2018年, 第54卷, 第6期　
刊出日期：2018-12-01

  

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环境工程地质学专栏
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  海上超长PHC管桩BOFDA内力测试

  缪长健, 施斌, 郑兴, 王湛, 魏广庆

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1057-1063. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.001

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  布里渊光频域分析技术(Brillouin Optical Frequency Domain Analysis，BOFDA)是全分布式光纤感测技术中的一种，具有独特的测试与监测优势. 将BOFDA应用于海上超长PHC(Prestressed High Strength Concrete)管桩内力测试，并在超长PHC管桩成桩过程中，就将传感光缆植入桩身中，可明显提高传感光缆的成活率和测试精度. 现场测桩试验结果表明：在超长PHC管桩成桩过程中传感光缆的植入工艺是十分成功的，桩身轴力和侧摩阻力测试结果能够很好地反映桩身内力的分布变化规律，成效显著，为PHC管桩，特别是海上超长PHC管桩的内力测试提供了一种新的内力测试方法，值得推广．
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  基于计算机图像处理技术的松散砂性土微观结构定量分析方法

  林　銮，陆武萍，唐朝生，赵红崴，冷　挺，李胜杰

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1064-1074. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.002

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  土体微观结构是土体宏观力学机制的反映，深入研究土体微观结构对正确评价土体工程性质具有重要的指导意义. 针对松散砂性土的微观结构量化研究中存在的难题，提出了一整套样品制备方法和试验方法，基于数字图像处理技术，对土样的扫描电子显微镜图像(scanning electron microscope，SEM)进行了定量分析，并通过自主开发的程序实现了土样微观结构量化指标的快速获取和全自动处理. 采用该方法能对松散的砂性土制备出符合扫描电镜观测要求并同时保持原始结构不受扰动的试样，开发的程序能对土样的SEM图像进行去除多余信息、二值化、去噪、参数统计等预处理步骤，快速获取颗粒个数、面积、形态比、表观孔隙率、分形维数等微观结构量化指标. 借助统计学方法，对一些关键量化指标的分布特征进行了分析和探讨. 研究结果表明，计算机图像处理技术可以高效识别土体的颗粒和孔隙形态，进行土体微观结构参数的精确提取，从而为土体微观结构的定量分析提供了有效的途径．
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  FBG蒸发式湿度计研制及其响应特性研究

  段新春，施　斌，孙梦雅，魏广庆，顾　凯，冯晨曦

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1075-1084. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.003

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  随着工农业生产等领域对湿度的准确、实时监测要求越来越高，进一步创新湿度监测技术具有重要的实际意义. 基于干湿球湿度测量原理与光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)感温原理，提出了一种新型的FBG蒸发式湿度计，通过试验率定，研究了其在不同纱布套厚度下的感湿性能. 结果表明：FBG蒸发式湿度计在包有两层纱布套的情况下感湿性能最稳定，干湿球系数A平均值达到0.001116. 随后通过试验验证了其用于环境湿度监测的可行性. 开展了FBG蒸发式湿度计在不同湿度差下的阶跃响应试验研究，结果表明：FBG蒸发式湿度计具有良好的响应特性，在湿度差为20%RH～60%RH下，响应时间为26～50 s. FBG蒸发式湿度计的响应特性在其本质上不受所处环境湿度值的影响，在高湿环境下稳定性高. FBG蒸发式湿度计具有抗电磁干扰、精度高、误差小、响应时间短、高湿环境下性能稳定等突出优点，为现代化的湿度测量提供了一种新的手段．
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  基于AHFO方法的Green－Ampt模型K0取值试验研究

  梅世嘉，施　斌，曹鼎峰，魏广庆，张　岩，郝　瑞

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1085-1094. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.004

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  利用Van Genuchten经验函数拟合土水特征曲线，可获取反应土壤物理特性的参数m和n，求得体积含水率θ下的非饱和导水率Kθ，再利用Kθ代替饱和导水率K0，可获得Green－Apmt的修正模型. 过去受测试手段的限制，这类修正方法还未经过试验精确验证；传统的点式测量手段可通过数个点的体积含水率数据推测整个土壤的体积含水率剖面和湿润锋的位置，引起的误差常常比较大. 利用分布式的主动加热型的体积含水率光纤测试方法(actively heated fiber optic method，AHFO)，定位精度可达2.5 cm；设计了模型桶中砂土垂直向上入渗的渗流试验，测试了试验过程中土壤体积含水率剖面，并采用AHFO技术实时定位湿润锋的位置，大大提高了湿润锋定位准确性. 基于实测的体积含水率剖面及湿润锋位置，对K0修正前后Green－Apmt模型的准确性进行了测试. 结果表明：(1)非饱和土的渗透系数Kθ远小于饱和土的渗透系数K0，其大小可依据土壤特征曲线和AHFO法测得的土壤体积含水率确定，本次试验修正系数约为0.1；(2)湿润锋垂向运移距离与时间符合修改K0后的Green－Apmt模型；(3)AHFO法具有连续性和精确性的优点，可以作为评价土壤湿润过程的有效测试手段．
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  高分子稳定剂加固河道边坡表层砂土室内试验研究

  汪　勇，刘　瑾*，宋泽卓，白玉霞，王琼亚，祁长青，孙少锐

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1095-1104. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.005

