随机优化问题的启发式逼近算法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
70271039
项目类别：
面上项目
资助金额：
10.0万
负责人：
骆建文
依托单位：
上海交通大学
学科分类：
G0102.运筹与管理
结题年份：
2005
批准年份：
2002
项目状态：
已结题
起止时间：
2003-01-01 至2005-12-31

项目参与者：
程国胜；张存禄；向晋乾；张珩；
关键词：
随机最优化.逼近算法.启发式

项目摘要

本项目研究随机优化问题的启法式逼近算法，包括稳定性分析、典型随机优化问题的逼近模型构造、启发式算法设计以及进行数值分析与适用算法评价。以上研究为求解传统方法所不能解决的随机优化问题提供了新的途径，目的在于推动随机最优化的理论研究与实际应用进程，为不确定环境下的经济管理发展问题的规划与决策分析提供有效的方法与手段。

结项摘要

项目成果

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DOI：
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发表时间：
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通讯作者：
骆建文

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作者：
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通讯作者：
骆建文

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DOI：
--
发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
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通讯作者：
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定价权与收益共享对 RFID 投资激励的影响

DOI：
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发表时间：
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期刊：
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作者：
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通讯作者：
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不同付款方式下资金约束供应链的定价策略

DOI：
--
发表时间：
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
李超

其他文献

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骆建文的其他基金

基于区块链技术的资金约束供应链融资风险管理研究

批准号：
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相似国自然基金

批准号：
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项目类别：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]

会员权益说明：

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