DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 货运列车由提供动力的机车与装载货物的车辆组成。一方面，车辆的种类众多，如棚车、敞车、罐车等等；另一方面，任意类型车辆的使用循环周期是一致的：空车–送达装车地装车–重车–送达目的地卸车–空车。当车辆在货物目的地卸空之后，将空车由卸车地运送至装车地进行重新装车的过程被称为空车调配。为空车指定装车地的决策过程是空车调配的核心问题。按照装车地归属的铁路局进行划分，空车调配可分为局内排空与局外排空两部分。本文主要研究空车调配中的局外排空问题，即空车所在地与装车地分属不同铁路局的情况。我国铁路部门将整个铁路网络(不包含城市轨道部分)进行划分，由18个铁路局分别管辖。每一个铁路局都可以被看作是一个独立运营的铁路公司。空车在进行局内排空时调度较为灵活，既可以与重车混编，也可以编开整列空车直达列车，而进行局外排空时一般只能通过编开空车直达列车送达外局。目前铁路局对于向局外排空的通行做法是，指定若干车站作为集结地，依据集结地的选择对全路局的货运站进行划分，使得每个货运站均属于某个集结地的集结范围。当该货运站产生需要排空的车辆时，将这些车辆运送到对应的集结地，同时在集结地将到达的车辆编入空车直达列车向局外排空。这样做的不足之处在于没有考虑实际空车分布情况，一方面车辆运送成本较高，另一方面如果属于某集结地的集结范围内空车较少，则这些空车的排空速度将会明显降低。因此，我们面临的挑战是：铁路局应当如何高效且低成本地向局外排空。这个问题被称之为铁路局车辆排空问题。 本文将构建关于铁路局车辆排空问题的整数规划模型。这里引入服务网络：货运服务网络指为货物提供服务的网络，每个服务有对应的服务起点和终点，以及使用该服务的花费。空车从产生地经由货运服务网络运送至集结地。在该问题中铁路局管辖界内铁路网络是已知的。这个网络可以被一个有向赋权图来表示，图中的顶点表示货运站，边表示运输服务，边上的权重表示运输成本。例如，图中存在一条由顶点u指向v的有向边 ( u ， v ) ，其权重为 w u v ，则意味着铁路提供从u出发到达v的运输服务，该服务运送一辆车辆从u抵达v的成本为 w u v 。显然，这个图是强连通的，即从任意顶点出发的车辆可以通过一串连续的首尾相接的运输服务抵达任意终点。我们设每个顶点上现有的需要向局外排空的空车数量亦为 已知量。铁路局车辆排空问题的主要决策内容包含两点：1) 选择哪些车站作为车辆集结地？2) 任意车站上的空车应当选择哪条服务路径到达集结地？在解决铁路局车辆排空问题时，我们希望以最小代价且最迅速地完成车辆排空。但是，成本最小与速度最快通常是矛盾的：快速通常意味着较高的代价，反之，低成本则无法保证速度。因此，我们在解决这个问题时需要寻求二者之间的平衡。车辆排空的成本主要产生于将车辆送至集结地的过程中。这里我们以车辆在集结过程中的运输成本最小化作为铁路局车辆排空优化模型的优化目标。车辆排空过程的快慢主要由集结到同一集结地的车辆数决定。集结到某一集结地的车辆越多，则编成空车直达列车所需的时间越短，意味着排空速度越快；反之则排空速度越慢。为了保证车辆排空速度，我们设置一个集结参数作为解的约束条件，使得求得的所有集结地所集结的车辆数都不低于这个集结参数。明显地，当集结参数取值为零时将会得到集结成本最小的解。集结参数取值越大，每个集结地所集结的车辆将越多，相应的车辆排空速度就越快，同时会造成集结成本升高。综上所述，我们可以通过调整集结参数来控制车辆排空成本与排空速度之间的平衡。 国内外学者对于空车调配问题做出了大量研究。Gorman [ 1 ] 综述了铁路空车调配问题。很多学者针对客户需求，研究以客户满意度为主要优化目标的空车调配问题。Heydari等人 [ 2 ] 建立了基于客户的多时段需求的空车调配模型，并且利用拉格朗日启发式算法与分枝定界算法求解该模型。温鑫 [ 3 ] 针对客户实际需求，建立了综合考虑车种代用与需求时间窗要素的铁路空车调配优化模型，并利用遗传算法求解模型。程学庆 [ 4 ] 综合考虑铁路经济效益最大化、货主满意度最大化和空重车调配路径最合理化目标，构建了铁路空车调配多目标优化模型。另一类研究则主要考虑了铁路运输能力对于空车调配的约束。程学庆等人 [ 5 ] 建立了基于时间窗和区段空车运输能力约束的空车调配优化模型。Spieckermann等 [ 6 ] 将空车调配问题看作一个调度问题，以最小化空车走行费用建模，并设计求解模型的贪婪算法。林柏梁等人 [ 7 ] 综合考虑空车供需平衡与路段通过能力约束，建立了空车调配优化模型。朱海狍 [ 8 ] 考虑了列车开行频次所产生的影响，提出了一种最短路径未知且路段通过能力有限的空车调配优化模型。Holmberg等人 [ 9 ] 考虑列车的到站和发站时间，建立了关于空车调配问题的带列车运力约束的多商品流优化模型。进一步的，Holmberg等人 [ 10 ] 研究了具有路径成本固定的多商品流问题，并提出了一种基于拉格朗日启发式算法的混合算法，该算法采用了对偶次梯度搜索和原始启发式算法，计算结果表明该方法能较好地估计最优目标函数值的下界。亦有学者通过将时间变量划分为较短的时间段，研究多阶段动态空车调配问题。梁栋等人 [ 11 ] 采用动态规划方法提出了铁路局管内空车调配的多阶段策略优化模型。苏婕 [ 12 ] 利用时空网络图将空车调配问题转化为的运输问题(Transportation Problem)，通过依次计算每个时段内的运输问题最终得到原问题的解。目前已知的关于空车调配的研究几乎全部基于空车可以与重车混合编组的前提条件。通过前文对于铁路局车辆排空的流程描述可知，这些研究均不适用于铁路局之间的车辆排空问题。因此，本文的研究拓展了关于空车调配问题的研究领域，同时对于提升铁路车辆使用效率、降低运输成本具有实际意义。 本文的主要贡献有以下两点： 1. 通过对铁路局车辆排空流程与优化需求的分析，综合考虑排空成本与排空速度二者之间的平衡，本文建立了关于铁路局车辆排空问题的优化模型，该模型根据实际的空车分布情况动态选择车辆集结地、规划车辆集结方式； 2. 针对模型设计了以遗传算法为元启发式算法，以最小费用最大流算法计算种群中个体适应度的混合遗传算法，该算法对于铁路局车辆排空优化模型具有较高精确度。 本文主要内容安排如下：第二节主要描述关于铁路局车辆排空问题的整数规划优化模型；第三节主要叙述关于上述模型的算法设计；第四节主要描述数值实验设计与计算结果；第五节是关于本文研究的结论总结以及对于未来研究方向的展望。
