Abstract:

在订单驱动的库存决策中，需求订单的到达常呈现出双重随机叠加的特点，即需求订单的随机到达和需求规模的随机呈现。为解决此背景下常见的库存问题，考虑了需求到达和规模符合复合随机条件下备件库存的最优分配问题。具体来看，在周期检查(S，T)订货策略下以备件库存系统为研究对象，研究在复合随机需求条件下，基于阈值策略的积压需求清理机制建立缺货成本高和低2类需求的库存分配模型，实现库存成本最小化。在模型求解上，不同于之前的研究仅采用枚举法，本文应用了改进遗传算法，并设计了一种简单、高效的启发式算法。数值实验结果表明，启发式算法在求解所建立的2类模型都表现出了更好的求解效果，阈值策略比先到先服务和库存分割策略有明显的降本优势；敏感性分析证明阈值策略的相对成本优势随检查期、到达需求规模均值增加而减少，随提前期、单位库存持有成本增加而增加。研究结果为库存的精益管理提供决策参考。

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针对已有订单分配模型多假定供应商产能必须充分满足需求商订单需求，且忽略需求商满意度的情形，构建了有限产能下基于满意度的多供应商、多需求商、多产品、多周期的混合整数规划模型，通过最小化总分配成本体现了经济性，通过最大化最小交付质量满意度以及最大化最小交付时间满意度体现了均衡性。基于极大极小目标函数处理和多目标处理对模型进行了转换，节约了算法求解时间。证明了订单分配问题的NP特性，并设计了求解大规模问题的模拟退火算法。实验结果表明，所提出的模型能够兼顾订单分配的成本、质量和时间目标。与已有模型相比，所提模型可以有效避免因供应商有限产造成的个别需求商订单严重短缺的情况，能够最大程度地确保多需求商之间的满意度均衡；所设计的模拟退火算法在处理大规模问题时的求解质量优于标准遗传算法，求解效率优于LINGO软件。

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大型语言模型(large language model（s），LLM（s）)在多数自然语言处理任务中表现出了卓越的性能。然而，直接应用通用LLM往往无法满足特定领域的应用需求。为解决此问题，通常需要通过从头开始训练模型或微调通用模型来定制。从头训练能实现高度定制化，确保与需求匹配并保护数据隐私，但存在成本过高且技术难度大的问题；因此现有方法多通过对通用模型进行微调来提升模型性能，但全参量微调会面临GPU内存限制的挑战；现有的参数高效微调技术虽然能够缓解内存限制，但该技术难以同时在多个任务中保持性能，而且在持续微调过程中也可能会出现灾难性遗忘现象。为了解决该问题，提出了一种既能维持多个领域性能又能缓解灾难性遗忘现象的新方法，即基于优化算法的逐层自适应高效合并方法（A layer-wise adaptive and efficient merging method based on black-box optimization，简称LAEM）。该方法以LoRA模块合并的形式进行：首先对多种特定任务中微调过的LoRA模块进行去冗余操作；其次，通过引入共享LoRA模块的思想，并利用逐层自适应加权平均的方法，将去冗余后的不同任务所对应的LoRA模块与共享模块进行合并，LAEM可以根据模型内部不同层的具体表现和对最终结果的贡献，灵活设定权重，从而更精准地融合多个模型的优势，充分释放模型在各层的潜能，达到更佳的整体性能表现。实验结果表明，LAEM不仅使模型具备了多种能力，而且在一定程度上缓解了灾难性遗忘的现象，同时避免了传统方法在模型合并时忽略层间特征差异的问题。

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医联体成员之间本质上是一种合作博弈关系，合理的合作效用分配方案有利于医联体的可持续发展。因此，基于合作博弈论中的Shapley值法，计算每个成员的分配金额，并对医联体合作效用进行合理性评价。分配结果既满足投入产出约束，又满足激励水平约束，能够保障该医联体成员合作的稳定性。上述结果为医联体管理费的审计评价提供依据，为深化医疗体制改革、促进公立医院高质量发展提供参考。

