送路径优化问题，首先建立数学模型，针对蚁群算法中选择参数困难等问题，选取灰狼优化器来实现对蚁群算法参数的优化。其次，为了适应元启发式算法需要更长的收敛时间来稳定数学期望，故在灰狼优化器中，引入正弦函数修正控制收敛的变量a，使其可以更加广泛地搜索。蚁群算法是一种元启发式算法，在路径规划问题上具有很强的计算能力，但是及其依赖参数的设置。而灰狼优化器本身也具有很强的全局搜索能力，可以适应很多复杂的搜索地形，可以用来搜索蚁群算法的参数设置。最后，通过仿真实验与对比实验的结果，证明该算法可以有效的优化物流配送车辆配送路径，降低了配送成本，提高了配送效率。但是该算法过度依赖路程长度，而在实际工程中往往需要考虑各种问题，未来将向引入道路复杂因子进行更加细致的研究。
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user: 摘要 光照具有一定的能量，因此能够在辐射土壤时改变土壤的微观结构与土壤中所含的元素。本文通过研究在白光照射下，土壤中全氮与有机碳的变化，结果表明：光照对土壤中有机碳具有活化作用；光照使得土壤中原有有机质暴露，加速了有机质的分解，从而使有机碳总含量下降。通过研究光照对土壤微观结构的变化，结果表明：红外光对土壤结构没有影响，紫外光会改变土壤结构。
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user: 1. 引言 随着人类及社会的发展，人地矛盾随着发展速度的加快愈加突出，其中耕地问题是现代发展进程中的具有战略性的重大问题 [ 1 ] [ 2 ]。我国由于人均耕地面积少而使得耕地问题愈加严重，为了提升粮食产量，大量的使用农药及化肥成为了提升作物产量的主要手段 [ 3 ] [ 4 ]。 在使用化肥过程中，其中N元素是目前农作物需求最多的大量元素，然而，施入土壤的氮肥除了被作物吸收利用外，还存在有微生物固定，矿物质吸附，氮气挥发和反硝化等作用，最终大量的氮以 NO 3 − -N 的形式残存于土壤中 [ 5 ]。土壤中碳是影响作物生长的重要制约因素，植物可通过光合作用从空气中吸收二氧化碳进行光合作用，光合作用一般能满足作物的基本需求。然而，通过根系从土壤中吸收有机质中的水溶性有机碳同样是作物生长的重要过程 [ 6 ]。土壤碳库是陆地生态系统中最大碳库，现阶段研究表明全球土壤有机碳库约为1500~2000 Pg，无机碳库约为700~1000 Pg [ 5 ]。基于此，土壤中富含大量的有机碳，然而作物如何有效利用土壤中的有机碳成为了重要的研究问题。 光照是植物生长过程不可或缺的，然而植物在光合作用中利用光照外，土壤同样受到光辐射作用。光激发可实现从分子态到离子态等活性态的转变，使元素从惰性状态活化为活性状态，元素活性增强有利元素与外界相互交互 [ 7 ]。例如，紫外光照射能促进氮素的光化学转化，张植桢 [ 8 ] 等人发现紫外光能促进无机氮转化，光强度越大无机氮的形态转化现象愈加越显著。基于此，研究光照对土壤微观结构与土体元素的影响具有重要的现实意义。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 供试材料 试验土样采集自陕西省渭南市富平县(东经109˚12'10''，北纬34˚42'31'')，取表层0~15 cm，各土样均按S形线路选取5个采样点，将土样混合均匀放在干净地面上，通过室内避光风干，将风干后土壤过1 mm筛，所得土壤用于土壤基本理化性质测定、室内光照试验。其中实验土壤初始理化性质如下：全氮含量0.6 g/kg，速效钾4.08 mg/kg，有效磷3.94 mg/kg，有机碳3.22 g/kg。 2.2. 试验方法 实验于实验室纸箱中进行，纸箱尺寸：65 × 65 × 50 (cm)，纸箱周围均用加厚铝箔覆盖，防止环境其他光线进入箱体。纸箱内放置有LED灯，光照强度为1.14 × 106 W m −2 ，光照温度28 ± 1.5℃。土样放于直径10 cm培养皿中。 