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user: 2. 模型 2.1. 问题分析 排空问题主要需要决策集结站点如何选取以及空车的集结方式，针对这样的需求，已知的是货运服务网络和空车的分布。由于成本主要产生于集结过程，因此将集结成本作为优化目标，这里的成本是空车在运送至集结地过程中使用的服务网络成本。同时考虑到排空速度，本文引入集结参数，将每个集结地保有一定数量的空车作为约束条件。若该参数越大，则编成列车发出的速度越快，但相应地会增加成本。集结成本与排空速度两个因素相互制约，本文通过建立车辆排空模型得到平衡两者的优化结果。 2.2. 符号说明 G：货运服务网络； V：图中顶点集，表示车站集合； E：图中边集，表示运输服务； W：边上权重，表示货运服务费用； a：顶点上权重，表示各车站上的空车数量； B：给定常数，集结参数，表示集结站点上要求的空车数量下限； C：V的子集，表示集结站点集合； S：表示除集结车站的其余车站集合； i：表示除集结车站外的其余车站； j：表示集结站点； x i j ：决策变量；表示S中i点送往C中j点的空车数量； N：表示正整数集。 2.3. 符号说明 根据空车分布不同，动态选取空车集结站点，以集结过程中运送空车成本之和最小为目标，并保证每个集结站点空车数量大于给定下限。模型输入为：货运服务网络G (假设任意两点之间空车均选择最短路径到达，因此货运服务网络为实际路网抽象成的完全图)，各站空车数量a，集结参数B。输出为：最优集结站点集合C，空车集结方案。构建铁路局车辆排空问题的整数规划优化模型如下： min ∑ i ∑ j w i j ⋅ x i j (1) s .t .     ∑ i x i j + a j ≥ B ，     ∀ j ∈ C ， (2) ∑ j x i j = a i ，     ∀ i ∈ S ， (3) x i j ∈ N . (4) 模型中：式(1)为目标函数，为所有从车站i到车站j的空车数量乘以i到j的单位运送成本表示运送空车成本最小；式(2)为从所有不同车站i发出到达j的空车数加上j站上的空车数之和大于B，表示各集结站点上空车数量的下限约束；式(3)为S中任意一个车站i，送往j站的所有空车数之和等于该车站上的空车数量。式(4)为决策变量约束。
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user: 3. 算法 3.1. 最小费用最大流算法 最小费用最大流算法 [ 13 ] 是一类应用在网络中的组合优化算法，网络的每条边上都有容量和费用两个属性，如何选择流向和相应的流量，得到最小费用下的可行流是最小费用最大流算法主要解决的问题。具体为：在初始网络W上，取初始流为零流，构造增广费用网络图，求出网络中从起点到终点的最短路，如果不存在，输出最小费用最大流；如果存在，通过在原网络中得到相应的增广路，对可行流进行调整，调整后得到新的可行流，重复以上过程直到找到网络中的最小费用最大流。 3.2. 遗传算法 遗传算法 [ 14 ] 是美国J. Holland教授于1975年提出的一种借鉴于生物进化规律而来的随机搜索算法，它模拟了生物的进化过程，通过选择、交叉以及变异等操作，种群经过若干代进化后，可以达到最优(或近最优)的状态。已广泛用于生产调度问题 [ 15 ]、函数优化 [ 16 ]、自适应控制 [ 17 ] 等方面。算法首先编码产生初始种群，通过计算种群中个体的适应度值选择出适应度高的个体。利用交叉和变异操作产生新的种群，重新对新的种群进行评价，直到满足停止条件，得出优化结果。 3.3. 最小费用最大流–遗传混合算法 (1) 编码 本文选择二进制编码。每个解是由0和1组成的符号串，简单易行。在车辆排空问题中1代表选择该点作为集结站点，0代表不被选为集结站点。将所有车站编号，例如，解(0 1 0 1 0 0)代表一共有6个车站，其中第2个车站和第4个车站被选为空车的集结站点。 (2) 初始化种群 初始种群指随机生成一定数量的个体形成一个初始群体，以作为进化的基础。每个个体代表一个解。问题中假设所有站上待分配的车辆总数为Q，要求分配后每个集结站上最少达到的空车数量为B，因此最终选取的空车集结站点数最多为 ⌈ Q / B ⌉ ，即集结站点数量有上限。为了缩小算法的搜索空间，在生成初始种群时，控制每个个体中基因为1的数量不超过 ⌈ Q / B ⌉ ，直接生成符合条件的种群可以减少搜索无用个体，加快进化效率。 根据车站数m，建立一个 m × p x 的0~1 (初始种群)矩阵： (3) 适应度值计算 适应度函数是评价个体好坏的标准，一般以目标函数或者改造目标函数作为适应度函数。本文研究问题的目标是选取集结站点后空车集结过程的花费最小，因此可以根据空车集结过程花费规定个体的适应度值计算方法。 根据实际背景，服务网络可以看作是由集结车站和其余车站组成的完全二部图，集结过程可以看作是其余车站向集结车站运送空车，使得成本最小并且满足集结站点对空车数量的需求。这一过程可以利用图论中最小费用最大流的思想。因此本文采用最小费用最大流算法实现其余站点到集结站点的分配过程。适应度值的确定如下： 步骤1 对于每个种群中的每个个体 x u v ，利用最小费用最大流算法，计算每个个体在网络流中的费用，即对应的集结站点选取方式下空车的集结成本 w u v 。其中最小费用最大流算法的实现参数如下： N = ( V ， E ， C ， W ) 是以V为顶点集，E为弧集，C为弧上的容量，W为弧上货运服务费用的网络。增加一个源点s和汇点t，源点和所有的供点相连，容量为点上的空车数 a i ，费用为0，汇点和所有集结站对应的点相连，容量为 B − a i ，费用为0，供点和集结站点之间的容量设为 ∞ ，费用为对应服务的运输成本，即经过此条服务运送一辆空车的成本。根据上述参数设置，这里最小费用最大流算法计算出的是满足集结站点上最低空车数对应的费用和空车分配方案，如果车站上还有未集结空车，将其按照成本最小的原则分配到相应的集结车站。整个过程的成本由单位运送费用乘以运送空车数。 步骤2 计算种群中最大成本值 w max ，每个个体的适应度值为： w ′ u v = w max − w u v (4) 遗传算子的确定 遗传算子包括选择、交叉和变异。本文选择轮盘赌输法进行选择，并且加入精英保留策略。每个个体进入下一代的概率等于其适应度值与整个种群中个体适应度值和的比例，每一代中最好的个体不参与交叉和变异，直接保留到下一代。使得最优个体不会被破坏。 交叉是通过两个个体进行部分基因的互换，从而产生新的个体。本文选择单点交叉。由于个体中1的个数即集结站点的个数有上限，通过交叉操作时可能会破坏这样的特点，因此在交叉时对此进行调整。如果经过交叉操作后产生的个体中基因为1的数量超过上限，则需要做以下的边界吸收操作：检查个体中1的数目，如果超过上限，则产生一个随机数，作为重新调整为0的个数，并通过随机产生调整的位置将该位置上的1变为0。 变异是指在一定概率下，个体发生基因突变的情况。本文采取单点变异的方式，随机指定个体中某个基因发生变异。和交叉类似，在此过程中也要进行边界吸收操作。 (5) 停止条件 本文将最大迭代次数作为停止条件。
