DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 利用北京1960~2014年日降水资料分析了北京地区极端降水时空变化特征。研究发现：各极端降水指数均呈下降趋势(CDD除外)，表明北京降水有所减少、强度有所减弱；极端降水量在1990s有一显著突变点，日最大降水量(Rx1day)和5日最大降水量(Rx5day)在21世纪初有一显著突变点，其它指数无明显突变；极端降水日数(R25mm)与降水强度(SDII)具有相似的空间分布，表现为北京东北部至西北部值逐渐减小；R25mm与SDII大值区在城区出现概率较大，表明城区面临的灾害风险较高；北京各极端降水指数变化率空间分布表现出明显的差异性；各极端降水指数主要是由大中小三个不同尺度的周期相互嵌套。 关键词 :北京，极端降水，时空变化 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 降水是指空气中的水汽遇冷而凝结，降落地表的现象 [ 1 ]。极端降水是降水量偏离平均状态时的降水，是极端天气气候的重要表现之一，是一种典型的灾害性天气 [ 2 ]。极端降水造成的危害范围随着社会经济的发展而不断扩大，不仅影响航天飞行、损坏基础设施，而且会造成泥石流和山体滑坡等自然灾害，严重影响我国经济社会发展 [ 3 ] [ 4 ]。近年来，随着全球变暖不断加剧，我国极端降水发生的频率也随之增高，这进一步增大了对国民经济和人民生命财产安全的影响 [ 5 ] [ 6 ]。 国内外很多学者对我国极端降水进行了深入研究。有研究发现，全国年降水量、降雨日数和强降水比率指数整体为上升趋势，地理差异显著 [ 7 ]。此外，我国降水极值也存在明显区域性特征 [ 8 ]。部分研究进一步对我国北方地区极端降水进行了分析，发现我国的降水量呈减少趋势，其中持续性极端降水量的减少更明显，极端降水更多以非持续性形式出现 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 北京地处中国华北地区，其西、北及东北地区以山地为主，东南部是源源向渤海倾斜的平原。由于特殊地形与四季分明、雨热同季的季风气候的共同影响，导致泥石流与洪涝等灾害频发。关于北京极端降水特征、变化趋势和成因已有很多研究。研究表明，北京地区的极端强降水事件的发生与由向东南移动的东北–西南走向的飑线右端的强降水超级单体有关 [ 12 ]。利用高分辨率数值模式模拟也发现云凝结核浓度对北京强降水过程具有重要影响 [ 13 ]。地形、冷池出流和暖湿空气的相互作用也是造成北京局地强降水的主要因素之一 [ 14 ]。对于北京夏季极端降水主要形成的大气环流而言，其强降水过程的形成和发展一般与副热带高压异常、贝加尔湖阻塞高压异常密不可分 [ 15 ]。以往大量研究对北京夏季极端降水进行了细致分析，但相关研究主要基于部分气象观测数据，并未充分利用北京市不同地区的气象观测资料，相关分析也未能考虑日最大降水量、多日最大降水量、极端降水日数和强度。因此，利用北京地区多个气象站观测资料开展北京市日最大降水量、多日最大降水量、极端降水日数和强度等时空演变特征分析具有重要意义。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 降水量数据采用北京市1960年以来16个气象台站的逐日降水资料。 2.2. 方法 研究极端降水时选取世界气象组织气候学委会/世界气候研究计划与气候变率和可预测性计划气候变化探测和指标联合专家组定义的极端气候指数来表征极端降水，相关指标如表1所示。 Table 1 Eight extreme precipitation indices and their definition 指数类型 极端降水指数 缩写 定义 单位 连续指数 持续干燥指数 CDD 日降水量 < 1 mm的最长连续日数 d 持续湿润指数 CWD 日降水量 ≥ 1 mm的最长连续日数 d 绝对指数 降水总量 PRCPTOT 每年日降水量 ≥ 1 mm的降水总量 mm 极端降水日数 R25mm 每年日降水量 ≥ 25 mm的总日数 d 相对指数 极端降水量 R95p 每年日降水量 > 95%百分位的降水量之和 mm 强度指数 日最大降水量 RX1day 每年的最大日降水量 mm 5 d最大降水量 RX5day 每年中连续5日最大降水量 mm 降水强度 SDII 日降水量 ≥ 1 mm的总量与总日数之比 mm/d 表1. 8个极端降水指数及其定义 研究极端降水指数时间变化特征采用Mann-kendall (M-K)方法进行时间变化特征显著性分析 [ 16 ]。Mann-kendall方法气象学用于进行突变检验的一种常用方法，其实质为非参数统计检验方法，也被称之为无分布检验，其主要优点是样本不必遵从一定分布，也不会受到少数异常值的干扰，更适合于类型变量和顺序变量，因此对于气候变化趋势检验十分适用。 小波分析 [ 17 ] 亦称多分辨率分析，基本思想是一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此，小波函数是小波分析的关键。小波函数 φ ( t ) ∈ L 2 ( R ) 且满足 ∫ − ∞ ∞ φ ( t ) d t = 0 (1) 式中为 φ ( t ) 基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系： W f ( a ， b ) = | a | − 1 / 2 ∫ R f ( t ) φ ¯ ( t − b a ) d t (2) 式中， φ a ， b ( t ) 为子小波；a为频率参数，反映小波周期长度；b为时间参数，反映波动在时间上的平移。对于任意给定的能量有限信号 f ( t ) ∈ L 2 ( R ) 其连续变换小波为： W f ( a ， b ) = | a | − 1 / 2 ∫ R f ( t ) φ ¯ ( t − b a ) d t (7) 其中几种比较典型的小波有shannon小波，Coiflet小波，Morlet小波，Harr小波。本文中选用Morlet连续复小波变换来分析北京各极端降水指数多时间尺度特征。