2.3. 测试方法 采样时间为2018年1月25日至4月19日，每周采样1次，采样10周，将培养皿中土壤取出，放入自封袋内保存。 土壤全氮含量用全自动间断化学分析仪(cleverchem200，德国)测定。土壤有机碳使用加热氧化法进行测定。土壤微观结构采用环境扫描电镜测定。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 光照对全氮的影响 研究成果表明水体中的NO 3− 和NO 2− 均具有光化学活性，NO 3− 和NO 2− 在阳光辐射下可光解生成羟基(•OH)和氮氧化物(NO 2 、NO)等活性物质 [ 9 ]，可以和多数有机物发生快速反应，从而显著影响地球C、N和重金属的生物。 图1列出了不同光照时间全氮的变化情况，由图1可以看出，土壤中全氮的含量基本保持在0.9 g/kg左右并呈波动趋势，其中第三周的全氮为1.8 g/kg。相比于第二周的0.879 g/kg呈现显著上升，这可能是由于采样不均匀或所采集土样含有氮肥，从而导致全氮含量显著增加。由光照10周后全氮总体含量上可知，其在光照后相比于光照前全氮含量增加了0.3 g左右，表明光照对于土壤中全氮含量提升明显。其中全氮含量的波动可能是由于土壤母质中的氮素在光照的作用下，活化为土壤中的无机氮，不稳定的无机氮不断分解形成氮气。 图1. 光照对土壤全氮的影响 3.2. 光照对有机碳的影响 土壤有机碳一般主要是指有机残体经微生物作用形成的一类特殊的、复杂的、性质比较稳定的高分子有机化合物 [ 10 ] [ 11 ]。 在持续光照下，有机碳的变化列于图2，由图2可知，土壤中有机碳在开始阶段呈下降趋势，这可能是由于实验土壤中没有凋落物来源，同时在光照实验前，磨制土样破坏了土壤团聚体结构，使得土壤中原有有机质暴露，加速了有机质的分解。在第6周后，实验土壤中有机质含量呈上升趋势，光照可使土壤中难降解有机物发生光化学转化，从而产生有机碳。因此上述结果这可能是由于土壤中原有残存的难分解腐殖质等降解，腐殖质的分解为土壤提供了活性有机碳，从而补充了因光照产生的活性有机碳消耗。然而在第10周光照后，土壤中有机质含量为1.80 g/kg，仍然小于初始土样的3.22 g/kg，表明所取试样土壤中的凋零物与难分解的动植物残体较少，因此在持续光照下逐渐分解，然而所分解形成的有机碳仅能补充部分原有有机碳的分解，有机碳总体在光照10周后小于初始值。这其中动植物残体少而未能在光照下分解形成有机碳的原因可能是在实验前磨制土样时，动植物残体均被移除，导致随着时间的推移，有机碳总体呈下降趋势。 图2. 光照对土壤有机碳的影响 3.3. 光照对土体微观结构的影响 光照具有能量，其中紫外光波长短，能量大，它的作用集中体现在化学作用上；红外光的能量低，红外光通过热辐射作用使得在物体上发生热效应，一般来说红外光的波长最接近生物的波长，易于产生共振现象，从而加热物体，因此其主要体现为热效应，它的能量起到的是一个激发化学键的作用，并不能打断化学键。基于上述光照性能的不同，为了研究光照对土体微观结构的影响，选用红外光与紫外光照射土体，并通过扫描电镜观察光照前后土壤微观结构的变化，探究能量与热量对土体结构变化的影响。 3.3.1. 红外光照对土体微观结构的作用 图3为土体在红外光照射前后的微观结构变化。如图所示，光照前后其粒径大小约为100~200 μm，其粒径大小基本没有变化，并且通过SEM图片可知，土壤的基本结构并未发生变化。因此，基于微观结构的分析可知，红外光照对土体没有改变，这其中可能的原因是红外光照仅为土体提供了热辐射，从而使土体温度升高，然而这种温度升高与自然界温度升高类似，然而由于缺少自然界的其他作用，如植物、风、动物等作用，因此不足以改变土体的微观结构，由此我们可以得出结论：红外光照仅能为土体提供热量，其热量变化并不足以改变土体微观结构，因此红外光对于土体微观结构没有影响。 图3. 红外光照前后土体微观结构 3.3.2. 