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user: 4. 数值实验 本节的数值实验均使用MATLAB语言实现，其中遗传算法参数设置为：种群规模为30，交叉概率为0.6，变异概率为0.01，迭代次数为300次。 4.1. 数值实验1 在4个服务网络上利用本文提出的算法进行数值实验，并与枚举法进行对比。服务费用矩阵见附录(表A1)，计算结果见表1。 Table 1 Results of genetic algorithm and enumeratio 图规模(车站数) 各站空车数 集结参数 遗传算法计算结果 枚举法计算结果 4 9， 5， 4， 6 10 1， 2 1， 2 5 11， 7， 9， 8， 5 12 1， 2， 3 1， 2， 3 8 10， 6， 7， 8， 9， 11， 13， 9 15 3， 4， 5， 6 3， 4， 5， 6 9 17， 16， 14， 12， 9， 10， 11， 15， 16 20 2， 3， 4， 5， 8， 9 2， 3， 4， 5， 8， 9 表1. 遗传算法和枚举法结果 由表1可以看出，本文使用最小费用最大流–遗传算法计算得出的最优近似解和枚举法得出的精确值相同，遗传算法作为一种随机搜索算法，本文通过引入最小费用最大流算法，提高了计算结果的精度。 4.2. 数值实验2 本节以沈阳铁路局为例，利用区段中心优化法 [ 18 ] 对简化后51个车站(见附录：图A1)的排空问题进行计算。货运服务费用与距离、车站级别等有关，我们综合这些影响因素确定各服务上的费用。随机生成20组空车分布(各站上的空车数量)见附录(表A2)，分别使用本文提出的排空方法和现有的固定空车集结站点的排空方式对以上20组数据计算并作对比，结果见表2。 Table 2 Comparison of experimental result 数据 现有方法 本文方法 成本 对比 集结站点空车数量 成本 集结站点空车数量 成本 1 31 2924 43 267 45 76 1020335 9 663 20 663 26 600 30 600 31 741 543760 46.7% 2 31 2874 43 287 45 80 920092 7 600 16 692 28 704 31 645 44 600 495247 46.17% 3 31 2641 43 385 45 127 989275 2 648 16 600 36 632 40 673 41 600 564496 42.94% 4 31 3112 43 283 45 59 1112841 7 794 17 741 28 719 41 600 47 600 519864 53.28% 5 31 2659 43 303 45 115 949385 2 600 17 600 30 40 47 516277 45.62% 600 677 600 6 31 43 45 1035154 14 15 17 31 39 600686 41.97% 2976 338 48 833 628 600 701 600 7 31 43 45 1088642 8 17 20 35 44 553947 49.12% 2782 322 3 707 600 600 600 600 8 31 43 45 890168 9 17 28 30 31 446208 49.87% 2812 218 121 614 600 665 600 672 9 31 43 45 915997 2 12 17 30 35 523668 42.83% 2926 239 54 600 600 600 600 819 10 31 43 45 1146525 7 17 31 35 46 561440 51.03% 3019 283 14 719 682 600 715 600 11 31 43 45 983900 9 17 20 22 28 560060 43.1% 2724 426 33 672 600 600 711 600 12 31 43 45 1001288 7 26 31 40 46 481566 51.9% 2970 237 3 600 669 600 698 643 13 31 43 45 943713 7 17 20 39 49 533978 43.41% 2655 467 5 600 600 600 600 727 14 31 43 45 129526 2 17 20 22 30 562907 50.16% 3006 258 15 624 692 660 703 600 15 31 43 45 994333 9 17 35 47 49 584492 41.22% 2878 349 32 649 600 810 600 600 16 31 43 45 917953 7 12 26 28 42 536937 41.51% 2566 354 108 600 600 600 628 600 17 31 43 45 1059555 7 12 26 30 40 489855 53.77% 2825 361 16 664 600 728 600 610 18 31 43 45 910668 2 17 30 40 47 512141 43.76% 2853 260 91 607 624 691 682 600 19 31 43 45 818793 8 12 26 36 40 522625 36.17% 2485 447 127 600 600 600 600 659 20 31 43 45 917835 7 17 22 31 35 477062 48% 2771 259 33 600 600 600 600 663 表2. 实验结果对比 由表2可以看出，利用本文设计的算法优化出了合理的空车集结站点。经过分配，每个集结站点上的空车数量达到设定的下限，可以满足集结站点上空车快速编成列车发出的需求；相比于现有的固定集结站点的集结方式，降低了空车的集结成本，改变了空车数量分布差别较大的情况。
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user: 5. 结论与展望 本文主要研究铁路空车调配过程中的车辆局外排空问题。在已知货运服务网络的基础上，本文构建了综合考虑车辆排空成本与速度的整数规划优化模型，并设计了针对上述模型的混合最小费用最大流算法的遗传算法，通过数值实验说明运用该算法能够得到具有高精确性的解。进一步的，本文通过数值实验表明与固定空车集结点的做法相比本文所采用的方法平均节约空车集结成本35%以上。在研究车辆排空问题的同时考虑空、重车流的配合与路网运能资源合理运用是本领域的重要研究方向。