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user: 4. 结论 本文利用1960~2014年北京16个站的日降水资料分析了北京8个极端降水指数的时空分布及周期，得出如下结论： 1) 年际变化上，除持续干燥指数外，北京地区各极端降水指数均呈下降趋势；同时，各降水指数都具有明显的年际变化，其中持续湿润指数、极端降水量、降水强度年际变化趋势相似，即1994~1996s偏强，1999~2016a呈波动减少趋势；降水总量、极端降水日数、日最大降水量及降水强度分析结果波动，2010年后极端降水量、极端降水日数及强度均有增加的趋势，这与近些年全球变暖引起极端事件频发相一致。时间突变上，各极端降水指数随时间均有波动。其中极端降水量在1990s有一显著突变点，日最大降水量和5日最大降水量在21世纪初有一显著突变点。 图4. 1960~2014年北京极端降水指数Morlet小波分析图 2) 空间上，极端降水日数与降水强度具有相似的空间分布，表现为北京东北部至西北部值逐渐减小，降水强度和降水持续时间长短是导致北京极端降水变化的主导因子。极端降水日数与降水强度大值区在城区出现概率较大，表明城区面临的灾害风险较高。极端降水指数空间趋势的分析结果表明，北京各极端降水指数变化率空间分布表现出明显的差异性，尤其是降水总量，变化率变化幅度在−20.844~−2.202 mm/10a之间。 3) 周期变化上，各极端降水指数主要是由大中小三个不同尺度的周期相互嵌套，持续干燥指数存在9~32a、9~18a和2~7a三个周期，9~18a为第二周期，经历了偏少–偏多的准四次振荡；持续润湿指数存在8~32a、8~18a、8~12及4~6a左右的4个主要振荡周期；降水总量出现5~30a、5~18a、10~14a和4~6左右的4个振荡周期；极端降水日数存在着6~30a、6~18a、7~12a、4~6a以及2a不等的5类尺度周期；极端降水量存在着6~32a、12~23a、8~12a和4~6a不等的4类尺度周期。
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user: 摘 要 本文利用一元线性回归分析方法、Mann-Kendall非参数检验和小波分析对昆明1960~2018年的降水特征进行了分析，研究结果表明：昆明市1960~2018年年降水量、年降水日数大致呈下降的趋势，但年降水量下降趋势不显著，年降水强度、年最大日降水量均大致呈升高的趋势，但两者升高趋势均不显著。近59a，年降水量在1976~1977年间第一次产生突变，在1993~1994年第二次产生突变，在1999年第三次产生突变。年降水日数在1993年开始产生突变。近59a的年降水量演化过程中主要存在着26-30a、16-22a、8-12a、5-7a、3-4a这5类时间尺度的周期变化规律，且第一主周期29a以“降水量少–降水量大–降水量少”为特征。 关键词 :昆明，降水，气候变化特征 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 在联合国政府间气候变化专门委员会第五次评估报告2014中指出：工业革命后，自1880~2012年，132年间地表平均温度增加了0.85℃ [ 1 ]。2016年，全球平均气温达到有气象观测记录以来的最高水平，气候变化指标上升至新水平 [ 2 ]。近百年来，地球气候正经历一次以全球变暖为主要特征的显著变化。我国气候变化趋势与全球气候变化趋势基本相一致 [ 3 ]。越来越多的证据表明，全球频繁出现的极端天气事件与气候变化有关。由气候变化引发的极端天气不仅会对人类健康产生影响，还会对农业和自然生态系统产生影响 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。因此，气候变化成为当今社会关注与研究的热点话题。 昆明位于我国云南省，地处低纬、高海拔地区，在云贵高原中心，南濒滇池，三面环山，属亚热带季风气候区，受大气环流、地理位置和海拔高度的共同影响，形成四季如春的气候环境。对于昆明气候的研究由来已久，陈辉等 [ 7 ] 利用1951~1990年40a气象观测资料对昆明地区的气候变化时间序列进行了多重分维计算与分析，有利于认识昆明气候变化内在的规律性和制约机制，在预测昆明未来气候的演变趋势等方面具有重要的指导意义。何云玲等 [ 8 ] 利用线性倾向率、Mann-Kendall非参数检验、滑动T检验和小波分析等数理统计分析方法，分析了昆明市近60a气候变化趋势和气候突变特征。杨蓉等 [ 9 ] 利用昆明气象站1951~2013年逐日气温和降水资料，采用线性趋势、Sen斜率估计、Mann-Kendall等方法分析了昆明降水、气温和极端天气的变化特征与趋势。吴亮等 [ 10 ] 通过昆明1951~2016年的气候数据研究昆明的气候变化特征。张一平等 [ 11 ] 、施晓辉等 [ 12 ] 考虑了城市化效应，对昆明城市气候做了分析与研究。彭妮等 [ 13 ] 也考虑了城市化效应，利用昆明及周边3个观测站1961~2010年的相关气象资料，对近50a昆明城市化气候变化特征及对未来趋势进一步进行了分析。尽管对昆明气候特征已有较多的分析，但目前对于昆明降水变化特征的研究还较为缺乏，因此开展昆明市降水变化规律研究具有重要意义。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 采用中国气象数据网提供的昆明站(56778站)逐月气象资料，时间为1960~2018年，要素包括气温、相对湿度、降水、日照时数。 2.2. 方法 采用一元线性回归分析方法对昆明1960~2018年的降水进行趋势分析 [ 14 ]，并对其进行Mann-Kendall非参数检验 [ 15 ]，最后使用小波分析 [ 16 ] 分析昆明年平均降水量的周期规律。 其中，小波分析公式为 W f ( a ， b ) = ∫ R f ( t ) φ ¯ a b ( t ) d t ， a > 0 ， b ∈ R (1) 其中， ，而函数已成为小波母函数，它满足容许条件 ∫ R | φ ^ ( ω ) | 2 / | ω | d ω < ∞ (2) 其中， φ ^ ( ω ) 表示 φ ( t ) 的傅立叶变换。参数a一般叫做尺度参量，这个参量具有伸缩的功能，即参数a具有将小波函数 φ a b ( t ) 的友集展宽(a > 1)和缩窄(a < 1)的功能，参数b叫做平移参数。小波变换(1)实际上是对函数f(t)在某一局部上的“平滑”作用。将b的取值范围内所有小波系数的平方积分，就可得到小波方差，即 W p ( α ) = ∫ − ∞ ∞ | W p ( α ， b ) | 2 d b (3) 小波方差图反应了能量随尺度a的分布，可以确定一个时间序列中各尺度扰动的相对强度，进而确定一个时间序列中存在的主要周期。
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user: 3. 研究结果 3.1. 降水的年际变化特征 图1~4分别为年降水量、年降水日数、年降水强度以及最大日降水量年际变化曲线。由图中可知，年降水量、年降水日数从1960~2018年大致呈下降的趋势，但年降水量下降趋势不显著。年降水强度、年最大日降水量从1960~2018年均大致呈升高的趋势，但两者升高趋势均不显著。进一步分析发现，1960~2018年降水量平均值为994.7 mm，最大值为1449.9 mm，出现在1999年，最小值为565.8，出现在2009年，一元线性回归方程的相关系数为0.07，未能通过0.05的显著性检验，表示昆明近59a的年降水量下降趋势不显著(图2)。由图3可知，其相关系数为0.484，通过0.05的显著性检验，表示昆明近59a的年降水日数下降趋势显著，线性倾向率为−3.4d/10a。近59a年降水日数平均值为128d，其中最大值为159d，出现在1971年，最小值为102d，出现在2009年。