DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 压缩采样和信号重构 2.1. 压缩采样和信号重构的原理 本压缩感知包括压缩采样和信号重构两部分。压缩采样是将信号在稀疏基上投影得到观测信号，重构即由观测信号重构信号。 信号的稀疏表示是应用压缩感知理论的先决条件。如果信号本身是稀疏的或在某种变换域下是稀疏的或可压缩的，则可以利用一种与变换域不相关的测量矩阵，将非稀疏信号转化为稀疏的观测信号，实现压缩采样。 当一个长度为N信号 x ( n ) 中只有少数个非零值，我们就认为该信号是稀疏的，其中非零值个数 K ( K ≪ N ) 被称为信号的稀疏度。然而含复杂扰动的电能质量信号一般是非稀疏的，需要经过在一组基( Ψ T = [ Ψ 1 ， Ψ 2 ， ⋯ ， Ψ m ] )上变换后方可转化成稀疏信号，压缩感知的基本模型可以描述为： y = Φ x = Φ Ψ α = Θ α (1) 其中 Φ ∈ R M × N ( K ≪ M ≪ N ) 为压缩感知测量矩阵， α ∈ R N 是K稀疏的， y ∈ R M 为 x 在 Φ 上的线性投影，即压缩采样的观测信号。重构即为通过求得式(1)中的稀疏向量 α ，来还原原始信号 x 。但是由于观测信号 y 的维度M远小于待重构信号 x 的维度N，所以式(1)是一个欠定方程组，无法直接求解。但如果在传感矩阵 Θ 满足RIP准则(其中一种等价情况为测量矩阵 Φ 与稀疏基 Ψ 不相关)的前提下，则求解过程可以转化为一个求 l 0 范数的NP难问题： min ‖ Ψ T x ‖ 0     s .t .     y = Θ α = Φ Ψ α (2) 最终用M个投影求解K稀疏的离散信号 α ，进而根据 x = Ψ α ，恢复原始信号 x 。 2.2. 稀疏基和测量矩阵的选择 稀疏基的选择旨在提高信号的非线性函数逼近能力，从最早的正余弦变换基到最新的字典学习先后有不下几十种稀疏基被提出 [ 15 ] 。从RIP准则可知，稀疏基的优劣主要体现在是否能与大量测量矩阵形成不相关。在电能检测领域，小波基与快速傅里叶变换基的使用次数最多并且较为成熟，且快速傅里叶(FFT)变换基的形式简单，速度较快。 压缩感知中有三种测量矩阵比较常用：高斯矩阵，伯努利矩阵以及稀疏随机矩阵 [ 15 ] 。 高斯矩阵：构造 M × N 大小的矩阵 A 并且使其中的元素服从均值为0方差为 1 / M 的高斯分布，即： A i ， j ~ N ( 0 ， 1 M ) 。 伯努利矩阵：构造 M × N 大小的矩阵 A 并使之每个元素满足伯努利分布，即： A i ， j = { + 3 M             P = 1 6 0                           P = 2 3 − 3 M             P = 1 6 。 稀疏随机矩阵：构造一个 M × N 的全零矩阵，并在每一列上取d个位置置1，d一般取4，8，10或16。 可以说测量矩阵和重构算法是相辅相成的，算法的适应性可以判断测量矩阵的优劣，同样矩阵的适应度也可以反映算法的好坏。
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user: 3. 广义–正则化正交匹配追踪算法 3.1. 广义正交匹配与正则化正交匹配追踪算法 为了增加稀疏基对各种特征信号的稀疏表达能力，一般构建稀疏基(亦称为字典)的原则是希望构建一种完备或者过完备字典(亦称作冗余字典)，如此一来，构建冗余字典的基可能并不线性相关，使用字典表示信号的线性组合系数也就不会唯一。匹配追踪的目标是选择信号在字典中最优的M个展开项，算法的基本思想是从字典矩阵 Ψ 中，选择一个与观测信号 y 最匹配的原子，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后根据相关性原则继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号 y 可以由这些原子的线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号 y 就是这些原子的线性组合。 GOMP算法首先给定初始残差(如可将观测信号 y 视为初始残差)，然后每次选取传感矩阵 Θ 中与残差内积最大的S个原子作为支撑集，并通过最小二乘法更新残差。选取原子时每次只选择与残差相关最大的 S ( S < K ) 个。 ROMP则是在选取原子时每次选取与残差最相关的K列，再通过正则化的能量筛选选出传感矩阵 Θ 中满足要求的列作为支撑集，再通过最小二乘更新残差。虽然选取K列提高了精度，但同时增加了算法的复杂度与运行时间。 3.2. 广义–正则化正交匹配追踪算法 含扰动的电能质量信号有着种类多样，扰动时间短等特点，因此在检测时要求重构精度高，检测速度快。GOMP算法是选取相关系数向量中最大值对应的索引值S个，降低了算法的复杂度的同时舍弃了精度。ROMP算法则是选取相关系数向量中K个最大值对应的索引值，并且还在原子正则化的过程中对其进行二次选择，适用于K值较大的含扰动的电能质量信号，重构精度较高，但存在算法稳定性差、计算量大的问题。本文利用GOMP的结构简单速度快的优点，结合ROMP算法精度高的特点，提出一种在GOMP基础上利用正则化原理挑选原子的广义-正则化正交匹配追踪算法(GROMP)。 正则化的过程是一种二次选择的过程，即在第一次选择S个最大值(作为原子)作为原始支撑集，再从这些值内选择各列向量与残差内积绝对值的最大值大于最小值两倍且能量最大的一组作为最终支撑集。这一过程的优点在于：算法至多经过S次迭代便能得到一个原子数小于2S的最终支撑集。当此支撑集用于准确重构电能质量信号时，对于未被选进支撑集的原子，二次挑选的过程保证了它们的能量一定远小于被选入支撑集原子的能量，进而提高了电能质量信号重构的稳定性，同时也可以保证K值较大的复杂电能质量信号的重构精度，与ROMP算法相比，第一次选择的原子数目减少，所以算法速度提高。详细步骤如下： 1) 初始化：测量矩阵 Φ ，稀疏基 Ψ ，初始残差 r 0 = y ( y 为观测信号)，循环次数k，传感矩阵 Θ ，索引集合 A k 存储第k次循环中传感矩阵 Θ 被选择的列序号， A 0 = ∅ ， C k 表示第k次循环中依照索引 A k 从 Θ 中选取的列集合。 2) 相关性选择：计算相关性 u = | Θ T r k − 1 | ，从中选取最大的S个值，对应矩阵 Θ 的列序号构成原始支撑集 J 。 3) 正则化选择：按照正则化原理在 J 中选择最终支撑集 J 0 ，即 ∀ i ， j ∈ J 0 满足 | u ( i ) | ≤ 2 | u ( j ) | 且能量 ∑ | u | 2 最大。 4) 合并选择：令 A k = A k − 1 ∪ J 0 来更新存储列序号的集合，对于所有 j ∈ J 0 ， C k = C k − 1 ∩ Θ j 来更新选择的列集合(其中 Θ j 表示 Θ 的j列)。 5) 更新残差：利用 y = C k θ k ，通过最小二乘法得到初步估计 θ k = ( C k T C k ) − 1 C k T y ，并以此更新残差 。 6) 若 则跳出循环，否则返回步骤2)。 7) 最终的 即为所求的 。
