简介:通过磷在金属相和硅酸盐熔体间的分异情况可以限定行星核幔分异时的温度、压力、氧逸度等物理化学条件。本文综述了磷在金属相和硅酸盐熔体间分配过程的两个基本模型,总结了不同物理化学条件对磷在金属相和硅酸盐熔体间分配系数(Dp^met/sil)的影响。通常,Dp^met/sil会随氧逸度的增加而明显减小,随温度升高而增大,随压力升高而减小,随硅酸盐熔体组分的变化可达三个数量级,随着金属相中硫和碳的含量增多而减小。现有的实验研究主要基于地球的硅酸盐组分和低压力条件,将磷的分配系数模型应用到更多的类地行星核幔分异过程中,还需要更多组分、更高温压条件下的实验结果。
简介:京津冀协同发展是国家战略,农业合作是其重要内容之一。长期以来,利益分配不合理、环京贫困带等问题始终困扰京津冀农业合作。构建合理的利益分配机制是实现京津冀农业合作可持续发展的重要保障。以京津冀地区蔬菜供应链调研数据资料为基础,通过Shapley值法研究基于合作联盟的京津冀蔬菜供应链中相关主体利益分配模型。结果显示,京津冀地区由蔬菜合作社、批发商、零售商组成的三级供应链利益分配高于不合作的利益分配。京津冀一体化虽深入推进,但农业合作仍存在较多问题。综合考虑成本投入、风险承担、合作努力程度及社会责任度等影响因素,改进Shapley值模型,构建蔬菜合作社、批发商、零售商新利益分配机制。提出充分发挥零售企业主导作用、构建新型京津冀农村社会服务体系、试点推行农业政策区域一体化的对策建议。
简介:为了在ad-hoc移动朵云中高效率地解决任务分配这一核心问题,提出了一种基于启发式算法的任务分配算法.粒子群优化和模拟退火优化的任务分配算法(PSO-SA)将任务之间的依赖关系转化为有向无环图(DAG)模型,其中各个节点上的数值表示任务产生的负载,DAG的各个边的数值表示传输产生的负载.为了模拟ad-hoc移动朵云的任务分配环境,建立了数学模型来描述各个子任务之间的依赖关系并定义各个子任务的卸载成本.PSO-SA用于任务分配决策并最小化所有移动设备的成本,能耗和时间延迟同时作为卸载成本.PSO-SA结合了粒子群优化和模拟退火优化的优势,通过以一定概率选取最优解的方式,避免算法过早落入局部最优解,同时保证算法收敛速度.仿真结果表明,与其他现有算法相比,PSO-SA算法产生的卸载成本较低并且其结果可以非常接近最优解.