由图4可知，其相关系数为r = 0.186，未能通过α = 0.05的显著性检验，表示昆明近59a的年降水强度上升趋势不显著。近59a年降水强度平均值为7.8 mm/d，其中最大值为11.2 mm/d，出现在1999年，最小值为5.5 mm/d，出现在1987年。 图1. 1960~2018年年降水量 图2. 1960~2018年年降水日数 图3. 1960~2018年年降水强度 图4. 1960~2018年最大日降水量 3.2. 降水量的趋势变化 进一步对昆明市近几十年来年降水量、年降水日数的变化特征进行M-K突变检验。由年降水量的M-K突变检验结果(图5)可知，在昆明1960~2018年年降水量M-K检测曲线中，UF(k)与UB(k)第一次相交于1976~1977年，UF(k)与UB(k)第二次相交于1993~1994年间，且在1999年第三次相交，第四次再次相交于2017年。结合年降水量的累积距平时间序列(图6)可以发现，年降水量在1976~1977年间第一次产生突变，在1993~1994年第二次产生突变，在1999年第三次产生突变。第四个交点不能确定为突变点。故可将降水量大致分为4个阶段，1960~1976年波动上升阶段、1977~1993年波动下降阶段、1994~1999年波动上升阶段、2000~2018波动下降阶段，波动上升阶段对应着降水量的增加，波动下降阶段对应着降水量的减少。图7为年降水日数的M-K突变检验结果。由图可知，UF(k)与UB(k)交于1993年和1995年。进一步结合图3年降水强度的变化趋势可认为1993年为突变点，自1993年之后，UF(k)始终小于0，且在2002年起，UF(k)超过下边的临界线，即从2002年起，年降水日数显著下降。即近59a年降水日数在1993年开始产生突变，并自2002年开始，年降水日数下降趋势显著。 图5. 1960~2018年年降水量M-K检测曲线 图6. 1960~2018年降水量累积距平 图7. 1960~2018年年降水日数M-K检测曲线 图8为昆明市1960~2018年的年降水量小波分析结果。从图中可以发现，昆明市1960~2018年间年降水量演化过程中存在着多时间尺度的特征，其中主要存在着26~30a、16~22a、8~12a、5~a以及3~4a这5类时间尺度的周期变化规律。进一步由年降水量的小波方差(图9)可知，1960~2018年的小波方差存在5个较为明显的峰值，依次对应着4a、6a、10a、18a和29a的时间尺度，说明29a左右的周期震荡最强，为年降水量变化的第一主周期。18a、10a、6a和4a时间尺度分别对应着第二、三、四、五峰值，为年降水量变化的第二、三、四、五主周期。说明上述5个周期的波动控制着年降水量在1960~2018年的变化特征，且第一主周期29a以“降水量少–降水量大–降水量少”为特征。 图8. 1960~2018年年降水量变化小波系数实部等值线图 图9. 1960~2018年年降水量的小波方差图
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user: 4. 结论 采用一元线性回归分析方法对昆明1960~2018年的降水进行趋势分析，并对其进行Mann-Kendall非参数检验，最后使用小波分析探究降水的周期规律，得出以下结论： 1) 昆明市1960~2018年年降水量、年降水日数大致呈下降的趋势，但年降水量下降趋势不显著，年降水强度、年最大日降水量均大致呈升高的趋势，但两者升高趋势均不显著。 2) 近59a，年降水量在1976~1977年间第一次产生突变，在1993~1994年第二次产生突变，在1999年第三次产生突变。年降水日数在1993年开始产生突变。 3) 近59a的年降水量演化过程中主要存在着26-30a、16-22a、8-12a、5-7a、3-4a这5类时间尺度的周期变化规律，且第一主周期29a以“降水量少–降水量大–降水量少”为特征。
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user: 摘 要 本文运用分段线性效用函数分别评价的建模方法，研究了由一个风险规避零售商和一个风险中性供应商组成的二级供应链在期权契约下的协调问题。研究发现，采用分别评价的方法具有更好的理论解析解；且契约参数满足一定条件时，期权契约可以有效的协调供应链。最后通过数值例子对理论结果进行了验证。 关键词 :风险规避，供应链协调，期权契约 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 行为运作管理是把非理性行为问题集成到传统经营管理领域的一门新兴边缘学科 [ 1 ]，目前，行为运作的研究已逐渐成为运作管理领域的一个新的热点，研究行为因素对供应链的影响是一个十分有意义的课题 [ 2 ]。风险规避作为一种非理性的行为被广泛的应用到经济管理决策中，且相关理论与实证的研究表明，决策者的决策行为受风险态度的影响。因此，在供应链的研究中，考虑决策者的风险偏好特性，更贴近于供应链管理的实际情况 [ 3 ]。 Schweitzer等 [ 4 ] 根据Kahneman [ 5 ] 提出的前景理论，最早将损失规避行为引入到报童模型中，随后损失规避这一行为在供应链的研究中受到关注。张芳慧 [ 6 ] 等证明了批发价格契约不能协调零售商为损失厌恶的供应链；胡支军 [ 7 ] 等基于收益共享契约，研究了零售商具有损失厌恶行为的供应链协调问题，研究发现零售商的最优订购量随其损失厌恶程度的增加而减少；Vipin [ 8 ] 等研究了紧急订购契约下由损失规避零售商参与的供应链的协调问题；刘咏梅 [ 9 ] 等将数量弹性契约引入到损失规避零售商参与的供应链中，研究发现调整契约参数可以实现供应链协调；刘云志 [ 10 ] 等建立了损失规避与促销行为的VMI的供应链协调模型；孙浩 [ 11 ] 等对价格影响需求下零售商具有损失规避行为的闭环供应链进行研究；Deng [ 12 ] 等对零售商的损失规避程度不对称的情形进行研究，研究发现，损失规避程度的不对称降低了产品的生产量；王勇 [ 13 ] 等研究了信息不对称下由风险中性供应商和损失规避零售商组成的二级供应链的决策问题，并用数值算例说明信息共享可以有效提高供应链成员的期望效用；林志炳 [ 14 ] 等则对零售商和供应商均是损失厌恶的供应链进行研究，研究发现零售商的最优订购量随损失厌恶程度的增加而减少；Chen [ 15 ] 将期权契约引入到由风险规避零售商和风险中性的供应链中。 上述文献中的研究，均采用效用函数整体评价的建模方法，难以求出模型的解析解。Becker-Peth [ 16 ] 等则采用效用函数分别评价的方法，研究了损失规避零售商的订购问题； 在此基础上，顾波军 [ 17 ] 等将收益共享契约引入到零售商具有损失规避行为的供应链中，研究发现采用效用函数分别评价的方法，使理论结果具有更好的解析特征。 本文基于多重心理账户，采用效用函数分别进行评价的方法，研究期权契约下零售商具有损失规避行为的供应链，并用数值例子来说明模型的可行性。