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user: 4. 能质量信号重构的仿真与分析 采用上面新提出的广义–正则化正交匹配追踪(GROMP)算法对电能质量信号进行重构分析。分析过程中， 和F分别表示电能质量的原信号和重构结果信号，稀疏基使用稀疏随机矩阵， 为电能质量原信号通过压缩采样后得到的观测信号。仿真分析的第一部分用谐波信号测试本文所提算法对三种常规矩阵的适应度。第二部分分别对三种稳态信号，四种暂态信号与一种含复杂扰动的电能质量信号进行重构仿真与误差分析。第三部分给出本文所提算法与GOMP、ROMP三种算法的运行时间对比。信号的采样频率为3200 Hz，基波频率 ，信号长度 (10个周波)。分别使用均方误差MSE，信噪比SNR与能量恢复系数ERP作为指标，三种指标计算公式如下： (3) (4) (5) 本文所用含扰动的电能质量信号模型如下：(表1)。 Table 1 Seven kinds of power quality signal 信号名称 信号表达式 谐波信号 间谐波信号 电压波动信号 短时电压凹陷 短时电压凸起 短时电压中断 短时谐波信号 表1. 七种电能质量信号 4.1. 测量矩阵的适应度仿真 对表1的谐波信号分别利用1.3节中三种测量矩阵的进行重构，并使用公式(3)计算均方误差MSE，结果分别如图1和图2所示。 图1. 三种测量矩阵下谐波信号重构 图2. 三种测量矩阵下谐波均方误差对比 从图1、图2可以看出：谐波信号在测量数M取32至640的范围内，对信号重构的均方误差均在0.01以下，具有非常优秀的恢复性能。在M为128时，高斯矩阵的误差为0.01，伯努利矩阵的误差为0.0075，稀疏随机矩阵的误差为0.0053，可见算法对稀疏随机矩阵的适应性最好。 4.2. 电能质量信号重构与误差分析 4.2.1. 稳态信号重构误差分析 在 的情况下对表1中谐波与间谐波(均值为0的高斯白噪声)两种稳态信号进行重构仿真，结果如图3。图4给出了本文提出的算法与GOMP，ROMP关于谐波重构的均方误差MSE，信噪比SNR与能量恢复系数ERP的对比，图5给出这三种算法间谐波进行重构后的三种性能指标的对比，结果如下： 图3. 两种稳态信号重构 图4. 谐波信号的三种性能指标对比 图5. 间谐波信号的三种性能指标对比 从以上的仿真结果来看，对于三次谐波信号在压缩比 时，GOMP均方误差MSE为0.0029，ROMP为0.0117，GROMP为0.004，GOMP信噪比SNR为119.26 dB，ROMP为90.04 dB，GROMP为102.42 dB，GOMP能量恢复系数ERP为99.69%，ROMP为91.16%，GROMP为99.77%。综合来看GROMP的三项指标均优于ROMP，与GOMP十分接近。对于稀疏度K值较大的间谐波信号，GROMP的误差，信噪比，能量恢复系数均明显优于GOMP，略优于ROMP。以 时的均方误差MSE为例，GOMP为0.1374，ROMP为0.0104，GROMP仅为0.0051。随着高次谐波的加入，稀疏度K值显著增大，GOMP在精度上的劣势越来越明显。在压缩比 时，我们对含有1、3、5、7、11次谐波的信号进行了仿真，GOMP的误差MSE将达到0.32而GROMP的均方误差MSE仅为0.04。压缩比 较小时，ROMP稳定性很差，不适合提高数据的压缩程度。综上，对于稀疏性较差的含扰动的电能质量信号，GROMP不仅能提高压缩程度来减少数据存储，还能保证良好的精度。 表2给出了GROMP算法对3类稳态电能质量信号在 时的误差，信噪比和能量恢复系数的仿真数据，从结果上看，对大部分稳态电能质量信号，GROMP均有良好的重构精度。 Table 2 Performance index of three kinds steady state power quality signal MSE ERP/% SNR/dB 谐波信号 0.0070 99.7824% 99.2756 间歇波信号 0.0065 99.7772% 100.6244 电压波动信号 0.0074 99.5593% 97.9958 表2. 三种稳态电能质量信号的指标 4.2.2. 暂态信号重构仿真与误差分析 本文选择电压凸起信号进行分析，图6给出了 时信号重构结果。三种算法的均方误差，信噪比与能量恢复系数比较结果如图7所示。 从仿真结果来看，对于电压凸起信号，在 时GOMP均方误差MSE为0.0342，ROMP为0.0418，GROMP为0.0215，对于信噪比SNR，GOMP为67.76 dB，ROMP为80.53 dB，GROMP为80.51 dB，GOMP的能量恢复系数ERP为99.34%，ROMP为99.22%，GROMP为99.34%。GROMP的性能指标均优于GOMP，而在压缩比较小时稳定性强于ROMP，可以说有很好的重构效果。 图6. 电压凸起信号重构 图7. 电压凸起信号三种性能指标对比 表3给出了4类暂态信号在 时的误差，信噪比和能量恢复系数的数据。从表3可以看出本文的算法对各种暂态信号也能保证一定的重构精度。 4.2.3. 复杂信号重构与误差分析 本节构建谐波与电压凹陷的复杂信号，如下式所示： Table 3 Performance index of four kinds transient power quality signal MSE ERP/% SNR/dB 短时电压凹陷 0.0250 99.6096% 73.7620 短时电压凸起 0.0186 99.4402% 80.3983 短时电压中断 0.1794 96.0795% 34.3379 短时谐波信号 0.0217 99.5430% 76.5893 表3. 四种暂态电能质量信号的性能指标 其中区间的单位为秒，图8给出重构结果，图9给出三种算法均方误差信噪比与能量恢复系数的对比结果。 时，GOMP，ROMP，GROMP均方误差MSE分别为0.07，0.09与0.05，信噪比SNR分别为50.09 dB，48.16 dB与61.90 dB，能量恢复系数ERP分别为98.25%，98.42%与99.24%。由仿真结果可以看出本文提出的GROMP算法在压缩比较低时三项指标均为最优，且稳定性很好，可以说对复杂信号有着非常良好的重构效果，更适合于含复杂扰动的电能质量信号的分析。 4.3. 三种算法的用时比较 分别用ROMP，GOMP，GROMP对短时电压凹陷进行重构，运行100次的平均时耗分别为0.0218 s，0.0247 s与0.0177 s，从结果来看GROMP明显优于其他两种算法。对其他电能质量信号重构进行仿真，也得到了同样的结果。出现这种结果的原因是由于GOMP每次取样不足，导致完整还原信号所需的重构循环次数较多，计算量大而导致耗时严重，而ROMP又由于取样过多导致时耗也比较大，GROMP兼两者之所长，将耗时缩短了很多。 图8. 复杂信号重构 图9. 复杂信号三种性能指标对比
