专题:中国非正规经济(下)

李明欢以非正规雇佣为主要内涵的非正规经济之所以能够在跨国领域大行其道,根源之一在于全球化正如同由跨国资本把握方向盘的巨型“压路机“,力图突破一切不利于其扩张之国境边界,朝着政治和

Research of Key Problems on RFID Information Service for the Supply Chain Systems

众所周知，供应链管理(Supply Chain Management, SCM)是一个极其复杂的系统，自从上个世纪70年代以来，经济全球化的趋势以及信息技术的快速发展，给本来已经极其热门的供应链管理领域又提供了无穷的发展空间。这个领域里面不断出现新的挑战，其中的种种难题几乎都跟供应链系统的复杂性和不确定性特征息息相关。无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术是通过无线射频方式进行非接触双向通信的自动化识别与数据获取技术，在多目标识别、移动目标识别和单品识别等应用领域具有极大的优势，广泛应用于国防、制造、医疗、零售、物流等诸多领域，被誉为21世纪最热门的技术之一。近年来RFID技术受到工业界和学术界高度关注，理论研究和实践应用得到了突飞猛进的发展。随着无线射频识别技术的迅速发展和价格的迅速低廉，企业已经越来越多地把信息技术应用于供应链的管理之中，信息技术已成为企业实施供应链管理的不可或缺的手段，它们可以使企业的供应链管理更为有效以及高效。但是在将RFID技术应用到供应链信息管理的过程之中，遇到了许多阻力和困难。在RFID信息网络的构建、网络中海量资源调用、以及跟踪应用等诸多方面都存在还不能解决的问题。本文在深入研究无线射频识别技术的基础上，结合供应链信息系统的发展现状以及所面临的诸多迫切需要解决的问题，提出了面向供应链服务的RFID信息网络，并设计了RFID网格模型，对RFID网络中的资源优化问题，以及目标跟踪问题进行了专门的研究，提出了行之有效的算法。主要的研究内容包括以下几个方面： 首先，构建了基于RFID系统的供应链信息管理系统的架构，并针对供应链信息系统中存在的种种问题，提出构建面向供应链服务的RFID网络。在详细介绍了当前国内外RFID网络研究与发展的基础上，设计了基于RFID网络的供应链应用体系，并给出了这一RFID网络的基本架构。其次，根据网格计算理论提出了RFID无线网格体系，分别对RFID无线网格分层组织和系统构建组成进行了详细的描述。设计了RFID网格的供应链应用场景，将RFID网格基础设施安装在制造商分销中心、零售商仓库和零售商商店，通过运行在每个基础实施构件提供RFID数据捕获、数据处理和集成，并对RFID无线网格体系进行了建模以及分析。再次，针对供应链系统的RFID信息服务瞬时产生海量的RFID信息，资源调度优化存在难点，提出利用粒子群算法，解决这一问题。该算法在求解该类问题时的优点包括：收敛速度快、容易克服早熟、能够优化多目标、能够柔性控制和容易分布式运算等。我们设计了RFID资源任务调度模型，利用经过改进的粒子群算法BPSO对这一模型的进行了求解，并将这一算法与传统的遗传算法的求解进行了仿真比较，可见该算法较遗传算法有较大优势。最后，在面向供应链系统的RFID信息服务中，跟踪领域具有广泛的应用前景，同时在对环境敏感的对象跟踪领域中联合无线传感器网络也是RFID跟踪应用的一大趋势。针对网络跟踪研究，总结了RFID与无线传感器网络相结合的三种模式，提出以Adhoc的方式将RFID读写器组成一个面向供应链服务的无线跟踪网络，并给出一基于RFID无线网络的跟踪算法，以解决供应链系统中物品的追踪问题

Method for identifying potential customers in household industry based on novel bee colony cluster algorithm