紫外光照对土体微观结构的作用 由于紫外光穿透能力较差，因此土壤颗粒越大，紫外光穿透能力越弱。基于此，通过研究光照下大颗粒与小颗粒的变化，从而研究紫外光照对土体微观结构的影响。由图4可知，在紫外光照下，土体的微观结构有所变化，其中土体的粒径有所下降。这其中可能的原因是紫外光能量强，在这种光照下赋予了土体能量，这种能量可能破坏了不同矿物质中的化学键与改变了键角，基于这种改变，土体的微观结构可能会发生变化，这种微观结构的变化反应在表面就是表面粗糙度的改变及粒径变小。因此，基于上述分析可知，紫外光照对于土体微观结构具有影响。 图4. 紫外光照前后土体微观结构
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user: 4. 结论 通过室内光照实验研究光照对土壤中全氮、有机碳与微观结构的影响，探讨光照对于农业生产中除光合作用外的影响，实验结果如下： 1) 在光照对土壤照射一周后，土壤中全氮增加了0.3 g/kg，继续增加光照时长，土壤中全氮仅呈现波动状态。 2) 在初始阶段，光照对于土壤中有机碳具有降低作用，而随着光照时间增加，土壤中腐殖质等动植物残体会分解，部分增加土壤中有机碳，然而总体依旧呈下降趋势。 3) 红外光由于仅有热辐射作用，因此未改变土壤微观结构；紫外光由于其能量高，可能破坏了不同矿物质中的化学键与改变了键角，从而使得土壤微观结构变化。
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user: 摘要 通过红托竹荪的小试和中试试验，对11个参试菌株和1个对照的单位产量进行方差分析，并对单产产量高产及稳定性进行分析，选择适合于林下仿野生栽培的红托竹荪菌株进行培育并推广应用。
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user: 1. 引言 贵州省最具特色和优势的食用菌之一红托竹荪，属担子门腹菌纲鬼笔科竹荪属 [ 1 ]，其味鲜香，质脆且富含多种氨基酸、维生素、无机盐等营养成分，具有益气补脑、宁神健体等功效。红托竹荪在贵州种植时间长、面积大，同时也存在菌种混杂良莠不齐对于产量及品质均有较大的影响，而且在种植时如果建立大棚会存在加大成本投入、降低其经济效益和品质等问题，仿野生栽培可有效解决这些问题，但不是所有的菌株都适宜野生栽培，这就需要通过试验对适宜的菌株进行筛选，从而为红托竹荪的仿野生栽培提供技术和数据支持。 菌株的产量及其稳定性和适应性，是评价其是否适宜野生栽培的重要参考指标。本次试验从贵州省不同县选取大棚栽培及竹林野生栽培的红托竹荪菌株进行试验，并将取自贞丰者相镇的大棚种植的菌株作为对照进行仿野生栽培试验，收集其单产产量数据进行比较分析，并在试验中观察其对试验环境的适应性。 经过2年的红托竹荪仿野生栽培菌株筛选试验，以11个参试菌株和一个对照的测定结果作为分析的依据，应用方差分析对各菌株单产进行显著性分析，再对各菌株的高产性和相对稳定性进行分析后，结合其对环境的适应性从中筛选出表现较为优良、适合于林下仿野生栽培的红托竹荪菌株，为红托竹荪仿野生栽培菌株的推广应用提供技术支持和科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 试验材料来源于织金县、黔西县及贞丰县，种植模式大棚种植和竹林野生种植，试验地点毕节市黔西县金碧镇荷花村(见表1)。 Table 1 Strains tested and their source 序号 菌株编号 菌株来源 菌株生长环境 1 1801 织金县桂果镇 大棚栽培 2 1802 织金县桂果镇 大棚栽培 3 1803 织金县桂果镇 大棚栽培 4 1804 黔西县洪水镇 竹林野生 5 1805 黔西县洪水镇 竹林野生 6 1806 黔西县洪水镇 竹林野生 7 1807 黔西县洪水镇 竹林野生 8 1808 黔西县洪水镇 竹林野生 9 1809 黔西县洪水镇 竹林野生 10 1810 贞丰县者相镇 大棚栽培 11 1811 贞丰县者相镇 大棚栽培 12 CK 贞丰县者相镇 大棚栽培 表1. 