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为了研究主从博弈鲁棒弱Nash平衡的存在性与通有稳定性，首先建立了不确定参数下的主从博弈模型，其中不确定参数属于一个已知的集合；其次基于不确定参数集，将主从双方的支付都归结为一定的集合，进而运用l型集偏序定义了该博弈的鲁棒弱Nash平衡并证明了其存在性；最后运用Fort定理证明了当支付函数集合扰动时，大多数主从博弈的鲁棒弱Nash平衡都是稳定的。提出的主从博弈的鲁棒弱Nash平衡及所得结果都是新的。

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为探究叉尾斗鱼(Macropodus opercularis)的空间学习能力，以体型大小相近且健康状况良好的15尾叉尾斗鱼幼鱼为实验对象，在有路标作为可视线索的十字形迷宫中进行空间学习训练，每尾实验鱼每日中午和夜晚各训练1次为1个周期，连续训练15个周期，累计训练30次；通过比较实验鱼在空间学习训练前后的学习效果和运动特征差异来确定该鱼种的空间学习能力，并探究在此过程中它的运动特征变化。结果显示：随着空间学习训练次数的增加，叉尾斗鱼的正确率与训练次数呈统计学意义上的正相关(p<0.05)，觅食时间和折返次数与训练次数均呈统计学意义上的负相关(p<0.05)；但叉尾斗鱼在空间学习训练过程中的个体游泳速度、个体游泳加速度、运动时间比等运动特征参数并没有明显变化。研究结果提示叉尾斗鱼具有一定的空间学习能力，能够建立路标与食物奖赏间的联系，且在学习过程中的运动特征无明显改变。

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鉴于重庆市的哺乳动物编目工作长期处于停滞状态，通过搜集整理相关研究资料，并结合近些年来野外调查数据，以《重庆市兽类资源及其区系分析》为基础，参考《中国兽类分类与分布》和《中国兽类名录(2024版)》的分类系统对重庆市哺乳动物的原有纪录进行重新整理和修订，并对重庆市哺乳动物的多样性、区系组成及地理分布进行了分析。结果显示：1) 截至2024年12月底，重庆市分布有哺乳动物8目30科85属132种(在原有纪录基础上新增了28种、移除了12种，且原有纪录中有7种被列入存疑纪录、3种未被收录），其中包括国家一级保护野生动物10种、国家二级保护野生动物14种、《中国生物多样性红色名录》受威胁物种24种、中国特有物种28种；2) 修订了部分物种的分类地位或物种名；3) 重庆市哺乳动物区系组成以东洋界物种为主，有76种，另有广布种54种、古北界物种2种；4) 重庆市7个野生动物生态地理单元中哺乳动物多样性G-F指数最高的是盆东山地丘陵，然后依次是大巴山山地、三峡谷地、盆东平行岭谷、大娄山中山峡谷、武陵山地、四川盆地。上述研究结果为未来重庆市哺乳动物的研究和保护工作提供了更新的参考资料和理论依据。

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明晰生态系统服务供需关系并科学开展生态空间分区是落实差异化生态管理的重要前提。以重庆市三峡库区为研究区，基于多源数据，以乡级行政区(后简称乡镇)为研究单元，定量评估2000—2020年研究区生态系统服务总供需比和协调度变化关系，构建基于生态系统服务供需平衡的生态空间分区方法，划定生态分区并提出了相应的优化策略。结果表明：研究区多数乡镇的生态系统服务总供需比等级为轻度盈余、中度盈余和高度盈余，其中等级为轻度盈余的乡镇数量最多，等级为赤字的乡镇主要位于重庆市中心城区；2000—2020年研究区生态系统服务总供需比以减小趋势为主，该指标呈现增长趋势的地区主要分布于研究区中北部和西南部的乡镇；研究区生态系统服务协调度总体呈“东北高、西南低”的空间分布特征；2000—2020年研究区生态系统服务协调度变化以增长为主且相关区域主要分布在研究区南部和西南部地区，而该指标减小区域则集中分布在研究区东北部；耦合生态系统服务总供需比和协调度的时空变化，可将研究区划分为生态重点修复区、生态修复区、生态潜在修复区和生态核心保护区。根据生态分区类型提出差异化的优化策略，为开展研究区国土资源整治与生态修复提供了科学支撑。