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于改进的正交匹配追踪算法的电能质量信号重构方法。在保留GOMP算法结构精简的基础上，利用正则化原理对原子进行的二次挑选，克服了GOMP精度低的缺点，提高了重构精度。实验结果表明，本文提出的算法对三种常见的测量矩阵都具有良好的适配程度，并且在节省存储空间的同时缩短了算法的运行时间。本文的算法在处理稀疏度K较大的含扰动的电能质量信号上，能保持良好的精度，并且在压缩比很小时能够保持很好的稳定性，较宜于对各种复杂的含扰动的电能质量信号进行分析重构。较好的满足了处理电能质量信号的高精度低时耗的要求，能够适应电能质量信号的复杂性与多变性。
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user: 摘 要 由远期合约和期权合约等场内交易品所组成的电力金融衍生产品市场为市场参与者利用金融衍生工具回避电力市场中的价格风险等短期市场行为提供了有效的场所。而关于期权的引入对发电商电价竞争优化策略的影响研究甚少。本文基于考虑电力期权和市场中发电商的数量，为提高市场效率和维持市场电价和收益稳定性建立了市场均衡的博弈模型，结果表明期权的存在可以在一定程度上抑制发电商的滥用市场力，提高了市场效率，所以鼓励更多的发电商进入期权市场，以维持现货电价的高波动性，有利于保持稳定的收益和较高的现货电价。 关键词 :期权，博弈论，电力市场，纳什均衡 Copyright © 2019 by author(s) 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 近年来，许多国家为了打破垄断局势、促进市场中资源的合理配置，以期最大限度地提高社会效益，逐渐地在电力系统市场中引进竞争机制，这就直接促使电力工业的市场化的出现。但由于电能存储的困难性，进入电力市场的门槛较高，且由于存在输电约束和电能损耗等特性，所以总的说来电力市场依旧是一个典型的寡头垄断市场。而随着电力工业的市场化，价格波动风险是发电商目前需要面对的情况，所以如何制定优化竞争策略、最大化发电商的收益成为各个电力市场发电商所关注的主要问题。博弈论这一理论模型作为经济学领域中用来研究寡头垄断市场经常应用的金融工具之一，其主要用来专门研究两个及两个以上对象之间存在利益冲突且互相影响的情况下合理制定各自优化选择决策的理论。博弈论主要可以分为两类：非合作博弈与合作博弈。在非合作博弈中，每个决策者都努力最大化各自的利益，而在合作博弈中决策者可以形成同盟来最大化同盟的利益。本文的分析是基于非合作博弈论，对从市场的角度分析电力经济行为对于各个市场参与对象在市场许可的条件下进行可行的合法竞争以获取最大利益具有重要意义。 由于电力市场中的经济行为越加复杂化，对其研究方法的改进也越加重要。博弈论最初源自经济学领域，其所用来解决的是各个决策对象在已知约束条件下的竞争中，利用自身因素及掌握的其它信息因素而做出对应的优化策略的问题。博弈论如今已经大量应用于金融经济、政治、计算机、生物工程、管理学等领域。博弈论在与经济利益密切相关的电力市场领域中已成功被引用作为建模工具，并取得了不少新成果 [ 1 ] 。电力市场中引入的远期合约、期货合约和期权等工具可以适当地规避市场风险，这些金融工具对电力市场效率和市场发电商优化选择竞价策略的影响渐渐形成了近几年各国研究的热门趋势。文献 [ 2 ] 提出根据市场完全信息条件下估计市场中其他发电商个体的报价行为具有较为实用的价值。近几年来研究方向主要集中在考虑远期合约和期货合约时的电力市场均衡及电力市场中各个发电商的竞价优化策略 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，这其中对于期权在电力市场中的应用又主要聚焦在引入期权时的定价及其风险规避问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，而关于期权对市场中发电商的竞价策略行为和维持市场均衡影响的研究却很少。文献 [ 10 ] 中构造出了一个供应函数模型，在考虑期权的情况下以期实现了发电商期望收益的最大化，但是对于市场均衡的求解并没有得到解决。文献 [ 11 ] 利用间隙理论求解出电力市场均衡。文献 [ 12 ] 应用两阶段古诺(Cournot)博弈模型去研究市场状态为寡头垄断时各个发电商的优化策略行为，其研究的基础建立在假设发电商可以准确地预测现货电价。研究结果表明期权的引入对抑制发电商市场力的滥用和提高市场效率有很大影响。本文在假设电力市场中的发电商都具有完全信息且现货电价不明确的基础上，基于两阶段古诺博弈模型，研究了期权的引入和市场中发电商的数目对发电商竞价策略行为以及电力市场效率的影响。结果分析表明，引入期权可以降低现货市场电价，期权的引入对电力市场的作用较远期合同条件下的影响明显强烈，市场中发电商的数目对进入期权市场有激励作用。 供应函数模型和Cournot模型作为研究寡头垄断市场中市场个体间的竞价博弈行为最常用的研究工具可以很好的解决市场均衡问题。而供应函数模型相比较Cournot模型在求解上稍显困难，虽然供应函数模型能较好地描述发电商在现货市场的竞争行为，但需要较多的假设前提才能求解出市场均衡结果，而Cournot模型因其较易求解 [ 6 ] 更适合用来描述发电商在现货市场和期权市场中的竞价策略行为，对分析期权的引入对电力市场均衡的影响更有实际意义。
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user: 2. 模型的基本构想 现在考虑一个电力市场，市场中存在n个按Cournot方式竞争的发电商，竞标具有单个时段的有效时间，该电力市场包含了现货市场和为了最大化利益引入的期权市场。设市场中存在的每个发电商在现货市场中和在期权市场下都没有相互勾结行为，这是满足Cournot模型的条件的，从而可以让每个发电商确定最优的发电量以实现利润的最大化。 根据博弈论的相关知识可以确定市场的线性逆需求函数，即现货市场电价构造成市场逆需求函数附加一个随机函数模型 λ = r − s q + ε = r − s ∑ i ∈ N q i + ε (1) 式中：λ为现货市场电价；N为市场中所有发电商的集合； q = ∑ i ∈ N q i 为市场中全体发电商的发电量总和；r和s为正数常数；s为用户对电价变化趋势的需求弹性常数；ε为均值0、方差σ 2 的随机分布，表示为ε~N (0， σ 2 )，用 ϕ ε ( x ) 和 φ ε ( x ) 表示其累积分布函数和概率密度函数。 在竞标时段下，各发电商向供电用户和公司出售欧式看涨期权(call options)，f为期权敲定价格，这是一个外生变量，F是期权价格。设在该竞标时段下发电商i在期权市场中出售期权电量k i 、敲定价格f、期权价格F的欧式看涨期权，该期权可以在期权到期日以敲定价格f购买期权电量k i 。在期权到期日若现货市场电价λ高于其期权敲定价格f，则执行期权，此时发电商i将其中差价k i (λ − f)退还合约持有者，若λ低于f，期权则自动失效。发电商i在期权市场下的收益如下 y i = k i { F − max ( λ − f ， 0 ) } (2) 根据古诺模型的相关知识，发电商i的发电成本可表示为 C i ( q i ) = a 0.5 i q i 2 + b i q i (3) 式中：q i 为发电商i在该竞标时段的发电量；a i 和b i 为发电成本系数。 基于整个电力市场是由现货和期权两部分市场组成，现货市场中的收益和期权市场的收益加起来即为发电商的售电总收入，其中发电商在现货市场的收益又等于其售电收入其发电成本，即 π i = λ q i + y i − C i ( q i ) (4) 式中： π i 为发电商i的收益； λ 为现货市场电价；q i 为发电商i的发电量；y i 为发电商i在期权市场中的收益； C i ( q i ) 为发电商i的发电成本。