试验菌株及来源 2.2. 试验设计 试验采用林下畦床式栽植模式，进行红托竹荪栽培试验，对不同的菌株及对照均采用相同的培养基配方进行种植试验，通过小试试验进行初选，再将小试试验选出菌株及对照菌株进行中试试验，最后选出适宜的菌株。 2.2.1. 小试试验 随机区组设计，3个重复，每个重复100袋，共计3600袋，并设置CK组，进行出菇小试试验，初步筛选出稳定性和适应性强适宜于林下仿野生栽培的红托竹荪菌株3个，用于中试试验。 2.2.2. 中试试验 利用小试试验筛选出三个菌株和CK再次进行出菇中试试验，设置两个重复，采集试验数据，进行分析，选出信野生栽培表现最为良好的菌种，为后期红托竹荪仿野生栽培及推广种植提供科技支持和数据扶持。每个重复5000袋，共40，000袋。 2.2.3. 培养基制备 本次试验按阔叶树木屑70%、米糖10%、麦麸12%、黄豆粉5%、白糖2%、石膏1%的比例制作栽培红托竹荪营养基配方 [ 2 ]。 阔叶树木屑过13 mm筛后自然堆积15天，翻堆一次，然后再堆积20天备用。 分别取经预处理的木屑主料，并按上述的质量比例添加辅料混合均匀后添加自来水调节至含水量为60%，再用装瓶机分装于16.5 cm × 37 cm的塑料菌袋中，121℃灭菌7 h后冷却备用。 2.2.4. 接种与培养 用75%酒精对灭完菌的组培瓶外壁表面消毒，特别注意喷洒瓶盖与瓶口凹槽处，注意避免在通气孔处形成液滴，再用酒精棉擦拭，放入超净工作台中，紫外灭菌30 min；然后将红托竹荪栽培种75%酒精表面消毒，再用酒精棉擦拭，放入超净工作台中；用经高温蒸汽灭菌并酒精火焰灼烧至其尖端通红冷却后的镊子将菌种夹取转接到料袋中，然后套上套袋，即完成接种，接完菌种后转移至培养室，22℃~25℃条件下黑暗培养，空气湿度在80%左右。 2.2.5. 栽培种植 本次试验采林下畦床种植模式。选择林下，顺坡挖深15 cm、宽60 cm、长度根据地势而定的畦床，平整坑底，回填2~3 cm厚的松散土壤，畦床间距50 cm。 采用条播的方式进行播种。将脱袋后的红托竹荪栽培种直接成行地分散摆放于种植槽(畦床)底部并压实坑底疏松土层，栽培种顺坡摆放间距5 cm与种植槽边距5 cm，在其上覆盖一层1~2 cm厚的疏松透气土壤，最后在畦床上覆盖约2 cm厚的干松针，后期注意保水保湿。 2.3. 分析方法 本次采用单因素方差分析的方法，运用Excel软件进行对各个菌株的小试及中试单位产量进行显著性检验，当差异显著时，分析各菌株单位产量高产性及稳定性，最后结合其试验中观察的不同菌株对试验环境的适应性进行选择。从中选择单产性高且相对稳定且适应性较强表现最为优良的菌株作为优良菌株加以培育并推广种植。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 小试试验方差分析及单产产量分析 在红托竹荪小试试验中共采集了11个菌株及一个对照的试验数据，在本次试验中数据分析只针对不同菌株的单产因素进行分析，单产产量数据运用Excel软件进行单因素方差分析，得到表2。通过表2可知，F值为21.04627，大于临界值2.216309，P值107E-09小于0.05，说明参试各菌株在小试试验中单产之间的差异性显著。 Table 2 Analysis of variance of yield per unit area of Dictyophora rubrovolvat 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 536.2244 11 48.74767 21.04627 1.07E-09 2.216309 组内 55.58915 24 2.316214 总计 591.8135 35 表2. 