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user: 摘 要 为解决社会关注、家庭负担、医疗和社会资源无法满足养老需求的问题，本文提出，建立一个基于区块链技术的居家养老生态体系，让老人可以不离开熟悉的家庭环境，在家就能享受智能，专业的养老服务，用最低的成本、最诚信高效的办法、可追溯的手段解决老人与生态系统之间的交互。本文从前台和后台分别阐述了养老体系的设计架构，并结合其盈利模式总结养老体系的核心优势，奠定养老体系的实际应用。 关键词 :区块链，智慧养老，居家养老，物联网，生态设计 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 研究背景 1.1. 养老行业背景 数据显示，截至2018年底，中国60岁及以上老年人口超过2.49亿，占总人口的17.9%；65岁及以上老年人口超过1.66亿，占总人口的11.9%，预计到2050年，中国老年人口将达到4.8亿，约占届时亚洲老年人口的五分之二、全球老年人口的四分之一，中国已进入深度老龄社会，养老问题成为一个无法回避的严重社会问题。相对应的，中国养老服务机构数量也保持稳定的增速，目前机构数量保持在17万家左右。随着中国养老产业市场规模的不断扩大，中国养老产业已进入投资窗口期，伴随养老意识普及，需求还将进一步提升。我国当前养老体系倡导“9064”制度，意为90%的老人在家中养老，并由社会化服务协助；6%从政府处购买社区服务进行养老；4%的老人在专业养老机构进行养老。养老业“居家–社区–机构”模式养老类项目数量、金额井喷。 1.2. 传统养老行业发展痛点 在实践过程中，对于机构养老来说，普遍存在公办养老机构“一床难求”，民办养老机构“床位闲置”的问题，造成了资源配置效率低、社会接受程度低的难点，一方面公办机构发挥不出托底的功能，另一方面民办养老机构，面临“低价格–低质量–低入住率”的困境等。对于社区养老和居家养老，则存在基础设施不全，低意愿，监管困难的问题 [ 1 ]。总的来说，养老服务的产生、提供、需求三者并未均衡，社会关注、家庭负担、医疗和社会资源无法满足养老需求。由于对父母的照顾涉及到每个家庭，年轻人工作负担重，很难快速有效地解决老年人遇到的问题；另一方面，传统的养老机构各自独立，用各自的账本完成，独立统计数据，出现了老年人个人信息泄露、健康数据泄露、检测数据错乱、跨区跨机构服务困难以及数据临床业务脱节等问题，造成了养老机构及整个养老领域的效率低下的情况。加之老人们不愿意离开家，居家养老是未来主流的养老模式，完善对老年人的日常护理、疾病管理、陪伴、教育等的养老模式将为符合当前迫切的服务需求。但目前仍没有一个系统可以创建标准化的、严谨的、完整的、连续的健康记录的适合老人的生态。因此，引入世界市场力量，拓展养老服务，创新养老模式是当前需要解决的问题。由此，提出一个由政府管制，技术创新的养老新模式有一定的必要。故本文提出基于区块链的居家养老体系，提出一个以区块链技术为核心的养老体系，并详细阐述了体系设计、运营及相关技术应用，利用区块链技术的核心优势实现传统养老机构的联合发展，解决传统养老模式的痛点。
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user: 2. 区块链居家养老模式设计 2.1. 简单区块链技术介绍 区块链技术具有可追溯的数据结构和去中心化P2P协议，构建了民主生态网络，确保了数据安全存储与转换、运行，维护了数据的不可篡改性，从而确保用户隐私安全，使得互相并不了解的多方实现可信任的、对等的价值传输。本文将从以下3个方面阐述区块链技术在养老系统中的具体应用 [ 2 ]： 一、促进养老行业的标准化：由于区块链的共识机制具有公开的，民主的，透明的特性，并且任何一个节点都拥有发言权。因此所有节点的共识会成为行业的标准，来为大多数的节点服务的，因此，区块链技术可以促进行业标准化。 二、构成老年人信息的数据库：区块链技术的分布式账本可以促进大范围内关于老人数据的采集、储存、管理的效率提升。同时每个节点的数据在收集记录的同时，也形成了信息大数据库。在大数据库中老人的所有信息以及信息流向都可以得到追溯，并允许其他养老机构跨平台地记录服务的产生过程以及对服务进行结果评估，并永久保存结果信息，从而为老人的信息管理提供了安全且便捷的途径。 三、构建智能养老资源电商平台：在利用区块链技术形成信息大数据库后，养老对象可以利用合理的方式获得养老资源及资源对应的成本信息，从而选择合适的养老方式，利于养老资源的配置与优化，完善养老资源与养老对象供需关系的精准度，为智能居家养老奠定基础。 2.2. 基于区块链的居家养老模式设计思路 基于区块链技术的居家养老系统的整体设计思路如图1所示： 图1. 简单居家养老模式介绍 整个体系是以居家老人为中心，建立形成的一个养老生态系统，利用区块链技术、大数据分析技术，通过手机、电脑等设备连接被服务端与服务端，并在公链上接入医疗服务机构，健康监测机构，天气预测平台等多种第三方服务商，并连接运营商，管理商，志愿服务机构或个人从而对老人的身体状况、饮食建议、健康体测、位置定位等进行多种分析与管理，并给出合理的建议，促进智能化居家养老的实现。
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user: 3. 基于区块链技术的居家养老生态详细设计 3.1. 基于区块链技术的居家养老服务流程及主体设计 本文提出的基于区块链技术的居家养老系统由监管主体与服务主体构成。如图2所示，监管主要为政府监管部门，如派出所、街道办事处、市区老龄办等，保证居家养老系统的标准化运行，监管基础设施建设以及多方的协调互利，并与服务主体有效对接沟通，达到居家养老系统的合理运行状态；服务主体连接服务链，促进养老服务供给与需求的平衡。同时，服务主体主要为社区组织者，志愿者，政府服务养老机构，生产企业、老人本人和其照料者等。方面分析并引导养老资源合理配置，丰富服务内容，实现服务的多层次化和细分化，包括协助老人上传信息和使用平台，提供机构与老人的线上匹配与服务和咨询服务。方面收集反馈信息，完善养老模式。最终达到居家养老系统居家养老系统的供给平衡以及标准高效运行 [ 3 ]。 图2. 基于区块链技术的居家养老体系服务流程主体设计 3.2. 前台运营平台设计 基于区块链技术的居家养老系统与机构养老的基本功能相同，但又不完全相同。不同点是基于区块链技术的居家养老系统能够通过信息技术整合更多养老资源从而实现信息互通，实现闭环式养老服务创建一个养老生态系统。在引入更多养老资源的同时也通过区块链监控整个养老生态系统，保证养老服务数据的全程留痕，责任可追溯。整个系统生态提供数据接口，用于引入社会第三方服务，以生态聚数据、以数据聚产业形成养老数据聚集、生态完整、可持续发展的养老大数据生态中心。本文提出，每个居家养老系统有一个养老管家，管理家庭。如图3所示，养老需求方向基于区块链技术的居家养老系统发出养老诉求，再由基于区块链技术的居家养老系统向供给方提供信息。养老需求方指的是老龄化群体及其家人，养老供给方指的是养老服务的提供方，而互联网信息平台指的是相关的互联网企业 [ 1 ]。利用DPOS共识、侧链技术、智能合约、闪电网络、隔离见证、分布式账本、公钥密码、隐身地址技术等技术实现各主体的互联，保证了体系的高效、安全运行。 