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user: 2. 问题描述与基本假设 本文考虑由一个风险规避零售商和一个风险中性供应商组成的二级供应链在期权契约下的协调问题。在销售季节前，供应商首先公布产品的期权购买价格 w o 和期权的执行价格 w e ；零售商根据对市场需求的预测以及供应商提供的价格信息来确定期权的购买量Q；供应商根据零售商的订单安排生产。在销售季节末，零售商获得完全市场需求信息，并确定期权的最终执行量；在零售商执行期权后剩余的产品拥有一定残值v。 本文将风险规避效用函数定义为 U ( x ) = { x ， x ≥ 0 ; λ x ， x < 0 ， (1) 其中： λ > 1 ，为损失规避的程度，x为所关注的经济指标，如利润，收益，成本，超订成本，缺货损失等。 本文其它相关变量与符号如下： 本文建立的模型，对参数的假设条件如下： 1) 不失一般性， p > w > c > v ； 2) w o + w e < p ，期权契约下，确保零售商能够盈利。
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user: 3. 集中决策模型 在集中决策下，将零售商和供应商看作同一个经济实体，并认为供应链是风险中性的，决策者以供应链系统期望利润最大化为目标进行决策。 供应链系统的期望利润函数为： Π ( Q ) = p E min ( x ， Q ) + v E ( Q − x ) + − g E ( x − Q ) + − c Q ， (2) 其中，第一项为销售收入，第二项为剩余产品的残值，第三项为缺货风险费，第四项为生产成本费。 定理1 [ 18 ] 在集中决策下，存在唯一的最优订购量 Q c 使 Π ( Q ) 达到最大，且 Q c 满足： Q c = F − 1 ( p + g − c p + g − v ) ， (3)
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user: 4. 分散决策模型 在分散决策模式下，零售商作为独立的经济利益主体，且具有风险规避行为，关注的是效用的大小，会以自身期望效用最大化为目标来确定订购量。 4.1. 批发价格契约 批发价契约分散模式下，风险规避零售商的效用和期望效用分别为： U π r 0 = { ( p − w ) x − λ ( w − v ) ( Q − x ) ， x ≤ Q ; ( p − w ) Q − λ g ( x − Q ) ， x > Q ， (4) E U π r 0 = ( p − w + λ g ) Q − { p − w + λ ( w − v + g ) } ∫ 0 Q F ( x ) d x − λ μ g ，(5) 供应商的期望利润为 . (6) 定理2 在批发价分散模式下，对于给定的 λ ，存在唯一的 Q w * 使 E U π r 0 最大，且满足： Q w * = F − 1 { p − w + λ g p − w + λ ( w − v + g ) } . (7) 证明：对(5)式分别关于Q求一阶导数和二阶导数得： d E U π r 0 d Q = ( p − w + λ g r ) − { p − w + λ ( w − v + g r ) } F ( Q ) ， (8) d 2 E U π r 0 d Q 2 = − { p − w + λ ( w − v + g r ) } f ( Q ) ， (9) 显然， d 2 E U π r 0 / d Q 2 < 0 ，即 d E U π r 0 / d Q 是关于Q的减函数。又 lim Q → 0 d E U π r 0 d Q = p − w + λ g r > 0 ， lim Q → ∞ d E U π r 0 d Q = − λ ( w − v ) < 0 ， 由零点存在定理知，存在 Q w * ，使得 d E U π r 0 / d Q = 0 ，且满足 式。 由 d 2 E U π r 0 / d Q 2 < 0 可知： Q w * 为 E U π r 0 的唯一最大值点。 零售商在考虑契约时会与批发价契约进行比较，若契约下零售商的期望效用低于批发价契约的期望效用，则零售商不接受契约，因此，本文定义批发价契约下损失规避零售商的最大期望效用为零售商的保留效用，记作 E U π r * = E U π r 0 ( Q w * ) 。 由于零售商在供应链中占主导地位，供应商按照零售商的订单组织生产，故将批发价下供应商的期望利润定义为他的保留利润，记作 Π s * = Π s 0 ( Q w * ) 。 4.2. 期权契约 在期权契约下，零售商根据供应商提供的价格情况以及市场环境来确定期权购买量；销售季节末，零售商根据实际需求来执行期权，供应商按订单生产，且具有完全供货能力。 期权契约分散模式下，风险规避零售商的效用和期望效用分别为： U π r = { ( p − w e − w o ) x − λ w o ( Q − x ) x ≤ Q ( p − w e − w o ) Q − λ g ( x − Q ) x > Q (10) E U π r = ( p − w e − w o + λ g ) Q − { p − w e − w o + λ ( w o + g ) } ∫ 0 Q F ( x ) d x − λ μ g (11) 定理3 对于给定的 λ (λ > 1)，在期权契约下，存在唯一的最优订购量 Q o * 使 E U π r 最大，且满足: Q o * = F − 1 { p − w e − w o + λ g p − w e − w o + λ ( w o + g ) } (12) 证明: 对 E U π r 关于Q求一阶导数得： d E U π r d Q = p − w e − w o + λ g − { p − w e − w o + λ ( w o + g ) } F ( Q ) (13) 由假设条件(2) lim Q → 0 d E U π r d Q = p − w e − w o + λ g > 0 ， lim Q → + ∞ d E U π r d Q = − λ w o < 0 ， 则存在 Q o * ，使得 d E U π r / d Q = 0 ，且 Q o * 满足(12)式。 又 d 2 E U π r d Q 2 = − { p − w e − w o + λ ( w o + g ) } f ( Q ) ， (14) 由假设条件(2)得： d 2 E U π r / d Q 2 < 0 ，即 E U π r 为Q的严格凹函数，且在 Q o * 处达到最大。 期权契约下，风险中性供应商的期望利润函数可以表示为： Π s ( Q ) = w e E min ( x ， Q ) + w 0 Q + v E ( Q − x ) + − c Q ， (15) 即 Π s ( Q ) = ( w e + w 0 − c ) Q − ( w e − v ) ∫ 0 Q F ( x ) d x . (16)