红托竹荪小试单产方差分析 通过图1，红托竹荪小试试验单产图，1805、1802、1801号菌株的单产产量明显高于其他菌株和对照的单产产量，在试验过程中，这三个菌株不仅单产产量高，且与对照相比三个菌株在单产的稳定性及对于环境的适应性上，均高于其他菌株，结合方差分析的结果及单产产量的表现，通过小试试验初步筛选出1801、1802和1805号红托竹荪菌株进行中试试验。 图1. 红托竹荪小试试验单产图 3.2. 红托竹荪中试试验方差分析及单产产量分析 在中试试验中，对小试试验筛选出的1801、1802和1805号红托竹荪菌株进行仿野生栽培，并收集其单产产量的数据，观察其对于试验环境的适应性，对相关数据进行分析后，综合选择表现最好的菌株作为本次试验最终筛选出优良适宜菌株，进行仿野生栽培菌种推广种植。对红托竹荪中试试验的三个菌株及对照单产产量的试验数据，采用Excel软件进行单因素方差分析，得到表3。F值为12.82046，大于临界值4.066181，P值为0.002008小于0.05，差异性显著。 Table 3 Analysis of the variance of unit yield in the pilot-scale test of Dictyophora rubrovolvat 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 70.40293 3 23.46764 12.82046 0.002008 4.066181 组内 14.64387 8 1.830483 总计 85.0468 11 表3. 红托竹荪中试试验单产方差分析表 由图2可知，红托竹荪1801号、1802号、1805号菌株的中试单产量均高于对照，且1805号单产产量最高，并且通过试验过程中的观察，1805号菌株对于试验环境的适应性均强于其余两个菌株和对照菌株。1805号菌株从小试试验到中度试验不仅单产产量最高，并且稳定性最好，从小试到中试均保持持续的高产，且对于试验环境适应性较强，中试试试验筛选出1805号菌株作为推荐菌株。 图2. 红托竹荪中试试验单产图
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user: 4. 结论 通过以上的试验结果分析表明，红托竹荪菌株1801号、1802号和1805号单产产量均高出对照较多，其中1805号菌株在小试试验和中试试验中均保持最高产量。且三个菌株在试验的过程中，1805号菌株菌丝在生长速度和对环境的适应性等方面均明显强于1801号和1802号菌株，综合各试验因素，选择1805号菌株作为毕节市仿野生栽培适宜菌株，加以培植和推广种植。
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user: 5. 分析与讨论 本次试验由于时间等因素的影响，只设置了一个试验地，没有试验菌株开展不同栽培地点的仿野生栽培的对比试验，取得结果相对单一，仅能为试验地仿野生栽培的适宜菌株的推广提供相关的技术支持，而对于在毕节市的其他地区开展推广种植不能直接提供足够的依据和支持。建议今后应根据实际开展不同地区的红托竹荪仿野生栽培适宜菌株的试验。
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user: 摘要 目的：调查重点大学，普通本科院校和职业院校三种不同层次学校的大学生对艾滋病的认知情况，为高校开展艾滋病教育提供理论支持。方法：在2020年12月至2021年2月期间利用问卷星APP进行问卷调查，最后回收并分析有效问卷。结果：本研究共发放问卷472份，回收有效问卷418份，有效回收率88.56%，其中重点大学学生127名，普通本科150名，职业院校141名。结果显示重本大学生HIV知识知晓率达87.40%，高于普通本科大学生和职业院校学生(P < 0.05)，且重本大学学生对艾滋病患者的包容程度更高；总体上大学生对HIV相关知识知晓率较高，可仍然存在一定恐惧心理。结论：高校应结合自身情况和大学生心理特点加强艾滋病教育，职业院校应尤其引起重视。