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user: 3. 发电商两种市场决策模型 3.1. 现货市场中的决策模型 首先考虑各发电商仅在现货市场中的决策优化模型，根据上文模型构思所给出的框架和建立的公式模型结合式(1)~(4)，建立发电商i在现货市场的优化决策问题，此时发电商在现货市场的期望收益满足最大化： max E (πi) s .t . λ = r − s ∑ i ∈ N q i E ( π i ) = q i λ + k i F − k i ( λ ¯ − f ) + ∫ − ∞ f − λ ¯ ϕ ε ( x ) d x − 0.5 a i q i 2 − b i q i 式中： E ( π i ) 为发电商i的期望收益；N为市场中所有发电商的集合。对于线性优化问题，发电商i的反应函数通过求出该优化问题的一阶函数得出： q i = { r − s ∑ j ∈ N ， j ≠ i q j + s k i [ 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) ] − b i } / ( 2 s + a i ) (5) 由式(5)得出市场中全体发电商的发电量之和为 q = ∑ i ∈ N r + s k i [ 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) ] − b i s + a i / ( 1 + ∑ i ∈ N s s + a i ) (6) 观察式(6)可得现货市场电价的期望值： λ ¯ = r − s ∑ i ∈ N s k i [ 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) ] − b i s + a i 1 + ∑ i ∈ N s s + a i (7) 由式(5)可得出 ∂ q i ∂ q j < 0 和 ∂ q i ∂ k i > 0 ，表明发电商i的发电量与其余市场中的发电商的发电量成反比，且进入期权市场的发电商有利于增加其在现货市场的发电量，因此各发电商会积极考虑进入期权市场，以期在现货市场中获得更多的份额。另外从式(7)看到 ∂ λ ¯ ∂ k i < 0 ，现货市场电价的期望值与发电商的期权电量成反比趋势，因此电力市场监管部门应鼓励现货市场中的发电商积极进入期权市场。 3.2. 期权市场中的决策模型 当引入期权市场时，此时假设发电商的期权市场期望收益为零，即 F = E { max ( λ − f ， 0 ) } ，则发电商i在期权市场的优化决策问题可表述为 max k i [ q i λ ¯ − 0.5 a i q i 2 − b i q i ] 容易发现此优化问题明显满足KKT条件，因此运用KKT条件结合式(1)~(4)处理结果如下 ( λ ¯ − s q i − a i q i − b i ) ∂ q i ∂ k i − s q i ∑ j ∈ N ， j ≠ i ∂ q j ∂ k i = 0 (8) 将式(5)代入式(8)，得到发电商i的期权电量为 k i = − q i ∑ j ∈ N ， j ≠ i ∂ q j ∂ k i / ( 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) ) ∂ q i ∂ k i (9) ∂ q i ∂ k i = s s + a i { 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) − [ 1 + s k i φ ε ( f − λ ¯ ) ] ∂ q ∂ k i } (10) ∂ q j ∂ k i = − s s + a i ( 1 + s k i φ ε ( f − λ ¯ ) ) ∂ q ∂ k i ( ∀ j ∈ N ， j ≠ i ) (11) ∂ q ∂ k i = s [ 1 − ϕ ε ( f − λ ¯ ) ] ( s + a i ) { 1 + ∑ j ∈ N s [ 1 + s k j ϕ ε ( f − λ ¯ ) ] s + a j } (12) 式(9)反映了发电商i在期权市场中的均衡选择，从中看出发电商i在期权市场中的电量和市场中的其他发电商发电量对发电商i的期权电量变化的反应程度具有直接联系。在其他发电商的发电量对发电商i的期权电量的变化不存在影响时，发电商i将不具备期权电量；当其他发电商的发电量对发电商i的期权电量的变化具有强烈影响时，发电商i会出售更多的期权电量。综上所述，影响市场中其它发电商的策略可以更好地激励发电商进入期权市场。 将上述式(5)、(7)、(9)~(12)联立求解，在期权敲定价格和现货市场电价方差已知的情况下，可求解得出市场中各发电商的均衡解发电量、期权电量和现货市场下的期望电价。
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user: 4. 模型的求解思路 模型的求解采用文献 [ 2 ] 中提出的反向推导方法：在期权市场中各发电商电量给定的基础上，现货市场按古诺模型求解方法确定其发电量，各发电商的发电量的均衡解可以表示为所有进入期权市场的发电商期权电量的函数，以此求解出现货市场的Nash均衡解；然后在完全套利的假设基础上，各发电商在之前求出的现货市场均衡电量解的基础下同时按古诺方式确定其期权电量，以此进一步求解出期权市场中的均衡解。最后联立以上步骤下现货市场和期权市场的均衡解析，得出一组非线性方程组，该非线性方程组的解析解即为市场的均衡解。
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user: 6. 结论 本文假设的前提是各发电商具有完全信息，在完全信息博弈条件下，以欧式看涨期权为例，分析了期权以及市场中发电商的数目对于提高市场效率和维持市场电价及收益稳定的影响。通过仿真分析案例可以得出结论：① 引入期权的电力市场条件下，为了降低现货市场电价，适当增加其发电量可以提高市场效率，维持市场收益的相对稳定，在一定程度上抑制了发电商的市场力滥用；② 期权的引入对电力市场的作用要强于远期合同条件下的影响，因此电力监管机构应鼓励或强制发电商进入期权市场以提高市场效率，抑制发电商的市场力滥用情况；③ 随着市场中发电商的增加，进入期权市场的发电商更希望在期权到期日前预期期权不被执行；④ 维持现货电价的高波动性，即提高现货市场电价的均方差数值，有利于发电商维持较高的现货电价和相对稳定的收益。 本文提出的模型考虑了发电商在引入期权这一金融工具情况下，在现货市场和期权市场中的策略行为对电力市场均衡的影响，考虑到的是一个处于完全信息条件下的非合作博弈问题，且从单个发电商的角度来看，最优化的制定策略则是一个不完全信息条件的博弈问题，另外考虑发电商之间可能存在勾结行为，这又是一个合作博弈问题，因此下一步要做的工作即是考虑不完全信息条件下的合作博弈问题，以期能更完善地维持发电商较高的现货电价和相对稳定的收益，提高市场的效率。