3.3. 后台数据系统与反馈系统设计 3.3.1. 基于区块链技术的居家养老系统后台数据系统设计 本文提出数据系统的数据来源主要为用户主动上传。其中，老人信息分库、机构信息分库、志愿者信息分库的信息主要包括基本信息，交易信息以及反馈信息。如图4，公证数据分库中的信息主要包括机构与志愿者的身份证明和资质类证明的信息。后台数据库系统通过对元数据的分析与扩展，实现了数据的及时更新，数据变换的及时预测从而实现居家养老系统的有效维护。 图3. 基于区块链技术的居家养老体系运营平台设计 图4. 基于区块链技术的居家养老体系数据系统设计 3.3.2. 基于区块链技术的居家养老系统反馈系统设计 本文提出，反馈信息来源主要为养老服务对象的反馈，监管部门的反馈，以及第三方服务机构的反馈。反馈的内容由居家养老系统的服务质量，居家养老系统的运营的合规状况以及交易的标准化程度进行。由图5可知，反馈系统的结果评估可以分为两个层次，第一个层次为外部反馈，包括定性反馈和具体反馈，第二个层次为内部反馈。定性反馈是根据区块链上老人的日常活动数据定位老人的整体需求，用于针对性或偏侧性匹配侧链服务商以及对数据的深度审查与维护；具体反馈是收集全面侧链的有效数据，对定位性反馈进行补充，完成综合信用评分；内部反馈是完成形成性反馈后，监管方对居家养老系统采取惩罚措施或激励措施，对居家养老系统的发展起鞭策作用 [ 4 ]。 3.3.3. 基于区块链技术的居家养老系统架构设计 本文将后台数据系统及反馈系统的技术应用分为五层进行架构。底层为p2p的分布式网络，中间层提供存储、安全、加速和区块链服务，其中数据存储采用分布式账本技术。随着交易量越来越大，数据越来越多，数据可被存储在数据库中。整体架构设计如图6所示，利用公钥密码、隐身地址等密码学技术可以保护用户的隐私和安全；利用闪电网络、隔离见证等技术可以提高交易的速度，闪电网络可以将不可数交易放在区块链上，隔离见证可以提升签名验证的高效性。区块链服务主要有DPOS共识、侧链技术、智能合约利用于区块链服务，侧链技术可以衍生各种衍生DAPPS，更好的服务于区块链分布式电能网络，智能合约可以保证交易的灵活性与高效性。上层应用是API和客户端，一方面利于养老系统的交易和养老系统管理，另一方面有利于数据查询和分析。 图5. 基于区块链技术的居家养老体系反馈系统设计 图6. 基于区块链的数据系统与反馈系统技术架构设计 另外本文居家养老系统的整体技术应用分为三层进行架构。由图7可知，分别为感知层，网络层和应用层。在感知层中借助多样性传感器，可以经济且快捷的存储和共享所需关键数据，且利用信息采集中间件进行数据的采集实现信息的协同。在网络层中对接5G技术及NB-IOT实现科技同步，实现养老系统运营的高效。在应用层中，为居家养老系统的盈利提供可行性的优势。 图7. 基于区块链技术的居家养老系统架构设计
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user: 4. 基于区块链技术的居家养老生态运营模式与优势 4.1. 运营模式设计 本文提出在养老系统运营模式主要为公益及盈利两个方式。如应用层中所示，基于服务支撑、信息开放、公共中间件，在公益运营中与政府协同构建一个去中心化生态方案和基于链上数据的大数据及人工智能平台，服务于对于健康养老、居家养老所需的各类安全警示、多维告警及联合灾情一体化监控中心，保证老人的安全；在盈利运营模式中借助去中心化网络嫁接一些商业方案，提供更高附加值的服务如商业广告、多维营销解决方案，所得政府补贴也可用于居家养老系统的维护，另外，居家养老系统平台与其他第三方机构合作，如药厂、饮食管理公司等合作，在为老人提供合理化健康建议后产生适当差价，或为部分老人提供收费性进阶VIP服务，用于平台维护。 4.2. 核心优势 当前的养老资源存在低透明度、信息化成本较高、养老资源供需不协调、养老资源分布不均等问题，本文提出的基于区块链技术的居家养老系统一方面可以有效地收集养老资源，另一方面可以实现跨平台、跨区域、跨国家的资源共享，从而实现养老产业的数字化。本文将从以下三个方面具体阐述居家养老系统的核心优势： 一、有效收集优质养老资源：由于养老资源信息孤岛严重，分布不均，各自有各自的独立账本，信息没有串联，没有数据分析，产品给用户反馈参数后，没有对应的服务，优质资源没有有效信息化、应用化、管理化，所以造成了很多优质资源的浪费如健康监测设备量出血压高与心率高，传统养老模式让用户自己去寻求解决方案。但在本文提出的养老生态系统中，会给出对降低血压心率的有效建议，并在手机或电脑等媒介上给出界面，点击之后可以进行购买。这就是通过生态和大数据分析实现的闭环式养老服务，降低了运行成本。养老资源信息整合后，还可以利用养老链的各个节点进行养老资源推广，从而提高数据的透明度，实现优质资源的供给 [ 5 ]。 二、实现养老资源的共享：传统养老资源发展缓慢，与其中心化的模式和架构分不开，而本文提出的居家养老系统的去中心化特性可以释放大多养老资源，提高养老资源的提供效率和使用效率，并且，区块链技术是全球性的技术，可以实现跨区域、跨国家的优质养老资源的共享。 三、企业竞争力优势：传统养老院的盈利模式较为单一，无先进的技术应用。而本文提出的基于区块链技术的居家养老体系具有较强的市场能力以及技术创新性；另一方面，居家养老体系的商业模式多样化可以实现养老体系的多样发展 [ 6 ]。
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user: 5. 结论与展望 养老服务对象个体的复杂性决定了养老机构在设计产品的时候必须做到精细化，而本文提出的基于区块链与互联网+的居家养老系统由于区块链技术的可回溯、不可更改和全过程记录的特征，对于精细化研究提供了可能。随着区块链技术的不断发展，加上其本身所拥有的价值属性，区块链技术未来会在全世界的养老产业领域里拥有不可忽视的发展潜力。基于区块链的居家养老系统的出现，我们有机会解决传统养老和智慧养老的难题，用技术促进智能养老产业的形成，从而实现养老生态圈的数字化，这将是养老行业创新发展的新方式。