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明确重庆市在SSP2-4.5、SSP5-8.5等2种升温情景和惯性发展优先、经济发展优先、可持续发展优先等3种发展情景下的高温暴露度，为当地城市规划和灾害风险管理提供决策支持。基于2020年的重庆市土地利用数据，运用PLUS模型预测了2030年重庆市土地利用状况，并结合重庆市未来人口和日最高气温数据构建了综合暴露度模型。结果表明：1) SSP2-4.5情景下2030年重庆市主城都市区及渝东北三峡库区城镇群的南部高温致灾危险性较高；而SSP5-8.5情景下高温致灾危险性程度不同的区域从西到东呈带状分布，所对应的高温致灾危险性指数先减小后增大，其中高温致灾危险性较高区域的分布与在SSP2-4.5情景下的分布相似；2) 2种升温情景下2030年重庆市耕地与林地的暴露度高于灌木、草地、水域、裸地和建设用地的暴露度；3) 2种升温情景下2030年重庆市人口暴露度的空间分布具有一致性；4) 2030年重庆市综合暴露度较高的区域主要集中分布在人口密集、经济相对发达地区以及以林地为主的区域。上述结果可为重庆市在未来城市建设发展中对土地利用的合理规划和针对易发生高温灾害的地区制定长期有效的防护措施提供参考。

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针对具有逐段连续系数的脉冲Lasota-Wazewska模型，研究模型的系数为逐段连续概周期的情况下，模型的解的性质变化。利用压缩不动点定理，证明逐段连续概周期解的存在性。研究表明，模型的解的连续性主要受到脉冲项的影响，而逐段概周期的性质同时受到系数的逐段概周期性与脉冲项的概周期性的影响。

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对一类Holling Ⅲ型功能反应的捕食系统在不动点的稳定性及分岔情况进行分析。对系统的不动点分类讨论：不动点为双曲型时，分析特征方程的根的模与1的大小关系；不动点为非双曲情形时，利用中心流形理论和分岔理论对特征值进行分析。系统的不动点为双曲型时，得到稳定性的判据；不动点为非双曲情形时，以正不动点为例，系统在正不动点处发生Flip分岔和Neimark-Sacker分岔，而不会发生跨临界分岔，还得到系统在正不动点处分岔出的周期轨道或不变曲线的稳定性的判据。数值模拟验证了理论分析的正确性。

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设G是有限群，o1(G)表示G中最高阶元素的阶，pl=pl（G）表示G的阶的最大素因子。定义一个与pl阶元有关的度量P1NC(G)，并仅用o1(G)和P1NC(G)刻画了单K3-群及其自同构群。

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水稻(Oryza sativa)Os01g61900基因编码一个含CCT结构域的蛋白，而编码该类蛋白的基因家族大多参与了水稻的开花调控从而影响水稻的抽穗期和最终产量形成。为此，对Os01g61900基因进行了生物信息学、亚细胞定位和组织表达分析，构建该基因的原核表达载体并进行了原核诱导表达，对它的表达产物进行了纯化。结果显示：1) Os01g61900基因编码一个细胞核定位的CCT转录因子，后者的核心区具有2个明显的α-螺旋结构；该基因在葡萄(Vitis vinifera)中存在2个同源基因，在拟南芥(Arabidopsis thaliana)、玉米(Zea mays)、高粱(Sorghum bicolor)、二穗短柄草(Brachypodium distachyon)和毛果杨(Populus trichocarpa)中也存在同源基因；该基因在水稻、玉米、二穗短柄草和高粱中处在同一个进化分支上。2) Os01g61900基因在水稻的根和穗中表达量相对较高。3) 通过构建Os01g61900基因的亚细胞定位载体，经原生质体转化与烟草(Nicotiana tabacum)细胞转染发现该基因编码一个定位到细胞核的蛋白质。4) 成功构建了Os01g61900基因的原核表达载体并对该基因进行了原核诱导表达与纯化，最终在体外获得了原核表达的重组蛋白。上述研究结果为今后对Os01g61900基因功能的解析及该基因参与水稻抽穗期调控的分子机制的研究奠定了基础。