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user: 摘 要 本文以长白山宽叶杜香为研究对象，采用水蒸气蒸馏法提取杜香挥发油，利用GC-MS分析挥发油化学组成，并对其抗氧化活性及抑菌活性进行分析。结果：从长白山杜香挥发油中鉴定出32种化学成分，主要成份为β-水芹烯(43.55%)，萜烯醇(11.86%)等，杜香挥发油抗氧化活性为Vc的4.16倍，并对大肠杆菌、金黄葡萄杆菌及枯草芽孢杆菌均具有抑菌作用。结论：杜香中挥发油含量较高，有较强的抗氧化及抑菌活性，可作为天然抗氧化剂和抑菌剂来源。 关键词 :长白山杜香，挥发油，GC-MS分析，抗氧化，抑菌 Copyright © 2019 by author(s) 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 杜香(Ledum palustre L.)是杜鹃花科(Ericaceae)杜香属(Ledum linn)常绿灌木，植株全株富有芳香气味。在世界各地分布着10种杜香属植物，其中大多数生长在北半球的寒温带和温带等地方 [ 1 ] ，如欧洲的中部、北部，美洲和亚洲北部 [ 2 ] ，在我国主要分布于吉林长白山地区 [ 3 ] 和大、小兴安岭，生长在湿润的苔藓地、洼地等地区。日本、朝鲜、北欧和西伯利亚等地分布也比较丰富 [ 4 ] 。在我国有１种杜香属植物和杜香的两种变型，分别为杜香((Ledum palustre L. palustre，又叫狭叶杜香、细叶杜香、绊脚丝)、小叶杜香(Ledum palustre L. var. decumbens Ait))和宽叶杜香(Ledum palustre L. var. dilatatum Wahl) [ 5 ] 。杜香是我国传统药材，具有止咳、平喘、抑菌、止痒等药用价值，杜香的枝叶中可提取出挥发性的芳香油 [ 6 ] ，且有芳香价值。挥发油不仅具有药用价值，还可作为日用香皂、香精和洗发水等原料。当前对杜香挥发油研究较多，不同产地、不同部位、不同生长阶段杜香挥发油成分差异较大 [ 5 ] 。对于杜香挥发油功能研究较少，仅见早期对大兴安岭杜香的抑菌功能进行研究 [ 6 ] 。长白山有以宽叶杜香为主的丰富野生杜香资源，该资源尚未得到开发利用。本文利用水蒸气法提取长白山杜香挥发油，经GC-MS分析其化学组成，采用DPPH清除、抑菌圈、最低抑菌浓度等对杜香挥发油的抗氧化性及抑菌性进行评价，为长白山杜香资源开发提供参考。
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user: 2. 材料与实验步骤 2.1. 仪器设备与实验材料 2.1.1. 实验材料 无水Na 2 SO 4 、正己烷、无水乙醇、Vc、DMF (N，N-二甲基甲酰胺)、氯化钠等均为分析纯试剂；DPPH、卡那青霉素、蛋白胨、酵母粉、氯化钠、琼脂粉等均为生化试剂。 大肠杆菌(Escherichia coli.)、金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)、枯草芽孢杆菌(Bacillus Subtill)为本课题组保存菌种。 2.1.2. 仪器 10 L挥发油提取器、电子调温电热套、离心机、GC-MS (安捷伦6890N/5973I)、恒温振荡培养箱、生化培养箱、MF6显微细胞分析联用仪(杭州迅数)、手持式OD扫描仪(Buglab OD Scanner)、紫外–可见分光光度计、超声波清洗器、电子分析天平等。 2.2. 实验步骤 2.2.1. 样品采集 七月初，在杜香生长旺盛期，采集杜香地上部分，于4℃低温箱(加冰袋)中保存，2天内趁新鲜提取挥发油。 2.2.2. 杜香挥发油的提取 将新鲜的杜香地上部分切成0.5~1.0 cm小段，与蒸馏水以1:6 (W/V)的比例，加热回流。将提取的挥发油于12，000 rpm离心，去除下层水分，加入无水Na 2 SO 4 脱水12 h，过滤后得到杜香挥发油。计算得率并测定杜香挥发油密度。 2.2.3. 挥发油的成分分析 分析仪器为安捷伦5973I/6890N GC-MS系统，分析条件：DB-1毛细管柱(30 × 0.25 × 0.25)，进样口T = 250℃，分流比20:1，流速1.0 mL/min，柱温：60℃，1 min；程序升温8℃/min至240℃，保持10 min。EI电离源，全扫描方式，扫描范围m/z = 35~500，溶剂延迟5.0 min。 2.2.4. 挥发油抗氧化活性分析 取DPPH溶液(1 mg/mL) 2 mL加入到5 mL离心管中，依次加入杜香挥发油和无水乙醇，使杜香挥发油和无水乙醇总体积为500 μL，充分混合，密闭避光静置30 min后，以无水乙醇为空白，测定519 nm处吸光值。以Vc (1 mg/mL)为阳性对照同种方法测定。每组设3个平行实验。计算DPPH相对清除率(%)，绘制相对清除率曲线。 按下列公式计算DPPH清除率： Inhibition % = A 0 − A A 0 × 100 % ，其中A 0 为未加样品的DPPH溶液吸光值，A为样品吸光值。 依据杜香挥发油及Vc标准液的线性方程可以求得DPPH自由基的半清除率(IC 50 )，Vc与样本的IC 50 比值为挥发油的相对抗氧化活性。 2.2.5. 挥发油抑菌活性分析 分别用抑菌圈和最低抑菌浓度(平板法)，对杜香挥发油的大肠杆菌、枯草杆菌、金黄色葡萄球菌等抑菌活性进行分析。每组设3个平行实验。 1) 抑菌圈实验 将杜香挥发油用DMF稀释为不同浓度梯度，滴在灭菌滤纸片中，平放于含三种菌的固体培养基上，于37℃倒置恒温培养。用含DMF及卡那青霉素(5 mg/mL)的滤纸片为空白及阳性对照。用MF显微细胞分析仪测量抑菌圈及滤纸片直径，并计算抑菌圈大小，对杜香挥发油抑菌效果进行评价。 2) 最低抑菌浓度测定 将不同浓度的杜香挥发油加入LB固体培养基中，在固体培养基上涂布三种细菌，于37℃倒置恒温培养。当菌不在生长时，所对应的挥发油浓度即为其最低抑菌浓度。
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user: 4. 结论 采用水蒸汽蒸馏法提取杜香中挥发油，含量约1.5%，其中萜烯醇、松油醇、松油烯等可能是其具有松香味的主要原因。杜香挥发油有很强的抗氧化活性，对常见细菌也有一定的抑制作用，是良好的天然抗氧化剂和抑菌剂的来源。本文研究成果为长白山区野生杜香资源的科学利用提供参考。