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user: 摘 要 本文描述和讨论了具有饱和接触率的随机SIQS模型。研究表明，可以通过一个阈值参数 R 0 S 来确定模型的动力学。并且通过建立合适的李雅普诺夫函数，我们证明了当 R 0 S < 1 ，疾病将灭绝；而 R 0 S > 1 ，疾病将持续存在。同时得到了平稳分布存在的一个充分条件。最后，数值模拟被用来阐述理论结果的合理性。 关键词 :SIQS流行病模型，饱和接触率，灭绝，持久性，平稳解 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 传染病不仅严重威胁人类健康，还给人们带来身体上的痛苦。因此，了解它们的传播机制对控制或根除流行病来说至关重要。自从Kermack和Mckendrick提出SIR流行病模型 [ 1 ] 以来，许多学者就其理论研究了各种流行病模型 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。他们的基本思想是将人群分为易感，感染和康复个体三部分，在t时间的数量分别用 S ( t ) ， I ( t ) 和 R ( t ) 表示，然后通过建立仓室数学模型对传染病进行定性分析。我们知道没有一种模型是能解决所有问题的，具体问题需要具体分析。隔离是控制霍乱，斑疹伤寒，黄热病，结核病，麻疹，腮腺炎，口蹄疫等疾病传播的最有效方法之一。特别地，对于某些病毒性疾病和细菌性疾病，康复后的人们是没有永久性免疫力的。因此，研究SIQS (易感–感染–隔离–易感)传染病模型 [ 6 ] 很有意义。 在建立模型时，我们需要认真考虑影响模型动态行为的因素，例如媒体报道，信息干预，发病率和环境干扰等。其中，发病率函数是医务人员单位时间内监测新增病例数的指标，在疾病研究中很值得重视。1993年，Heesterbeek和Metz推导了以下饱和接触率 [ 7 ] C ( N ) = b N 1 + b N + 1 + 2 b N ， 容易看出 C ( N ) 是关于N的非递减函数，而 C ( N ) N 是关于N的非递增函数。与双线性和标准发病率 相比，该发病率函数的优势在于考虑了总人口的行为变化、避免了无限的接触率，同时它也被广泛用于研究疾病。例如，马知恩等人 [ 8 ] 研究了具有饱和接触率的SEIR流行病模型的全局动力学，他们证明了平衡解的全局稳定性；蓝桂杰等人 [ 9 ] 考虑了具有饱和接触率的SIS流行病模型，并显示了确定性模型的动力学以及随机解的平稳分布和灭绝。受以上文章的启发，本文考虑具有上述定义的饱和接触率的SIQS模型： { d S ( t ) d t = A − μ S ( t ) − β S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) + γ I ( t ) + ρ Q ( t ) ， d I ( t ) d t = β S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) − ( μ + μ 1 + δ + γ ) I ( t ) ， d Q ( t ) d t = δ I ( t ) − ( μ + μ 2 + ρ ) Q ( t ) . (1) 这里 h ( N ) = 1 + b N + 1 + 2 b N ，总人口N被分为三类且 N = S + I + Q 。S是易感人群的数量，I是受感染人群的数量，Q是被隔离人群的数量。A是由于出生或移民等原因导致的招募率； μ 是人口的自然死亡率； β 表示单位时间内由于人与人接触造成的感染率； γ 和 ρ 分别是 I ( t ) 和 Q ( t ) 恢复并重新进入 S ( t ) 的速率； μ 1 和 μ 2 分别是感染和隔离个体的因病死亡率； δ 是 I ( t ) 中直接被隔离进入 Q ( t ) 的隔离率。通常假定模型中所有参数均为非负数。我们利用再生矩阵 [ 10 ] 的方法可以推出系统(1)的基本再生数为 R 0 = β A μ ( μ + μ 1 + δ + γ ) h ( A μ ) ，再根据 [ 9 ] 中的理论可知系统(1)具有以下特性：当 R 0 < 1 ，无病平衡点 E 0 = ( A μ ， 0 ， 0 ) 是全局渐近稳定的；否则无病平衡点不稳定。此外，当且仅当 R 0 > 1 时，系统有唯一的地方病平衡点 E * 且是局部渐近稳定的。 实际上，任何系统都不可避免地会受到环境白噪声的影响。因此，研究随机流行病模型比单纯地研究确定性模型更可靠。作为模型(1)的扩展，我们通过用 β + σ d B ( t ) 替换参数 β 来引入随机效应，其中 B ( t ) 定义在全概率空间 ( Ω ， F ， Ρ ) 上，其过滤子 { F t } t ≥ 0 满足通常条件(即它不断增加且右连续， F 0 包含P中所有空集)， σ 2 是环境白噪声的强度。故随机SIQS模型描述如下： { d S ( t ) = ( A − μ S ( t ) − β S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) + γ I ( t ) + ρ Q ( t ) ) d t − σ S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) d B ( t ) ， d I ( t ) = ( β S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) − ( μ + μ 1 + δ + γ ) I ( t ) ) d t + σ S ( t ) I ( t ) h ( N ( t ) ) d B ( t ) ， d Q ( t ) = ( δ I ( t ) − ( μ + μ 2 + ρ ) Q ( t ) ) d t . (2)
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user: 2. 预备知识 在本节中，我们介绍一些已知的符号、定义、引理和关于随机微分方程的一些基本理论，用于后面解决问题。首先，我们定义 ℝ + 3 = { x i > 0 ， i = 1 ， 2 ， 3 } 和 ℝ + = ( 0 ， ∞ ) 。对于 [ 0 ， + ∞ ) 上的可积函数 χ ，令 〈 χ ( t ) 〉 = 1 t ∫ 0 t χ ( s ) d s 。 定义2.1 如果 lim t → ∞ inf 〈 I ( t ) 〉 > 0 a .s . ，则系统(2)被认为具有持久性。 引理2.2 令 g ∈ C ( [ 0 ， ∞ ) × Ω ， ℝ + ) 和 G ∈ C ( [ 0 ， ∞ ) × Ω ， ℝ ) 。如果对于所有 t ≥ 0 ，存在两个实数 λ 0 ≥ 0 和 λ > 0 使得 ln g ( t ) ≥ λ 0 t − λ ∫ 0 t g ( s ) d s + G ( t ) 和 lim t → ∞ G ( t ) t = 0a .s . ， 则 lim t → ∞ inf 〈 g ( t ) 〉 ≥ λ 0 λ a .s . 。 接下来，我们介绍一些与平稳马尔可夫过程有关的内容。通常，考虑n维随机微分方程 d x ( t ) = f ( x ( t ) ， t ) d t + ∑ r = 1 n g r ( x ( t ) ， t ) d B r ( t ) ， ∀ t ≥ t 0 ， (3) 初始值为 x ( t 0 ) = x 0 ∈ ℝ n 。 B ( t ) 是定义在全概率空间 ( Ω ， F ， Ρ ) 上的n维标准布朗运动。