本发明涉及一种基于新型蜂群聚类算法的家居行业潜在客户识别方法，包括以下步骤：从客户集合中选择聚类中心并进行编码；随机给定所有人工蜜峰的初始位置；跟据人工蜜蜂的适应度对所有人工蜜蜂排序，从中选取前HN个位置作为食物源；根据人工蜜蜂当前位置进行聚类运算，并更新人工蜜蜂位置：更新食物源。本发明实现简便，不过分依赖参数的选择，具有较强的全局搜索能力，收敛速度快，识别精度高等优点，对于家居行业潜在客户识别这种复杂的聚类问题，有非常明显的优化识别效果

基于多种群粒子群算法的RFID网络读写器调度优化方法

本发明涉及一种基于多种群粒子群算法的RFID网络读写器调度优化方法，本发明包括以下步骤：初始化RFID读写器网络；检测每个粒子适应度值大小；更新共生种群的速度，选择个体极值、种群极值和全局极值；对粒子位置进行离散操作：将最大迭代次数设定为终止准则，如果本次迭代后仍有读写器未完成操作，则在RFID干扰图中删除本时隙中工作的读写器子图，转到检测每个粒子适应度值大小步骤；否则，输出RFID网络读写器调度结果。本发明实现了多种群同时进化并相互协作，具有很好高的求解效率，其操作简单，全局搜索能力强，收敛速度快，优化精度高，为求解实际工程应用中的连续优化问题提供了新的解决方案

Multi-objective Artificial Bee Colony Algorithm with Information Learning for Model Optimization of Extreme Learning Machine

As an important branch of neural networks, extreme learning machine with single-hiddenlayer feedforward have been a effective tool for regression and classification applications. However, it is difficult for ELMs to strike a balance between testing accuracy and generalization due to the random input weights and hidden biases. In this paper, a novel multi-objective optimization method of ELM based on swarm intelligence behavior is proposed to obtain good generalization ability and high testing accuracy simultaneously. The multi-objective optimization algorithm is used to select optimal input weights by minimizing this testing error and the norm of output weight. In order to improve optimal performance, an information learning method is introduced to multi-objective artificial bee colony algorithm. Experiments on four UCI data sets are conducted, and original ELM, ELM with nondominated sorting genetic algorithm and the proposed algorithm are compared. The results show that the proposed algorithm can generally obtain better generalization performance and higher accuracy with more compact network than original ELM and ELM with nondominated sorting genetic algorithm simultaneously

Realization of information collection and monitoring in new energy electric vehicle production workshop

为实现新能源电动汽车数字化车间的建设,完成企业智能制造系统的更新与升级,建立相应的数据采集与智能监控网络系统,实现车间设备联网与信息自动采集,车间设备状态的实时监控,设备的运转率、故障率的统计分析,总装线的辅助报工等。应用SCADA软件系统对各个设备的信息的采集,通过实时报表来管理车间的设备及时发现设备的故障所在,解决现场数据记录与处理的工作,提高企业办公自动化的效率,为实现数字化车间奠定坚实的基础

Research Status and Development Trends of the Bio-inspired Computation

生物启发计算的宗旨是研究自然界生物个体、群体、群落乃至生态系统不同层面的功能、特点和作用机制，建立相应的模型与计算方法，从而服务于人类社会的科学研究与工程应用。它既是人工智能的继承与发展，同时也是从新的角度理解和把握智能本质的方法．本文阐述了生物启发计算所涉及的生物进化论、共生进化论和复杂适应系统的理论起源．在对生物启发计算进行分析、归纳和总结的基础上，介绍了现有生物启发计算算法研究成果，并从最优设计、最优分析和最优控制3个方面对生物启发计算的应用研究成果进行了梳理。以此为基础，进一步地提出了生物启发计算的统一框架模型。最后，围绕并行生物启发计算、具有学习推理和知识学习生物启发计算、生物动力学启发计算、基于微生物群体感应的生物启发计算以及人工大脑、进化硬件、大数据、群集机器人、虚拟生物和云计算等前沿热点理论问题和工程应用问题对生物启发计算的发展方向和研究挑战进行了展望及分析