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user: 摘 要 随着网络技术的迅猛发展及智能终端大众化，互联网成为新的舆论阵地和教育载体，势必给传统的思想政治教育带来巨大压力和挑战。尤其是当前，随着微博、微信的产生、发声和扩散，对传统思政教育的媒体话语权、组织结构及传播内容产生了突破效应。同时，互联网裂变式的传播模式更加凸显主导与个体的意识形态之间的冲突，身处价值多元环境更易溢出负导效应。要增强思政教育工作的时代感和实效性，高校应对传播学规律进行创新性应用，增强主流发声，强化“首因效应”，培育网络“意见领袖”，进行合力引导；在做好“引导人”的同时，也要做好“把关人”，健全“微”监管手段和方式，增强流程管控，让思政教育置于框架之内。 关键词 :微时代，微教育高校思想政治教育，传播学 Copyright © 2019 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 高校思想政治工作是高等教育的核心工作，习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上指出：“要因事而化、因时而进、因势而新。”对于高校思想环境而言，“立德树人、做好思想政治工作”是新时代高等教育的核心使命，谓之“时”；“互联网突破了课堂、高校、求知的传统边界，对学生的影响越来越大”，谓之“事”；“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力” [ 1 ] ，谓之“势”。以微博、微信等为代表媒介的“微时代”的到来已成为不可回避的客观事实，对教育领域，尤其是对高校的思想政治教育带来深刻的影响。高校应厘清“微时代”内涵，推动思政教育传统优势和“微时代”背景下“微”媒体高度融合互动，创新教育多元主体下的交流模式，掌握“微”话语，开展“微”思想引导，强化“微”手段管理，才能打造有温度、有广度和有深度的“微教育”平台，构建健康有序的“微传播”教育生态环境。
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user: 2. “微教育”在思政教育场域中的优势特质 2.1. 受众层面：颠覆既往“长尾理论”，对于传统媒体话语权的突破 “媒体就是个发声的过程”，自然而然就会涉及到话语权问题。话语权肇始于法国后现代思想家米歇尔·福柯的“权力话语”理论。在他眼中，“话语意味着一个社会团体依据某些成规将其意义传播于社会之中，依次确立其社会地位，并为其他团体所认识的过程” [ 2 ] 。从话语和权力两者的关系出发，话语权主要是通过话语来实现控制和影响的权力。而之所以是“权力”而非“权利”，强调的就是话语的“权力”，在福柯看来，话语权并非是人能否说话，而是话语背后隐藏的权力博弈，话语作为一种社会意识，它的方方面面都渗透着权力的映像。在高校思政教育的语境下，话语权可以被理解为一种坚持社会主义方向和促进人全面发展的主导权，是思想政治教育工作的命脉所在。 媒体作为话语传播的重要主体，是话语权能否得以实现的有效载体。尼尔·波兹曼强调：“媒介是一种隐喻，是一种‘隐藏但有力的暗示来定义现实世界’” [ 3 ] 。自媒体作为新媒介的技术性存在，不仅从深层次上影响着社会成员的文化认同，也极容易成为各种权力的角逐主场，对于媒介和权力的共生关系，麦克卢汉说到，“任何传送信息的新媒介，都会改变权力的结构”。当前，以微信、微博等为代表的“微媒体”风靡大学校园，作为网络原住民，“95”后的大学生成为其深度使用群体，“媒介化”“小微化”俨然成为高校思政教育新语境。在这种新的教育语境下，信息的生产和传播不再符合既往“长尾理论”。传统的信息生产严格遵循“二八定律”，“微时代”所形成的亚文化的优势就在于它的数量上，“80%”的公众作为信息的发布源头，和所有的小众的传播行为累加起来，形成一个比传统的主流市场更大的信息源，而这些处于长尾上的需求，又具有极强的个性化特征，这恰恰是主流思想无法匹敌的 [ 4 ] 。在需求曲线上，原来长长的尾巴基本成为了主体，甚至说是不存在了，每个传播者都是集信息接受、发布、参与和引导为一身，话语模式从“独白”转变为“对话”，模糊了原本的主客体的界限。对高校而言，教育双方平等地享有海量信息，大学生在教育过程中不再是单方面的被动接受，而成为和教师一样的“协同主体”。“人人都是麦克风”，学生可以随时随地分享自己的思想，相对于传统思政话语的内容泛化，在此环境渲染下的大学生，在不知不觉中建立了自己的话语体系和话语空间，以往以信息不对称而取得的教育的主导性话语权正在逐步锐减。 2.2. 传播内容：实现“全部在场”，对于传统教育氛围的纠偏 媒介的形式总是影响和改变人们之间交往方式，人类历史上每一种新媒介技术的出现，总是改变社会交往结构和形态。正如尼葛洛庞帝所言：“它决定我们的生存，传播媒介作为‘人的延伸’，已成为现代公民生存、发展的重要伙伴” [ 5 ] 。在传统的思政教育模式下，“章节目”式教学体系拉大了学生与教材的距离，固定了教学的内容和范式，导致思政教育“上天”有余，“入地”不足，很难动态地与学生的需求合拍，强行推送也容易引起受教育者的反感。 而现代网络技术和手段，带来了如同安东尼·吉登斯所说的时空延伸，造成了戴维·哈维所说的时间和空间的压缩现象，导致曼纽尔·卡斯特所说的流动空间和无时间之时间的现象出现 [ 6 ] ，人类的交流结构和社会结构正在日益发生巨变。我们所触碰到的互联网，带给我们的不仅仅是一种技术存在，更是一种以信息为标识的崭新的生存方式。这种生存方式赋予社会交往更新的技术条件和媒介形式，彰显了多样化的主体间互动关系和交往场域的社会性生态空间。马克思指出：“社会——不管其形式如何——是什么呢？是人们交互活动的产物” [ 7 ] 。这种新型网络社会交往场域，每个人都成为信息网络中的一个“节点”，人不是真实在场，而是以虚拟符号实现意义在场，形成了“人–符号”隐喻的起点，这也逐步模糊了主客体之间的身份，促使网络媒介与人逐步融为一体，产生出“虚拟主体”，正所谓自媒体的语境就其本质而言就是隐喻。在这种隐喻的环境中，“无时不网，无处不网”，其“实时”交互服务极大地缩短了信息的采集、核实和发布的时间，信息以“P2P”的形式“秒传”，呈现出多角度、多层次、多元化的传播维度，完成了对传统媒体的传播程序的历史性颠覆和革新。尤其是随着微信、微博、网络视频和MOOCs等开始成为当下“微教育”重要载体，在无形之中消解传统高校的思政教育时空圈囿，拓宽思政教育载体的空间。传统思政教育传播的“围墙”阻碍也在慢慢坍塌，教育资源的共享提供了多主体共同参与的教育途径，甚至是分散在各地的学生，通过自媒体都可以根据各自需求，零距离接触名校课程，随时随地都能学。与传统媒介相比，学生会根据自己的需求和发展主动地将信息从“网”中拉出来，并平等地参与到讨论信息的过程中去，思想政治教育变得随时随地可以互动。 2.3. 体系内部：形成全新的“科层制”，对于传统教育角色的更新 科层交往场域就其本质而言，是社会组织的结构化力量与社会关系形态的延伸，具有严密的等级性。在韦伯的层级制中，“权威”作为三大原则之首，要保持管理者在组织内部具有合理合法的权威，实行等级制是最佳的方法，这也就是说，每个管理层都有自己的合法权威，信息的流动及掌握信息量的多少与职位的高低、权力的大小正相关。