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user: 5. 基于期权契约的供应链协调 定义1对于一个风险规避的零售商和风险中性的供应商组成的供应链，通过契约实现协调是指在契约下： 1) 零售商的期望效用和供应链系统的期望利润同时达到最大； 2) 零售商的期望效用不低于自己的保留效用； 3) 供应商的期望利润不低于自己的保留利润。 定理4对于给定的风险规避程度 λ ，若契约参数 ( w e ， w o ) 满足 w e = p − w o + λ ( w o + g ) − λ w o ( p + g − v ) c − v ， (17) 时，供应链系统的期望利润以及风险规避零售商的期望效用同时达到最大 证明：对于给定的 λ ，令 Q o * = Q c ，得 F − 1 { p − w e − w o + λ g p − w e − w o + λ ( w o + g ) } = F − 1 ( p + g − c p + g − v ) ， 整理即得(17)式。 当 λ = 1 时，供应链模型变为零售商和供应商均为风险中性的期权契约模型，即传统的期权契约模型，此时 w e = p + g − w o ( p + g − v ) c − v ， 与Wang [ 19 ] 得出的协调条件一致。 定理4表明，当契约参数 ( w e ， w o ) 满足定理条件时，在零售商的期望效用达到最大的基础上，供应链系统的期望利润也可以达到最大。此外，由定义1可知，要使期权契约能够协调供应链，还应满足 { U π r ( Q o * ) ≥ E U π r * Π s ( Q o * ) ≥ Π s * (18) 定理5对于给定的风险规避程度 λ ，若契约参数 ( w e ， w o ) 满足(17)式，且 w min ≤ w o ≤ w max 时，供应链可以实现协调。其中 w min = E U π r * + λ μ g λ ( p + g − c ) c − v Q c − λ ( p + g − v ) c − v ∫ 0 Q c F ( x ) d x ， w max = ( p − c + λ g ) Q c − ( p + λ g − v ) ∫ 0 Q c F ( x ) d x − Π s * λ ( p + g − c ) c − v Q c − λ ( p + g − v ) + ( c − v ) c − v ∫ 0 Q c F ( x ) d x 。 证明：当契约参数 ( w e ， w o ) 满足(17)式时， Q o * = Q c ，零售商和供应链系统的期望效用都会达到最大，由 E U π r ( Q o * ) ≥ E U π r * 得 w o ≥ E U π r * + λ μ g λ ( p + g − c ) c − v Q c − λ ( p + g − v ) c − v ∫ 0 Q c F ( x ) d x ， 即 w o ≥ w min 。由 E π s ( Q o * ) ≥ Π s * 得 w o ≤ ( p − c + λ g ) Q c − ( p + λ g − v ) ∫ 0 Q c F ( x ) d x − Π s * λ ( p + g − c ) c − v Q c − λ ( p + g − v ) + ( c − v ) c − v ∫ 0 Q c F ( x ) d x ， 即 w o ≤ w max 。 故当 w min ≤ w o ≤ w max 时，零售商的期望效用均大于它的保留效用，供应商的期望利润大于它的保留利润。由定义1可知，此时供应链实现协调。
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user: 6. 数值算例 为了阐述以上理论结果，下面结合数值例子进行分析验证，模型中参数取值如 p = 14 ， w = 8 ， c = 4 ， g = 0.5 ， v = 0.5 ，并假设市场需求x服从 [ 0 ， 200 ] 的均匀分布。 取 λ = 1.5 ，当 w o = 1.2 时，由(17)可得： w e = 8.1500 ，此时满足假设(2)，由(3)式和(12)式可得： Q o * = Q c = 150.0000 ，从图1中可以看出，风险规避零售商的期望效用和供应链系统的期望利润在 Q = 150.0000 均达到最大，由此验证了定理4的有效性。 图1. 风险规避零售商的期望效用和供应链系统的期望利润曲线 给定 w o ， w e 由(17)式给出。假设风险规避程度 λ = 1.5 ，则 E U π r * = 178.1250 ， Π s * = 300.0000 ，由定理5可知， w min = 0.7500 ， w max = 1.3974 ，以 w o = 0.3618 为起点，0.1294为间隔讨论 w o ，对 w e 以及零售商、供应商期望效用的影响，由此可得表1。 Table 1 The influence of w o on w e ， retailer’s expected utility and supplier’s expected profi w o w e E U π r Π s E U π r − E U π r * Π s − Π s * 0.3618 12.7601 47.1075 678.6544 −131.0175 378.6544 0.4912 12.0484 90.7800 631.3425 −87.3450 331.3425 0.6206 11.3367 134.4525 584.0306 −43.6725 284.0306 0.7500 10.6250 178.1250 536.7184 0 236.7187 0.8794 9.9133 221.7975 489.4069 43.6725 189.4069 1.0088 9.2016 265.4700 442.0950 87.3450 142.0950 1.1382 8.4899 309.1425 394.7831 131.0175 94.7831 1.2676 7.7782 352.8150 347.4712 174.6900 47.4712 1.3970 7.0665 396.4875 300.1594 218.3625 0.1594 1.5264 6.3548 440.1600 252.8475 262.0350 −47.1525 1.6558 5.6431 483.8325 205.5356 305.7075 −94.4644 表1. w o 对 、零售商期望效用、供应商期望利润的影响 由表1可知， w e 随 w o 的增加而减少， E U π r 随 w o 的增加而增加， Π s 随 w o 的增加而减少，且 w o 在 [ 0.7500 ， 1.3970 ] 内取值时，有 E U π r ≥ E U π r * 且 Π s > Π s * ，且契约参数满足(17)式。此时，供应链实现了协调，由此验证了定理5。 由图2可知，当 λ > 1 时，随着零售商风险规避程度的增加，零售商的期望效用会增加，而供应商的期望利润会减少。 图2. λ 对 E U π r ， Π s 的影响