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user: 1. 背景 艾滋病即获得性免疫缺陷综合征(acquired immune deficiency syndrome， AIDS)，是一种严重危害人类健康的传染性疾病；引起AIDS的人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus， HIV)的传播是一个严重的全球公共卫生问题。在2015年，教育部和卫生部联合发布了一份关于预防艾滋病和大学生的文件，要求学校自2015年开始开展预防艾滋病的强制性教育项目 [ 1 ]，2017年，根据联合国项目的统计数据，全球共有3690万艾滋病毒感染者 [ 2 ]。而有关卫生部门早在2005年，已经正式将高校大学生列为艾滋病高危人群。随着艾滋病的易感人群逐渐年轻化，大学生变成了最受青睐的群体，2019年Science杂志有关研究报道，我国新诊断的感染HIV的大学生人数年增长率为30%~50%不等 [ 3 ] [ 4 ]。大学生正处于自控力较低，性成熟但心智却未完全成熟，且自我保护意识极差的时期，导致极易发生不安全性行为，促使大学生成为感染艾滋病的高危人群 [ 5 ]。对艾滋病，目前既无能治愈的药物也无有效的疫苗预防，据研究，掌握艾滋病知识的程度在很大程度上决定了大学生感染HIV的几率，因此，加强对大学生艾滋病教育是目前防控艾滋病流行的重要措施之一 [ 6 ] [ 7 ]。基于此，本研究通过调查重本院校，普通本科院校，和职业院校三种不同层次学校学生艾滋病防治知识的掌握情况、对艾滋病防治的态度，接受宣传等情况，为日后高校更好的开展艾滋病的健康教育活动，帮助提高大学生对艾滋病相关知识的知晓率和对艾滋病患者的包容度提供理论支持 [ 5 ]。
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user: 2. 调查对象与方法 2.1. 调查时间与调查对象 在2020年12月至2021年2月期间对418名三种不同层次大学生进行调查。 2.2. 调查方法 利用问卷星APP开展网络调查，由专人负责收集问卷。若同一IP地址或同一电脑、手机多次填写则视为无效问卷。 2.3. 统计学分析 使用统计学方法计算出最小样本量为100，校验了所有收集的问卷的可信度，有效性后采用EXCEL 2010建立数据库，SPSS 20.0软件对问卷数据录入及分析，描述性分析包括调查高校学生的一般人口学特征、知晓情况、对待艾滋病的态度和行为、获取艾滋病知识的途径，其中知晓情况率的比较采用X 2 检验，以P < 0.05判断差异是否具有统计学意义。
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user: 4. 讨论 本次调查，高校大学生对艾滋病的总知晓率为82.78%，表明大多数大学生对艾滋病的防治知识都有一定的掌握程度，但与2017年国务院颁布的《中国遏制与防治AIDS“十三五”行动计划》中提出的，青少年人群AIDS综合防治知识知晓率要达到90%以上的目标 [ 8 ] 仍有一定的差距，尤其是职业学生的知晓率仅为75.89%，需要引起重视。大学生对艾滋病的基本知识知晓率较高，然而大学生对艾滋病其他相关知识的了解却比较薄弱，这与国内同类研究结果一致 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。提示与近年对大学生艾滋病的健康宣传教育有关，如在高校设有防治社团、设有性教育选修/必修课程、关于艾滋病的相关知识讲座，其中接近88%的大学生认为艾滋病的相关知识讲座是有帮助的，且重本大学 > 普通本科 > 职业院校，差异有统计学意义(P < 0.05)，在学校举办的相关活动虽然以课堂为基础，但绝大部分教育是单一主题的，而不是一个嵌入教育过程和体系中的全方位的内容讲授。