在教育社会学视阈下，教育同样受到社会决定和制约，具有正式性、制度化和等级关系的显著特征，教育的主体必须要发挥教育的主导作用。囿于技术的限制，在传统思想政治教育模式下，各个教育载体大多都独立开展教育活动，相互之间缺乏必要的对话和交叉，导致信息传播的相对闭塞，由此也导致了各个教育主体在彼此制造的“圈”中，凭借特殊的身份来对学生进行自上而下的不平等的思想灌输，他们可以单向决定信息传播的方式方法、时间地点及内容数量。 而在“微教育”环境中，教育的非权力因素逐渐取代权力因素，教育的主客体逐步被淡化，并呈现多元化趋势。教育过程也越来越注重平等交流和双向互动，在一定程度上改变了传统的社会信息传播结构媒体格局。在新的格局里，因信息的扁平化所构建的扁平化组织结构，取代了原来垂直的金字塔结构，用户制造热点，推动口碑，发动聚集，引起注意，造成围观，他们既是受众，也是媒体，他们既分享内容，也制造内容、传播内容，他们即是自媒体也是组织，在网络空间形成一种“无组织的组织”的力量，这种基于话语的、临时的、短期的、当下的组合 [ 8 ] ，没有明确的组织机构，却具有强大的组织性和意志力，没有具体的组织人员，却又有统一的行为模式，不同的主体处于不同网络端口以平等姿态处于同一场域，形成相互探讨的教育格局。这一切看似平等，实则不然，在网络场域中，有着各自不同利益的个体交流意愿、反映利益诉求，当达到价值认同和价值共识时，进而结成利益群体，形成新的“科层”。在这个新的层级中，面对信息洪流的席卷，当信息供给量超过了个人自主处置和分析信息能力时，那些能够有效“解读信息”且获得足够“粉丝”的新行为体，诸如微博大“V”“主播”“答主”及知名微信公众号等，他们深谙传播规律，凭借话语专业性和权威性形成累积优势，进而成为新的“权力中心”。这些新的“权力中心”通过网络双向交互式与多元融合的传播方式，对多元化、差别化的舆论进行整合，形成了观点鲜明的圈层网络。这种分层很容易驱动受教育方根据利益诉求点对号入座，进行分化或者重组，进而形成不同的层级，这种层级是非正式的，与社会组织结构无关，但却对传统的教育角色进行了更新。
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user: 3. “微教育”在思政教育场域中的短板和缺陷 3.1. 宏观而言，主导与个体的意识形态之间的冲突更加凸显 高度重视意识形态工作是中国共产党的优良传统和政治优势，尤其是在新时代，意识形态领域出现了许多新情况新问题，能否根据时代特征和发展需求，做好此项工作，直接关系我国意识形态安全和政权安全。主流意识作为社会文化的中枢，具有强大的价值引导力和共识凝聚力，以马克思主义为指导的社会主义意识形态一直以来都占据统治地位。然而，随着经济全球化的推进，尤其是随着“两微一端”的风起云涌，一个深刻的影响意识形态话语权的格局正在重新建构。在这个新的格局里，各种意识形态激烈交锋、暗流涌动，各种非马克思主义乃至反马克思主义的资产阶级意识形态借助于互联网裂变式的传播模式进行肆意输出、角力和碰撞，严重侵蚀了网络意识形态安全的底线，使主流意识形态防不胜防。高校思政教育作为国家意识形态工作的战略阵地和前沿哨所，基于官方意识形态控制的意愿，一直坚守马克思主义在意识形态领域的指导地位，但在“微时代”背景下，信息传播以“微主题”形式呈现，海量的信息，多元的价值观念的交融碰撞正在打破传统的教育者、教育对象和教育环境的一致性。在这种非动态平衡的教育环境中，马克思主义逐步被边缘化、空泛化和标签化，开始出现失语、失踪、失声的不良倾向。随着主导与个体意识形态之间的冲突加剧，削弱了大学生的价值选择和深度反思能力，他们很容易忽视甚至是消解主流意识形态的教育功能，对主流价值观念产生曲解，导致主流意识形态逐步陷入“塔西佗陷阱”。在这场冲突中，博弈双方依据现实的利益诉求，选择性地提供和择取教育信息，以实现自身教育利益最大化。当受教育方对主流意识形态的需求力降低时，也会陷入另外一种困境，即“圈层化”，因价值观而聚合，以兴趣点而分众。在各种“圈”中，多元价值观念横行，但因设置了准入要求，思政工作者难以及时捕获学生的真实思想动态，信息的壁垒阻碍了主流意识形态的有效传播，从而陷入信息交互困境。所以说，在全新的舆论斗争的主战场上中，如何能够顶得住、打得赢，创新性地进行主流意识形态教育，牢牢掌握和巩固意识形态教育的主动权和控制权，是高校思政工作面临的一大课题。 3.2. 个体而言，身处价值多元环境更易溢出负导效应 互联网的发展打破了传统媒体在传播过程中的种种限制，其传播的即时性和隐匿性消解了传统的传播空间和权威话语。通过网络遮蔽和身份隐匿，自媒体把我们所处的这个时代卷入让·鲍德里亚所指出的“虚拟真实”，甚至是曼纽尔·卡斯特强调的“真实虚拟”的漩涡之中，在这种“真”与“虚”之间的暧昧含混中 [ 9 ] ，当新的价值观念尚未建立起来时，人性的自律和他律就很容易出现“真空地带”，内生的“圈子文化”，又在消解着“德”的主导性，原有的道德体系已很难时刻框定大学生的实践行为，随着“圈子”量的增加和影响域的扩散，不断衍生舆论危机。加之话语权的开放性和流变性，信息传播的“零门槛”为纷繁多杂的价值观侵入打开方便之门。大学生作为自我意识高扬的“易感人群”，正处于“三观”建立的关键期，面对纷繁复杂的信息洪流，各种矛盾交织，思想文化交流激烈碰撞，极易盲目跟风追随而导致价值偏离和行为失范，如在越来越多的虚假、色情及黑恶新闻报道中，越来越多的学生通过微博、微信等“微媒介”宣泄“义愤”情绪；社会的底线在降低，如大学生群体中热衷的“人肉搜索”、“隐私曝光”等，这就产生了所谓的自媒体负导效应，即在“互联网+”时代，自媒体在对负面信息进行传播宣传或者伦理批判时，本身所奉行的“去道德化”失范行为，进行“失实”报道，结果导致道德被双重否定等负面现象层生，在评论时养成愤世嫉俗和法不责众的心态，其道德和合理性遭到了遗忘。拉扎斯菲尔德也曾提出大众媒体的“麻醉性”负面效应，在这场信息主导权的舆论博弈中，高校思想政治教育如何强化其对真实信息的辨识，调整受教育者的行为规范，也在客观上考量着“微教育”环境下高校思政教育的效力。