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user: 7. 小结 对于一个由风险规避零售商和风险中性供应商组成的二级供应链， 采用效用函数分别评价的建模方法，研究了期权契约下供应链的协调问题。研究表明：1) 理论部分具有解析解；2) 期权契约能够协调供应链；3) 当供应链协调时，随着期权购买价格的增大，零售商的期望效用逐渐增大，供应商的期望效用逐渐减少；4) 随着风险规避程度的增加，零售商的期望效用会增加，供应商的期望效用会降低。
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user: 摘 要 本文在基于社会力模型的理论基础上，从太原科技大学某教学楼出发，将经常发生拥堵的课间上下楼梯的行人流作为研究对象，利用三维建模软件3ds Max和虚拟引擎Unity3D对行人疏散进行仿真模拟，探讨了不同密度、不同疏散策略对行人上下楼疏散效率的影响。研究结果表明：随着密度的增加，行人随机无序上下楼会导致疏散效率的显著降低。实际中，在人流密度较大时，楼梯上采用“左下右上”原则或左右楼梯采用“左楼梯下，右楼梯上”原则，可提高上下楼学生的效率。本文得出的结果可为校园教学楼人群疏散方案的设计提供参考依据。 关键词 :社会力模型，Unity3D，上下楼梯，疏散策略，仿真 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 当前，随着国民经济的增长，高校的招生规模不断增加，全国大部分高校面临校园资源紧张的难题，其中教学楼等类似高层建筑物在紧急疏散过程中易发生拥挤踩踏事故，是人员伤亡事故的频发场所。行人疏散在高层建筑物中受多方面因素的制约，其中关键的两大因素是建筑结构和人员特征。王琨等 [ 1 ] 通过采集实地疏散数据，运用回归曲线构建模型，据此得出疏散变量变化规律；张丽华 [ 2 ] 使用Pathfinder软件，结合教学楼内人员上课的密度分布规律，通过实地测量数据建立教学楼的立体疏散模型，并对模型进行优化；李俊梅等 [ 3 ] 利用Building EXDOUS模拟，分析教学楼疏散通道在实际使用中存在的问题，提出合理安排使用教学楼、设置疏散分区、拓宽出口及加强疏散演练等建议；张雪峰等 [ 4 ] 以双层教学楼为背景，基于事件/委托机制和多智能体技术，提出了人员视觉感知模型，并实现了模型间的通信交流；陈丽丽等 [ 5 ] 对Unity3D作为虚拟现实工具应用于疏散仿真领域的可行性做了对比研究；杜彪等 [ 6 ] 采用人员疏散仿真技术分析楼梯梯段布置对疏散效率的影响，研究了整体疏散和局部疏散的优化策略；李若菲等 [ 7 ] 为研究不同楼梯类型的行人疏散效果，改进传统社会力模型，并通过总疏散时间和平均疏散速度指标以及微观速度密度分布图分析其疏散过程中内在物理机制；彭电华等 [ 8 ] 用Pathfinder软件，建立了等比例全尺寸仿真模型，对图书馆内的人员疏散进行模拟分析与优化。刘旭光等 [ 9 ] 为研究楼梯区域人员应急疏散行为特征，开展了多组上下楼疏散实验，对疏散效率、速度、密度、流量等典型特征进行了分析；韩延彬等 [ 10 ] 分析影响人群路径选择因素的基础上，提出了一种基于疏散路径集合的路径选择模型；鞠志伟等 [ 11 ] 基于物联网技术将井下人员定位系统、综合调度通讯系统及监测监控系统等采集的信息与路径搜索算法相结合，以传感器设备采集的实时数据为疏散路径的权值，实现了井下人员安全逃生疏散仿真。 综上可以看出，上述对高校教学楼的疏散研究，主要侧重于整个教学楼的应急疏散能力、行人的运动特征等。本文以拥堵踩踏事故的高发点——某高校教学楼上下课期间的楼梯上行人对流为研究对象，利用Unity3D构建了一种高校教学楼楼梯人员疏散模型，着重分析楼底上行人上下楼的对流行为特性，并提出相对较优的疏散策略。
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user: 2. 模型建立 2.1. 模型结构构成 基于3ds Max图形制作软件创建某高校教学楼的简化模型及行人模型。该教学楼是本科生集中上课的场所，建筑面积为2450 m 2 ，共3层，楼层纵高3 m，单间教室净占用面积60 m 2 ，每一层共有10间教室，建筑模型设置东西对称的双楼梯通道，楼梯平台净宽度2 m，楼梯踏步水平面净宽度0.3 m，单边阶梯段共12级台阶。教学楼一层楼梯口连接东西两个出口检测器，行人到达自动计数并消失完成疏散过程。目前两出口都开放，教学楼模型的走廊空间及疏散出口设置如图1所示，楼梯模型如图2所示。 图1. 走廊空间及疏散出口设置 图2. 楼梯模型 2.2. 行人模型参数设置 在本实验中，我们将3ds Max中的人物模型导入Unity3D中，按照环境建模中设置的参数对人物模型执行“克隆”操作，使得在实验初始状态时，能通过代码控制生成在教室的行人数量。人物模型尺寸设置为：身高1.7 m，肩宽0.4 m，步距0.3 m。在本例中，考虑模拟疏散行为与实际情况相近，文中引入了人员的动力学特性、碰撞体特性、群组行为、躲避优先级和速度属性，如表1所示。 Table 1 Pedestrian motion attribut 名称 属性 人群动力学 模型对象遵循运动学定律 碰撞体特性 使模型实体化，避免穿模 群组行为 使大规模人群运动智能化 躲避优先级 对障碍躲避的优先级 速度属性 某一时刻行人瞬时速度 表1. 行人运动属性 2.3. 模拟参数设置 行人在自由行走时受到自身条件及建筑物环境等因素的影向导致速度的差异，同时当行人疏散时，其步行速度还将受到人员密度的影响。本文考虑大学生群体，故速度主要受性别影响。根据文献 [ 4 ] 中的描述，采用表2中的数据。 Table 2 Pedestrian parameter 行人类型 年龄/岁 行人速度m/s 上楼速度 下楼速度 走廊行走速度 男性 <30 0.65 0.78 1.30 女性 <30 0.55 0.66 1.10 表2. 行人参数设置 当密度高时，行人的运动规律通常以一个完整的群组进行，单一个体在集群当中会缺失一定的自主性，结合社会力的设定加入，这样让行人既具有微观个体运动特性，且不缺失集群运动特性。根据文献 [ 4 ] 中的描述，下面为在楼梯的人流速度公式： v = σ × m × ( 112 D 4 − 380 D 3 + 434 D 2 − 217 D + 57 ) (1) m和 σ 为修正系数： σ = 0.775 + 0.44 exp ( − 0.39 × D ) × sin ( 5.16 D − 0.224 ) (2) m = 1.49 − 0.36 D (3) 式(1)中： D = D 0 + L ；L为行人对地的投影面积，取0.4 m 2 ；D 0 为一定区域面积内的人流密度(人数/m 2 )。