且其开展的性教育内容大多不够全面和深入，导致大多学生接受的宣传教育仅涉及一些基本知识，这可能会造成大学生在生活中对艾滋病传播存在恐慌和误区，容易干扰预防。提示高校在对艾滋病宣传教育的内容安排上应该涉及到更广泛的知识，帮助大学生完善艾滋病知识系统 [ 13 ] [ 14 ]。 在关于大学生对艾滋病的行为和态度调查中，有67.22%的大学生是会主动了解艾滋病知识的；而在问到“如果您的朋友或亲戚得了艾滋病，您是否愿意继续与他(她)交往?”有47.61%的学生表示愿意(P < 0.05)，与刘轶的调查基本一致 [ 9 ]，表明大学生对艾滋病患者仍处于一种恐惧、歧视、态度冷漠状态，重本院校学生明显高于普通本科和职业的学生，这可能与重点大学学生的相关知识素养高有关，而对艾滋病患者持有正确的态度是防控艾滋病的关键，提示高校要正确引导大学生对艾滋病患者的态度转变，在采取正确自我保护措施的同时关心和帮助艾滋病患者 [ 9 ] [ 14 ]。56.22%的大学生是不赞成婚前性行为的，71.29%的大学生支持学校设立安全套售卖机/贩卖机，表明大学生对性行为的防范意识在不断提高，曾祥等研究发现，安全套在一定程度上可帮助减少10%以上不安全性行为发生，所以应支持采用科学的手段，即使用安全套来有效阻断疾病的传播 [ 15 ]。少数同学不同意设立安全套售卖机，且不支持者中职业院校占比最大(P < 0.05)，可能是对使用安全套预防艾滋病的意义了解不深，还可能是为了追逐一时的刺激而不为自己和他人的安全考虑存在侥幸心理，所以高校应加大综合宣传力度并且尽量提供方便隐蔽的安全套获取渠道 [ 9 ]。在调查的418名大学生中有56人(13.40%)是发生过性行为的，且职业院校占比较大，这可能与不同层次学校大学生性教育水平和性观念不同有关，提示职业院校尤其需要引起重视。如果有些学生是在获得足够的疾病预防意识之前就有过危险的性行为，这会更大机率增加患艾滋病的风险。因此，应尽早及时进行全面的艾滋病和性教育，以提高学生中与之有关的知识水平。 据对获取艾滋病相关信息的来源途径调查，通过网络获取相关知识的大学生，占比为88.63%，与王怡欣等调查结果基本一致 [ 16 ]，其次是宣传活动，从朋友和教师那里获取最低。表明在当今以网络资源占主导的社会，学校有必要利用互联网和新媒体资源进行科学普及，但要杜绝对身心有损害的资源泛滥。高校应当充分发挥其教育的优势，创造一种开放的环境，改善学校提供的艾滋病服务内容，创新教育模式，提高学校艾滋病健康教育能力，采用多方式、多渠道正向激发大学生们的兴趣去学习艾滋病相关知识，提高学生寻求艾滋病相关知识的积极性 [ 17 ] [ 18 ]。从各方面确保所有大学生都能接受正规的艾滋病健康教育，实现艾滋病健康教育在全体大学生中的全覆盖 [ 19 ]。此外学校还应重视艾滋病同伴教育，根据研究证实表明，艾滋病同伴教育能提升大学生艾滋病的知识水平和积极态度 [ 20 ] [ 21 ]。 综上所述，三种不同层次的大学生对艾滋病的知晓度、态度、接受宣传的情况不一致，层次越高的学校、大学生的知识水平越高、接受宣传教育越多，对待艾滋病和艾滋病患者的态度就越积极，鼓励不同层次的高校按照国家卫生健康委员会和教育部的要求加大对大学生人群的艾滋病预防教育，采用多样化的教学方法，包括更加完善的信息。尤其是职业院校的大学生对此方面的知识有极大的欠缺，应该引起重视。
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user: 利益冲突 本文获得相应的伦理许可，无实际或潜在的利益冲突。
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user: 摘要 汇率是国际贸易中的调节杠杆，对进出口贸易收支、国内物价水平、国际资本流动和经济结构、生产布局等都会产生重要影响，因此研究汇率变动有十分重要的意义。本文主要研究澳元兑美元的汇率数值变动，选取澳元兑美元汇率变动较为显著的1979~1999年的数据进行时间序列分析，本文分别对数据拟合了ARIMA模型和GARCH模型，对模型进行各项检验，并比较了两种模型的优劣，且与目前已获得的在此之后的真实汇率值作比较以评估模型的拟合效果，最终选择GARCH模型来拟合澳元兑美元的汇率变动，并在此结果的基础上说明GARCH模型在金融数据中的广泛应用。