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user: 摘 要 外卖行业蓬勃发展，人们对于外卖服务质量的要求也不断提升。因外卖员接单区域基本固定，合理划分外卖员负责区域并分配每个区域外卖员人数成为提升效率的关键。本项目基于查询算法模型，分析上海市2017年某时段的外卖数据，试图得到一个对于外卖接单区域的较为合理的划分标准并给出该划分。K-Means是一种常见的划分聚类算法，是在集中式系统框架无法对海量数据进行处理分析的基础上提出的。然而对于有权重的二维点集无法使用K-Means聚类算法，因此研究一种改进的Weighted K-Means算法显得尤为必要。本项目定义带权质心和带权距离，提出了新的Weighted K-Means算法，并使用改进前后的两种方法处理上海市外卖接单信息，给出合理可行的外卖员接单区域划分。对比两种方法的结果，改进的Weighted K-Means不仅方法可行，区域划分表现也更优秀。与此同时，使用该方法对外卖接单区域进行新的划分，有助于优化现有外卖模式、提升外卖效率以及顾客满意度。 关键词 :聚类算法，K-Means算法，Weighted K-Means算法，Python Copyright © 2019 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 1.1. 课题缘起 打包形式是最早出现的外卖形式，虽然古老，却延续至今。随着电话、手机、网络的普及，外卖行业得到迅速的发展。外卖形式经历了从餐厅打包、电话订购、网站订购，到微信手机端订购的演变。 在线订餐模式最早在美国兴起，在美国兴起当然有它独特的文化优势，比如国外的人更喜欢提前预定用餐。目前国内的在线订餐还是处于混乱的诸侯混战状态，各大网站各自占据着自己的一方水土，但是随着马太效应越来越明显，在线订餐市场也在进行一轮新的洗牌，拥有充足资金的订餐网站正在迅速地扩大各大城市分站，占领市场份额。 国内方面，2008年下半年起，在扩大内需的大环境下，商务部提出在扩大内需、拉动消费方面，将大力发展餐饮业。以消费促发展，在三方面大力发展餐饮行业。首先，大力发展大众化餐饮。其次，重点关注和解决餐饮行业的放心消费问题，严把食品原料进货关。第三，积极推进节能环保工作，推动行业节能减排纵深发展。 中国餐饮业正积极进军海外市场。中国的餐饮市场中，正餐以中式正餐为主，西式正餐逐渐兴起，肯德基、麦当劳、必胜客等，是市场中的主力，中式快餐已经蓬勃发展，但当前尚无法与“洋快餐”相抗衡。随着中国经济及旅游业的发展，餐饮行业的前景看好，在未来几年内，中国餐饮业经营模式将多元化发展，国际化进程将加快，而且绿色餐饮必将成为时尚。中国人每年花1万亿用于吃盒饭，超过3亿中国人的午餐是吃盒饭快餐。发展速度很惊人。 根据艾瑞咨询的数据显示：2015年，我国网民规模约6.88亿人，其中大约50%的网民使用过O2O外卖平台订餐；2015年，我国餐饮O2O市场规模为1615.5亿元，预计在2018年餐饮O2O市场将突破2897.9亿元。面对餐饮外卖这一市场的不断扩大，越来越多的企业将工作重心放在餐饮外卖服务上，再加上如今互联网技术的发展，餐饮外卖O2O这一模式迅速发展，餐饮外卖O2O平台如雨后春笋般涌现。2013年底，阿里巴巴推出了口碑外卖，“饿了么”公司则完成了C轮融资，2014年美团推出新的外卖模块，同年4月百度外卖也正式上线，2018年3月，滴滴外卖在南京、无锡、福州、长沙、济南、厦门、温州、成都和宁波九个城市上线。外卖O2O平台消费者流量大、消费频率高，弥补了学校和企业食堂的局限性、为消费者提供了便利，因此发展得极为迅速 [ 1 ]。 2017年，外卖行业市场规模呈现持续增长态势，交易额近千亿元人民币。随之而来的，是人们对于外卖服务质量不断提升的要求，而其中最为重要的，就是外卖送达速度。然而，商家制作外卖菜品往往时间相对固定，外卖员花在路上的时间也基本统一，因而提升外卖效率，最重要的就是提升外卖员接单效率。 1.2. 问题提出 一般的外卖流程如下： 1) 接听外卖员电话(或客户端接收外卖下单信息)； 2) 准确规范记录信息； 3) 厨房下单并加工制作； 4) 打包出品等待送餐员； 5) 送餐员取餐并送往客户指定地点； 6) 按时到达指定地点并交付； 7) 客户接到外卖，核对确认无误后结束外卖流程。 为减少从商家接到订单到外卖员开始送餐这段时间，并提供更高质量高速度的服务，配送单位往往会两个措施并举，一方面利用旅行商方法设计最优配送路线以节约配送时间，一方面对于外卖员接单区域进行划分。前者显而易见能促使配送时间更短，而后一种方案被采用则是为了避免出现同一时间在一个区域“人多单少”，另一个区域“单多人少”的情况发生。而利用旅行商方法设计最优配送路线，以节约配送时间已有较完善的理论基础和算法实现，故在本文中不作考虑 [ 2 ]。 因此，外卖员接单区域往往被固定在某个特定区域，即外卖员只可以在自己所属区域接单，不可以超出范围接单(但可以送至区域外的客户处)。由此，问题便被转化，合理划分外卖员负责的区域并合理分配每个区域外卖员的人数成为提升效率的关键。 本项目试图使用艺中区域划分的方法，达到以下的结果： 1) 被划分的区域不会重叠，没有相互之间覆盖。 2) 同一区域之间的个体相对集中，这样每一个快递员运送物资时，不会花过多时间在路程上。 3) 每一区域的外卖员数量大致相等。 如何进行合理而高效的区域划分，在当前还是一个可以深入研究的领域。本文尝试基于某一类查找算法，处理上海市外卖接单信息，最终给出一个合理可行的外卖员接单区域的划分，从而优化现有外卖模式、提升外卖效率以及顾客满意度。 1.3. 研究方法 近年来，数据挖掘成为越来越热门的一个研究方向，而聚类作为数据挖掘的主要方法之一，也越来越引起人们的关注。所谓聚类，就是把大量的d维数据(n个)对象聚集成k个聚类(k < n)，使得同一个聚类内对象的相似性尽可能最大，而不同聚类内对象的相似性尽量达到最小。由于聚类的特殊性，在外卖系统中使用聚类算法进行配送区域的划分可以使得得到的区域比较紧密，因而更符合实际情况。现有的聚类算法大致可以分为四大类：划分聚类算法、层次聚类算法、密度性聚类算法、网络型聚类算法 [ 3 ]。 由于划分聚类中K-Means法相对易于理解，便于实现，所以本系统中采用K-Means聚类方法进行配送区域的划分。 首先，根据数据集中商家在一段时间内接单数以及客户评分，定义并计算商家“热度”；根据“热度”以及坐标位置，实验模拟合适的查询算法模型，对于各个点(商家)进行聚类，从而得到被划分在同一个外卖区域的各商家，从而得到一个对于外卖接单区域的较为合理的划分标准并给出该划分。 其次，根据模拟出的结果，分析每个区域安排的最优的外卖员人数。最后对于模型进行检验，检验优度并判断该模型是否适用于上海市或其他城市。 1.4. 研究现状 目前已有的研究主要集中于两个方面：物流模式、外卖模式的研究，路径规划的研究。已有研究当下外卖O2O模式下的线下物流模式以及其所存在的问题，并基于当下外卖电商线下物流的现状提出了具有针对性和改进性的物流策略优化方案 [ 4 ]。国内外现有基于多尺度路径算法、模拟退火法、粒子群算法，蚁群算法等，黄心等人使用蚁群算法对不同地址的收货点进行路径进行规划，并利用MATLAB软件，为送货人员设计出了最短时间路径规划 [ 5 ] (黄心，吴学群，袁清冽，2017)，暂无对于外卖接单区域划分的相关研究成果。 国内关于查找算法的研究相对成熟，大致有顺序查找、二分查找、二叉排序树查找和哈希查找等算法 [ 6 ] (赵刚，李昆，2010)，使用合适的查找算法能够较快得到区域划分的局部最优解或全局最优解，从而达到研究目标。 如今外卖行业多为平台派单、外卖员接单的形式进行外卖业务 [ 7 ] (王倩影，2017)；因受制于区域内商家外卖正常运作需要一定量的可接单外卖员，外卖员接单区域被平台进行划分、限制在区域内接单。 1.5. 数据来源 使用Python爬虫技术，从“饿了么星选”网站 [ 8 ] 上，爬取商家名称、商家分类、评分、接单时间、商家地址、Y轴坐标(百度地图平面坐标)、X轴坐标(百度地图平面坐标)、平均送达时间、起送价、配送费。共16，844条数据。 对数据进行初步处理，以待后续数据分析。