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user: 3. 楼梯区域对流仿真结果及分析 作为一栋主要教学楼，在工作日上午10:00第一大节课和下午4:00第三大节课结束时，会出现严重的拥堵现象。本文考虑行人上下楼时人流密度对疏散效率的影响，假定行人无序上下楼梯，取三组人流密度0.5人/m 2 、1.00人/m 2 、1.80人/m 2 ，分别对应低、中、高三种密度。图3给出了不同人流密度下楼梯间行人疏散模拟情况，其中黄色代表上楼行人，红色代表下楼行人。 图3. 不同人流密度下楼梯处人员疏散模拟场景。(a) 低密度，(b) 中密度，(c) 高密度 通过比较图3得到，在自由状态下，低密度下人流较为分散，不易产生冲撞拥堵(见图3(a))；随着密度的增大见(图3(b))，开始在楼梯口有人群集结拥堵，在楼梯的人群因密度增大导致人员对撞和摩擦提升，进而使得图3(b)情景相较于图3(a)，疏散效率明显下降；当达到高密度时(见图3(a))，大量的行人导致上下楼梯端口处大量拥堵，特别在中间平台两股对流形成对峙状态，行人间、行人与建筑物的摩擦力过大，致使人员疏散极其缓慢，疏散效率最低。
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user: 4. 疏散策略优化对比 通过上面分析发现，当行人无序上下楼梯时，在中高密度下极易造成行人流的对冲，指示疏散效率极低。鉴于此，在初始总人数为1200人时的高密度人流疏散情景下，提出下列三种策略(注：图4、图5、图6中红色代表下楼人群，黄色代表上楼人群)。 疏散策略s1：自由状态行人疏散模拟。此疏散策略下教学楼内人员在遵循就近原则的前提下(即选择距离自己最近的出口且路径选两点之间直线最短)，通过设定行人对疏散通道的吸引力大小使之达到各楼梯均匀使用，模拟情景如图4所示。 图4. 疏散策略s1模拟情景 疏散策略s2：遵循在楼梯间左下右上原则。该策略下学生在楼道间上下楼左右分开，期望能降低因自由运动而造成的行人冲撞堵塞，从而减轻疏散压力。疏散时，各出口吸引力不变，即行人运动路径大致与疏散策略s1相同，避免在运动轨迹上产生不必要的冲突，模拟情景如图5所示。 图5. 疏散策略s2模拟情景 疏散策略s3：遵循左楼梯下，右楼梯上原则。在观测模拟过程时发现，当在单个楼梯间行人运动只是上楼或下楼，其疏散效率比同时上下楼高，故设定疏散策略3深入探究在遵循左楼梯下，右楼梯上原则下对疏散效率的影响。该情景下规定第三层行人在左侧下楼梯，第二层行人在左侧上楼梯，模拟情景如图6所示。 图6. 疏散策略s3模拟情景 图7进一步给出了三种疏散策略的对比图，不难发现，疏散策略s1在进行人员上下楼时拥堵持续时间最长为237秒，疏散效率不高；疏散策略s3次之，完成疏散所用时间为192秒；相比于s1、s3疏散策略s2在仿真实验中表现良好，疏散时间为165秒。 图7. 疏散策略对比图 此外，s1与s2两种情况在0~40秒时总疏散趋势大致重合，表明两组行人在行动到楼梯口时运动规律相同，行人在此时段还大量盘踞在过道和教室中，导致最先抵达楼梯的行人能够较快速疏散；超过40秒由于规定s1的行人无序上下楼运动，致使上下楼行人流摩擦阻力较大，从图4可见在楼梯中部平台形成了强烈对峙，而s2左右分开相对减小了阻力面积，具体体现在s1与s2在相同时间疏散人数的差异，从图中曲线可知，由于s1受到的行人流冲突更大导致其曲线波动较s2也更大。将s3与s1、s2对比可知在0~40秒s2与s1曲线斜率变化较大的时候，s3曲线表现得相对较为平稳，且趋势更平缓，这是由于s3的人群并没有受到对流的冲击，由于人流基数大，随着时间推进导致人员在进入楼梯口开始大量拥堵，使得楼梯口通量小，而楼梯处没有反向人流阻碍运动，处于楼梯处行人密度较低；在150-175秒时间段由于人员再次在出口拥堵导致图像斜率下降。就总体仿真实验来说，由Unity3D构建的场景模型较好模拟了对学生群体上下楼疏散过程，能为实际状况提供参考数据。
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user: 5. 结语 本文基于社会力模型，在不同疏散策略下，利用Unity3D对教学楼学生群体上下课时段的人流情况进行了模拟，通过比较分析，得到以下结论和建议： 1) 学生课间随机无序上下楼，移动阻力较大，行人流对撞更激烈，使得楼层间特别是楼梯口处形成大规模人群拥堵现象。 2) 实际中，在人流密度较大时，楼梯上采用“左下右上”原则或左右楼梯采用“左楼梯下，右楼梯上”原则，可提高上下楼学生的效率。
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user: 摘 要 针对智能生产车间基于AGV的物料搬运系统的建立，确定AGV配置数量以及组合考虑缓存区容量、设施布局等问题至关重要。这类组合问题属于NP-Hard问题，往往难以求出精确解。因此本文提出了仿真优化的方法以获得问题的近优解。首先，对车间生产流程及AGV配置优化问题进行了描述；其次，基于Plant-Simulation仿真平台建立了具有MHS的智能生产车间的仿真模型；最后，通过仿真实验并对仿真结果的分析，总结了MHS最优配置方案，可为该智能车间设备配置、调度策略的制定提供决策支持。 关键词 :自动导引车，仿真，Plant Simulation，智能车间 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 在当前以中高速、优结构、新动力、多挑战为主要特征的新常态下，发展智能制造不仅是我国产业转型升级的突破口，也是重塑制造业竞争优势的新引擎，被理论与实践各界普遍认为代表了制造业的未来方向 [ 1 ]。智能制造包括智能制造技术与智能制造系统，它通常具有高度自动化和自适应、自学习的功能。因此，为推动制造业的智能化进程，从智能装备、加工技术到资源管理、生产流程，都受到了国内外学者的关注和研究。特别的，其关键技术制造资源的优化调度已经成为了当今研究和应用的热点。 生产调度问题通常是指针对一项可分解的工作，在尽可能满足其约束条件的前提下，合理地分配其生产地点、生产时间和生产工序，以达到某些性能指标的最优化 [ 2 ]。随着传统的车间作业环境、柔性制造系统到复杂的分布式制造系统、面向服务的网络化制造环境 [ 3 ] 的发展，制造系统变得越来越复杂，系统的动态性和不确定性更加突出，使得解决复杂制造环境下的调度问题变得越来越困难。 调度研究的核心内容和重点是调度方法，归结为4种类型：基于运筹学的方法、启发式方法、基于仿真的方法和基于人工智能的方法 [ 4 ]。仿真调度方法是通过对仿真模型的运行来收集数据，并运用这些数据对实际系统进行性能和状态方面的分析，从而对系统采用合适的控制调度方法 [ 5 ]。 用仿真方法研究制造系统，就应该用仿真语言或者商用的仿真软件建立系统的仿真模型，这样的仿真模型比起解析方法来能更加全面地反映实际系统的特征，在此模型之上对不同的系统参数和策略进行仿真实验，仿真过程所做的就是得到该策略下系统的性能，从而对不同的策略进行评价；还可以通过仿真实验改变系统的一些参数来方便地进行系统各参数的灵敏性分析，并且以此为基础进行系统的优化 [ 6 ]。 本文以某智能车间自动导引车系统(Automated Guided Vehicle System， AGVS)的实际应用为背景，提出一种综合AGV路径、调度规则、交通管理以及电量管理等约束的AGVS仿真模型建立方法，并基于所建立仿真模型AGVS的参数设置，调度规则以及车间布局做出仿真评估，以实现AGVS资源的最佳配置和优化运行。