根据随机微分方程的定义，方程(3)等效于以下随机积分方程 x ( t ) = x 0 + ∫ t 0 t f ( x ( s ) ， s ) d s + ∑ r = 1 n ∫ t 0 t g r ( x ( s ) ， s ) d B r ( s ) ， ∀ t ≥ t 0 . (4) 引理2.3 假设向量 f ( x ， t ) ， g 1 ( x ， t ) ， ⋯ ， g n ( x ， t ) ( t ≥ t 0 ， x ∈ ℝ n ) 是 ( x ， t ) 的连续函数，并且是独立的，则对于某些常数B，以下条件在 U G ( ∀ G > 0 ) 中均成立： ( i ) | f ( x ， t ) − f ( y ， t ) | + ∑ r = 1 n | g r ( x ， t ) − g r ( y ， t ) | ≤ B | x − y | ; ( ii ) | f ( x ， t ) | + ∑ r = 1 n | g r ( x ， t ) | ≤ B ( 1 + | x | ) ; (5) 并且在 ℝ n 中存在具有以下性质的函数 V ( x ) ∈ C 2 ， V ( x ) ≥ 0 和 sup | x | > G L V ( x ) = − M G → − ∞ as     G → ∞ ， (6) 其中 C 2 表示 ℝ n 中关于x是两次连续可微的函数类。进一步假设至少有一个 x ∈ ℝ n 使得过程 X x ( t ) 是正规的，则系统(4)存在一个解是平稳马尔可夫过程。 注1. 条件(5)可以由系统(4)解的全局存在来代替(根据 [ 11 ] 的注释5)。 注2. 条件(6)可以用较弱的条件 L V ( x ) ≤ − 1 来代替(请参见 [ 12 ] 的第4章)。
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user: 3. 全局正解的存在唯一性 定理3.1 对于任何给定的初始值 X ( 0 ) = ( S ( 0 ) ， I ( 0 ) ， Q ( 0 ) ) ∈ ℝ + 3 ，当 t ≥ 0 时，模型(2)存在唯一解 X ( t ) = ( S ( t ) ， I ( t ) ， Q ( t ) ) 并且该解以1为概率存在于 ℝ + 3 中。 证明：由于系统(2)的系数满足局部Lipschitz条件，那么对于任何初始值 X ( 0 ) ∈ R + 3 ，系统(2)在 [ 0 ， τ e ) 上具有唯一的局部解 X ( t ) ，其中 τ e 是爆破时间。为了验证这个解是全局的，我们只需要证明 τ e = ∞ a .s . 。 现在让 k 0 > 0 足够大使得 X ( t ) 属于区间 [ 1 k 0 ， k 0 ] 3 内。对于每个 k ≥ k 0 的整数，将停时 τ k 定义为 τ k = inf { t ∈ [ 0 ， τ e ) : min { S ( t ) ， I ( t ) ， Q ( t ) } ≤ 1 k ， max { S ( t ) ， I ( t ) ， Q ( t ) } ≥ k } 。 令 inf ∅ = ∞ ( ∅ 表示空集)。显然 τ k 随着k的增加是递增的。令 τ ∞ = lim k → ∞ τ k ，则 τ ∞ ≤ τ k 。如果 τ ∞ = ∞ a .s . 是合理的，那么 。假设这个陈述是假的，那么存在一对常数 和 使得 。因此，存在一个整数 使得 。 定义 函数V： 为 运用伊藤公式，我们可得 这里 并且K是一个正常数。从而， 对于任何 ，将上述不等式两边分别从0到 进行积分并取期望值 设 ，则 。注意，对于每个 ， 中至少有一个等于 k或 ，因此 让 ，则 这是矛盾的，因此我们有 ，即证。 注3. 由于模型(2)具有唯一的全局正解，且总人口满足 。 这表明 是系统(2)的正不变集，即如果 ，那么对于 任意 ， 。从生物意义上讲，我们只考虑有界集 中系统(2)的疾病动态行为。
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user: 4. 疾病的灭绝及持续存在 随机模型中，我们关注的是噪声扰动下的灭绝与持久。在确定模型中，我们知道基本再生数 是确定疾病状态的阈值。自然地，联想到随机模型的动态行为可以用某个阈值控制吗？下面我们就讨论这个问题并定义相应的随机阈值如下所示： 定理4.1 对任意 ，令系统(2)的一个解为 ，则 (I) 当 且 时，则 (II) 当 ，则 这意味着 将指数趋于零，即疾病会消失。此外， 证明：由题意可知 (7) 这里 。 假设(I)成立。注意 在 上是单调递增的并且 ，我们可得 那么， 上述不等式两边同时从0到t积分并除t得 (8) 这里 。通过局部鞅的强大数定律，我们推出 。因为 ， 不等式(8)变为 假设(II)成立，由等式(7)我们得到 (9) 因为 ，不等式(9)变为 而且 由系统(2)的前两个方程可得 因此 且 (10) 这里 。显然， 。故 同理 且 (11) 我们得到 定理4.2 如果 ，对任意 ，系统(2)的解 是平均持久的。同时，我们可得 这里 证明：因为 ，由(7)可得 结合(10)得到 这里 。显然 由引理2.2推出 根据(10)和(11)，我们可得
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user: 5. 平稳解的存在 定理5.1 对任意 ，如果 ，系统(2)的解 是 上的一个平稳解。 证明：现在我们构建一个 函数 如下 这里 ， ， ， ， ， ， 并且正常数M满足以下条件 很容易看出 是一个连续函数并且有最小值 。那么我们定义一个非负 函数V如下： 当 大于零时，利用不等式 以及伊藤公式，我们得到 同理， 因此， 下面考虑一个有界闭集 这里 是使得以下不等式均成立的一个充分小的正常数。 (12) (13) (14) (15) (16) 为了方便，我们将 分为五个区域 显然 。接下来我们将证明对任意 ，都有 。 Case 1: 如果 ，从(12)可知 Case 2: 如果 ，(13)表示 Case 3: 如果 ，则有 Case 4: 如果 ，可得 Case 5: 如果 ，则有 综上所述 根据引理2.3，我们可以得到系统(2)的解是平稳马尔可夫过程。