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user: 1. 引言 汇率变动一直是各个国家向来关注的热点问题，汇率变动对一国国内就业、国民收入及资源配置乃至世界经济都有重要的影响。本文在查阅资料后，发现澳元兑美元汇率在上个世纪末有明显的变动，因此选择这一时间段进行研究。利用时间序列模型和R软件对数据进行分析，希望获得一个较好的澳元兑美元汇率走势的拟合模型。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究背景 汇率是两种货币之间兑换的比率，汇率变动对一个国家的进出口贸易有着直接的调节作用 [ 1 ]。通过查阅资料，了解到20世纪70年代到20世纪90年代末澳元兑美元的汇率有明显的变动。本文在获取该时间段的澳元兑美元汇率数据后(数据来源见附录)，选取适当的模型，旨在对其走势进行拟合，并且比较两种模型的优劣。 2.2. 澳元兑美元汇率的研究模型 本文依托选取的数据，分别对数据采用ARIMA模型和GARCH模型进行拟合，旨在比较两种模型的优缺点，并判断模型拟合效果的优劣。 2.2.1. 求和自回归移动平均(ARIMA)模型 具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均模型，简记为ARIMA (p， d， q)模型： { Φ ( B ) ∇ d = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ ε 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( x s ε t ) = 0 ， ∀ s < t 可以看到，使用ARIMA模型需满足以下三个条件： 条件一：随机干扰序列 { ε t } 为零均值白噪声序列。 条件二：当期的随机干扰与过去的序列值无关。 条件三：残差序列方差齐性。 2.2.2. 广义自回归条件异方差(GARCH)模型 一个完整的GARCH (p， q)模型的结构如下： { x t = f ( t ， x t − 1 ， x t − 2 ， ⋯ ) + ε t ε t = h t e t ， e t ~ N ( 0 ， 1 ) h t = λ 0 + ∑ j = 1 p η j h t − j + ∑ i = 1 q λ i ε t − i 2 参数满足如下约束条件： 0 ≤ λ i < 1 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， q 0 ≤ η j < 1 ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 0 ≤ ∑ j = 1 p η j + ∑ j = 1 q λ j < 1 该模型包括均值模型、条件异方差模型和分布假定。GARCH模型打破了传统的方差恒定的假设，该模型的提出解决了许多之前未曾解决的问题。
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user: 4. 总结 本文基于获得的澳元兑美元汇率数据，利用时间序列的分析方法，借助R软件，先后采用ARIMA模型和GARCH模型对数据进行拟合，并比较了两个模型的优劣，并与获得的真实数据与预测数据进行比较。最终确定GARCH模型能较好地拟合澳元兑美元汇率趋势变动。GARCH模型在金融领域的应用更为广泛。随着科学技术的发展，人们对GARCH模型不断改良，衍生出许多更加优化的模型对数据进行分析和预测。