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user: 2. 应用背景 以AGVS在某动车车载雷达智能生产车间的应用为背景，车间布局如图1所示。 图1. 动车车载雷达智能生产车间布局示意图 目前，该车间只生产一种车载雷达产品。具体生产流程为：1) 根据订单制定生产计划，生产前先将所需全部物料在理料区理料。2) 理料完成后，由AGV将物料配送至物料柜。3) 在将所需全部物料配送至物料柜之后，AGV从物料柜中取出物料送往产线上料区，在完成上料后再将空托盘送回理料区。另外，当一个订单完成后，需要将余料送回理料区。4) 产线上料后系统开始运行，原材料进入产线后需经过10余道工序。其中，半成品在完成前道工序后，暂存于检测下料区；当暂存半成品数量满足老化测试批量时，由AGV送往老化测试区。完成老化测试后，再由AGV运回检测下料区重新上料，继续加工。5) 全部加工获得完成后，成品暂存在成品下料区。当暂存成品数量满足入库批量时，由AGV将成品运往成品库。仿真模型中，假定AGV运行速度为0.5 m/s，AGV蓄电池充电特性为每工作4 h需充电1 h。
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user: 3. AGVS组成及其仿真模型 AGVS由AGV、导引路径网络以及AGVS控制系统组成，在Plant Simulation仿真软件中，AGV和导引路径可分别用Transporter和Track等对象来表示。 总体上，AGVS控制系统可以分为AGVS中央决策层与AGV执行层。其中，中央决策系统主要由交通管理子系统、任务分配以及AGV调度子系统等部分组成；AGV执行层主要由自主路径规划子系统和电源管理子系统组成。AGVS控制系统的工作流程如图2所示。 3.1. 交通管理子系统 当多辆AGV运行于同一各路径系统中时，不可避免地会存在相互干涉、冲突的现象。在单向路径网络中，AGV运行过程中常见的干涉如图3所示。 图2. AGVS控制系统工作流程 图3. AGV运行过程中常见的干涉现象 a) 在AGV执行任务过程中，经过某一路段时，在同一时间段两台AGV相向而行。 b) 在AGV执行任务过程中，在同一时间段两台AGV通过同一交叉路口。 c) 在AGV执行任务过程中，某台AGV在驶向目标任务点的路线上，已存在一辆或多辆AGV，已达到该路段可容纳AGV上限。 d) 该种冲突属于上述冲突类型的特殊情况，触发该种冲突时，对其进行减速、制动、等待、转向等措施均会引发其他冲突，因此需提前规避。 为避免AGV之间发生碰撞和冲突，需要在实际系统中可能出现干涉的区域设置传感器。通过传感器，由AGVS中央决策系统进行判断是否将发生碰撞，如将发生碰撞应立即停车并接受交通管理子系统的协调。 在Plant Simulation仿真软件中，传感器对应于Track对象中的sensor对象。AGV经过此对象时会触发相应的传感器事件(Method对象)，交通管理子系统涉及的各种控制算法均可以通过Method对象中的SimTalk仿真语言实现。 3.2. 任务分配与AGV调度子系统 当系统中有多个待搬运任务或AGV空闲时，任务分配与AGV调度子系统将会负责给AGV分配搬运任务，具体流程如图2所示。 在本研究中，优先采用先到先服务(First In First Out，FIFO)策略。在Plant Simulation中，可以通过Table对象记录新的待完成搬运任务及其发布时刻。当系统中存在空闲的AGV时，立即取出任务记录、执行Table对象中最先被记录的搬运任务。另外，仿真模型中对任务设置优先级，当系统中存在多个任务待完成时，中央决策系统先根据其优先级完成任务排序，再给AGV分配任务。 任务优先级的设置规则如下：为维持产线正常运行、保证产线较高利用率，将产线上料任务定为最高优先级；检测下料任务与老化上料任务及成品入库任务具有次高优先级；当物料柜中有余料时，物料柜上料任务具有最低优先级，当物料柜中余料不足产线上料需求时，将物料柜上料任务调至最高优先级。 3.3. 自主路径规划子系统 本项目中的AGVS均运行于双向路径网络。根据AGV当前位置及其目的地，可以确定AGV在各条路径段上的行驶方向，并且在该路径段上AGV的行驶方向不发生改变。各Track均存有路径网络，当AGV经过Track中的sensor对象时，读取该AGV当前所执行的任务信息，通过Dijkstra算法规划一条从当前位置到目标节点的最短有向路径，具体流程如图2所示。
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user: 5. 结论与展望 本文以Plant Simulation仿真软件为工具，以某动车车载雷达智能制造车间为研究对象，建立了系统仿真模型并完成一系列仿真实验，得到系统在各种参数配置和调度策略下系统的性能指标，详细分析了AGV数量、参数设置等与加工设备利用率、系统产能之间的对应关系。在此基础上得出结论：1) 两辆AGV可以为车间提供有效服务；2) AGV最佳运行速度为0.5 m/s；3) 产线上料阈值应为5套。在确定合理设计参数（如配置数量、运行速度）的基础上，应着重研究调度策略的合理性，以提高AGV的服务能力。后续的仿真研究可考虑将人工智能技术引入资源调度问题中，制定自适应性算法，使得调度系统能随时应变实际系统所发生的情况，以提高制造系统的运行效率。
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user: 摘 要 用工程计算软件MATLAB详细分析验算了网上流传较广的一个E = Mc 2 的推导过程，结果表明在正确使用现有数学工具的前提下，该过程不可能推导出E = Mc 2 。介绍了基于量纲分析，从物理和数学角度推导E = Mc 2 的方法，该方法与相对论无关。 关键词 :量纲分析，质量–能量关系式，狭义相对论，光速原理 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 E = Mc 2 是一个著名的公式(其中，E为能量，M为质量，c为光速)，在(狭义)相对论中称为质量–能量关系式，或者称为质能方程，它是相对论的基础之一。一个源自国外出版物的基于微积分推导E = Mc 2 的计算过程在网上流传较广。作者用MATLAB对该计算过程逐步进行了详细分析和验算，结果表明在正确使用现有数学工具的前提下，该过程不可能推导出E = Mc 2 。可以基于量纲分析方法，从物理和数学角度推导E = Mc 2 ，该方法与相对论无关。