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user: 6. 数值模拟 模型动态行为的理论研究已经完成了。为了说明理论结果的有效性，我们使用Milstein方法 [ 13 ] 对模型进行数值模拟。 例6.1 在图1中，我们假设 ， ， ， ， ， ， ， ， 。以下情况的差异在于参数 和白噪声强度 的不同。首先，我们选择 和 使得 ，故无病平衡点 是全局渐近稳定的，这一点可由(a)支撑。然后我 们将白噪声的强度增加到 ，在这种情况下， 且 ，根据 定理4.1的条件(I)，我们知道被感染的种群 灭绝，这与模拟结果(b)一致。最后，我们选择 和 ，计算得 ， 。根据定理4.1的条件(II)， 疾病灭绝，请参阅(c)。 例6.2 在图2中，我们选择 ， ， ， ， ， ， ， ， ， 并以环境噪声强度 开始我们的数值模拟。容易验证 和 ，由此可知疾病将流行，模拟运行的结果在(a)中显示。然后我们将 增加到0.1 ( 以及 )，在(b)中给出仿真。与(a)相比，随着噪声变大，模型(2)的随机解的波动越来越大。 例6.3 在保持图2中参数不变的情况下，很容易知道满足平稳分布的存在条件。图3和图4分别给出了 ， 下易感，感染和隔离人群的概率密度分布直方图。正如我们所见，随着 的增加，正态分布曲线变得更平坦并且数据分布更加分散。也就是说，噪声强度对平稳分布的统计影响很大。 图1. (a)是当 时，确定模型(1)中 的路径。(b)和(c)分别是针对具有足够小或足够大噪声的随机模型(2)中 的路径 图2. (a)和(b)是在不同噪声强度下，随机解在确定模型的地方性平衡点 附近的渐近行为 图3. 在参数 时， 的概率密度函数分布直方图 图4. 在参数 时， 的概率密度函数分布直方图
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user: 7. 总结 在这项工作中，我们研究了没有永久免疫力随机SIQS流行病模型的动态行为。该模型吸引人的一个特点是引入了饱和接触率，意味着考虑了总人口随时间的变化，这比仅考虑疾病传播中常用的双线性形式和标准形式的发病率更真实，也更有趣。我们首先使用李雅普诺夫函数的方法来证明全局正解的存在性和唯一性。其次，通过建立一个重要参数 来研究随机阈值的动力学，包括疾病在人群中的灭绝和持久性。最后，证明系统存在平稳分布，这又间接地表明该疾病将流行。 还有一些有趣的问题值得进一步研究，例如，媒体报道和电报噪音可能会影响疾病的传播。我们将这些问题留给以后的工作。
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user: 摘 要 由一类积分不等式推导给出一类非线性时滞微分系统Lipschitz稳定性判断准则。 关键词 :积分不等式，单调，非线性时滞系统，稳定 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: 摘 要 智能工厂的运行与管理依赖于各种信息的集成与交互，信息流模型是信息交互的基础。智能工厂信息流模型是一个综合性的信息模型，是对产品的设计、制造和管理等信息的抽象、理解和表示。本文依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》，紧密结合电子制造业的共性特征以及对智能化工厂的共性需求，对该行业智能工厂的信息系统系架构进行了规范定义，建立具有行业普适性的智能工厂信息系统架构和信息流参考模型，用于指导智能化工厂的建设、运行和管理。 关键词 :智能工厂，信息流，通用模型，信息系统 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 目前，在国家政策引领下，轨道交通行业正在逐步深化智能制造技术的研究与应用，也建设了一大批智能制造样板线和示范线，如中车青岛四方的高速动车组关键零部件智能制造生产线、株洲中车时代电气的8英寸IGBT智能制造与数字化工厂等，有效提升了企业智能制造技术水平。但是，目前还没有关于智能工厂的规范化标准体系，缺乏公认的智能工厂体系架构参考模型、对智能工厂边界范围的明确界定，以及对智能工厂构成和数据流的清晰描述 [ 1 ]，无法支撑轨道交通行业智能工厂建设和推广应用。 新时代下的轨道交通行业与传统离散制造工业相比，其制造工艺过程相对复杂，原材料及零部件品种多，来源及物料特性多样 [ 2 ]。因此对智能工厂信息系统的信息集成及信息流要求更高。从生命周期活动上可以划分为设计活动、经营管理活动、生产活动；按照信息技术在企业科研生产全过程的各个功能活动中对应的应用层次、范围和阶段，可以将信息技术从功能上划分为数字化设计技术、数字化制造与测试技术、数字化管理技术等。由于缺少智能工厂信息系统架构与信息流模型，导致轨道交通装备制造企业智能工厂信息“孤岛”现象严重、信息反馈不流畅、信息系统功能重叠、数据冗余、业务流程紊乱、管控混乱等问题。本文依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》 [ 3 ]，紧密结合轨道交通行业的共性特征以及对智能化工厂的共性需求，选取轨道交通行业中相对更为复杂的电子器件制造过程，对该行业智能工厂的信息系统系架构进行了规范定义，建立具有行业普适性的智能工厂信息系统架构和信息流参考模型，用于指导智能化工厂的建设、运行和管理。
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user: 2. 智能工厂信息系统架构 2.1. 智能工厂运行主流程 如图1所示，轨道交通企业的电子器件生产一般都属于按订单生产、用户定制产品的生产模式。客户下达订单至制造企业后，制造企业首先根据用户产品需求完成产品的总体设计，包括结构设计、电路设计等，工艺人员完成产品的工艺设计，所有设计资料需经过集成产品管理团队(IPMT)确认后才能生效。生产计划部制定生产计划，并下发制造部；由制造部制定物料计划，由采购部开始原材料和零配件(包含用户指定件)的采购。在开工前制造部进行生产准备，包括人员、设备、工装、刀具、物料等。生产准备确认无误后，即按生产计划进行生产派工，在生产过程中，根据生产实绩进行动态的管控与调度。制造完成后进行质检、入库、发运等后续业务流程。 图1. 电子器件制造企业运行流程 2.2. 信息系统架构参考模型 如图2所示为电子器件制造工厂信息系统架构参考模型，包括智能化设计、智能化经营、智能化制造和智能化装备四部分组成。其中底层为企业制造大数据和网络系统；智能化设计为智能工厂所有活动的提供数据源；智能化经营是衔接前端设计和下游制造的中间阶段，主要负责计划管理；智能化制造负责执行生产计划，控制智能装备；智能化装备作为执行终端，负责指令的执行和数据反馈。 图2. 智能工厂信息系统架构参考模型 2.3. 制造物联系统架构参考模型 制造物联是智能工厂运行的基础，是信息获取和交互的载体。制造物联通过使用各种感知技术与网络技术构建现代制造物联网络，对制造过程数据进行全面感知、可靠传递、智能处理，从而实现制造中的“物–物”相联、“人–物”相联以及“人–人”相联 [ 3 ]。 如图3所示，电子器件制造智能工厂的制造物联系统架构参考模型包括感知层、传输层和数据层，底层为感知对象，包括仓储、物流、微组装、电气互联、精密加工等制造资源；顶层为可视化监控中心，包括多媒体展示、数字双胞胎展示等。制造物联架构模型实际上是工厂信息系统架构的基础 [ 4 ]，常常用来解决数据来源和指令下达的通路问题，是实现智能制造的前提和保障。 图3. 智能工厂智造物联系统架构参考模型