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刊名：护理研究
发表时间：2020-10-01
摘要:
[目的]基于离散事件模拟模型探讨视觉模拟评分(VAS)和国家急诊科拥挤度评分表(NEDOCS)对急诊科拥挤度的评价效果.[方法]构建离散事件模拟模型,基于该模型检测VAS和NEDOCS拥挤度评分方法在拥挤和严重拥挤2种假设情况下的预测能力.[结果]VAS和NEDOCS拥挤度评分均能够预测急诊科拥挤情况,且VAS拥挤度评分在模拟试验中为73％左右的急诊条件变化提供了预警,高于NEDOCS拥挤度评分(47％).[结论]VAS和NEDOCS拥挤度评分在研究和评估急诊拥挤度方面具有潜在价值,有利于预测急诊科即将到来的大量病人和向急诊管理部门发出警报.
发表时间：2016-04-01
摘要:
针对人工鱼群算法搜索性能较差的缺陷,结合粒子群、蛙跳和人工鱼群算法的优点,文章提出了一种分组进化人工鱼群算法,该算法将人工鱼群算法简化后,仿照蛙跳算法进行分组进化,并加入粒子群算法的更新机制对个体位置进行更新,以便充分利用种群信息.实验证明,该算法有较强的寻优能力,且稳定性好,实用性强.
发表时间：2018-02-01
摘要:
提出一种多目标粒子群算法.首先基于Pareto支配得到外部归档集,针对粒子容易陷入局部最优的问题,通过拥挤度函数来筛选归档集中的Pareto最优解;然后对粒子种群的不同子部分别采用不同突变来增加解的多样性;最后引入决策者的偏好信息,从而筛选出符合决策者偏好的Pareto最优解.通过测试函数进行数值实验,其结果表明:最终得出的Pareto解的当代距离指标值整体接近于0,与真实的Pareto边界较为接近;由于加入决策者偏好,最终得到的最优解并未覆盖整个Pareto边界,缩短了搜索时间,收敛性较好.
刊名：电测与仪表
发表时间：2018-05-01
摘要:
综合考虑微网经济成本、环保成本和系统运行风险程度,建立了多目标优化调度模型,并在迭代末期引入了双层优化,解决了传统优化模型容易漏选最佳解的问题.针对传统多目标粒子群算法的缺陷,提出了基于“栅格-拥挤度”协同筛选策略的多目标粒子群算法.当外部档案中粒子较少时,采用栅格法筛选出全局最优值,当外部档案中粒子较多时,改用拥挤度排序法,从而增强了解集的收敛性和多样性.在下层模型中,建立了基于相对熵组合赋权法的决策算法,综合了主/客观赋权法的优势,使最终结果更加合理.最后以一小型微网为例,验证了考虑双层优化的必要性和改进MOPSO的优越性.
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