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  对河道岸坡坡面稳定性问题，采用聚氨酯型生态稳定剂对边坡表层砂土进行改良，通过室内试验对改良砂土强度特性、水稳定性与抗冲刷能力进行研究，并结合扫描电镜对稳定剂改良砂土的机理进行了深入分析. 试验结果表明：稳定剂浓度与砂土干密度对改良砂土强度特性、水稳定性与抗冲刷能力有显著影响. ①随着稳定剂浓度的增加，改良砂土的强度特性，水稳定性与抗冲刷能力逐渐增强，特别是对于砂土抗拉强度与水稳定性能的改善. ②随干密度增加，改良砂土的峰值强度与残余强度、剪切强度以及水稳定性能增强；而改良砂土的抗拉强度在1.5 g·cm－3时最大，1.4 g·cm－3的次之，1.6 g·cm－3的最小. ③稳定剂溶液与水反应生成的固化膜缠绕包裹砂粒，填充砂土空隙，在砂土中形成一种稳定的结构，很好地增强了砂粒间的粘结力，减小砂土空隙，进而改良砂土的工程性质．
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  岩土介质孔隙结构参数灰色关联度分析

  许　林，张　巍*，梁小龙，肖　瑞，曹剑秋

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1105-1113. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.006

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  细观孔隙结构是控制多孔介质渗透率的主要因素之一. 采用高分辨率工业显微CT，分别对砂雨法成样南京粉砂、振捣干法成样南京粉砂、鄂尔多斯油砂、自贡砂岩和砂雨法成样玻璃珠扫描成像. 三维重构后选取尺寸为300体素的表征单元体(Representative Element Volume，REV)，基于最大球算法提取出REV的16种孔隙结构参数，并采用格子波尔兹曼方法计算出各REV渗透率. 采用灰色关联度方法，分析了平均配位数、平均孔径、最大/小孔径等16个细观孔隙结构参数对多孔介质渗透率影响的主、次关系及其权重. 结果表明，16种孔隙结构参数对渗透率的影响从大到小依次为：孔隙平均体积、孔隙最大体积、平均中值喉道、喉道平均半径、孔隙平均半径、喉道最大半径、平均喉道长度、孔隙最大半径、孔隙率、孔隙最小体积、孔喉平均配位数、孔隙截面积平均形状因子、喉道截面积平均形状因子、孔隙最小半径、孔喉比与喉道最小半径. 可为岩土介质细观尺度渗流分析提供参考．
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  基于DFOS的连云港第四纪地层地面沉降监测分析

  卢　毅，于　军，龚绪龙，王宝军，魏广庆，季峻峰

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1114-1123. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.007

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  地面沉降作为目前长三角地区危害最严重的地质灾害，对长三角地区的经济发展造成了十分严重的危害. 采用布里渊光时域反射技术(Brillouin Optical Time Domain Reflectometer，BOTDR)及准分布布拉格光纤光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)等分布式监测技术(Distributed Fiber Optic Sensing，DFOS)，利用连云港市徐圩新区污水处理厂内一个130 m的钻孔，通过分布式光缆对该地第四纪地层的地面沉降进行了为期两年的监测与分析. 主要的结果如下：目前该地区的主要沉降层为第一弱透水层；地层的沉降量与抽水含水层的孔隙水压力变化一致，且存在一定的滞后性；徐圩地区地面沉降的主要原因是与抽水含水层相邻的弱透水层的释水压缩，而不是抽水含水层的压缩变形；DFOS技术为进一步研究地面沉降的机理与变形特点提供了一种较为准确的监测方法．
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  基于语义行为和社交关联的好友推荐模型

  曲昭伟, 杨凯翔, 王晓茹, 李百威

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1124-1131. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.008

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  现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介，好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用，准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键. 传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐，所以对用户特征的描述不完整，推荐的效率和准确率远非预期. 提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐. 为了获得准确的预测，使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模，得到基于主题的用户语义行为特征表达；使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取，得到准确的社交关联特征表达；使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联，为用户精准推荐好友. 该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联，可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐．
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  基于朴素贝叶斯的网络查询日志session划分方法研究

  孙　玫，张　森，聂培尧，聂秀山

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1132-1140. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.009

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  随着互联网的快速发展，网络查询日志分析技术成为提高网络搜索引擎表现和分析用户搜索行为的关键，而session划分是网络查询日志分析中的一个重要环节. 目前常用的session划分方法主要是基于查询项的时间间隔进行划分，即将一段时间内的查询项视为同一session. 这种方法实施简单，但是划分的准确率不高，无法满足对session划分精确度要求很高的应用场景的要求. 因此提出了一种新的网络查询日志session划分方法——基于朴素贝叶斯的网络查询日志session划分方法. 该方法将session划分问题转化为判断查询项是否为session边界的问题，分析了查询项时间间隔、查询项的语义和相邻查询项的加减词这三种影响session划分的重要因素，并通过朴素贝叶斯法对查询项是否为session边界进行分类，最后设计实验验证了该方法的有效性．
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  模糊树节点的随机森林与异常点检测

  胡　淼，王开军，李海超，陈黎飞

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1141-1151. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.010

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  提出一种模糊树节点的随机森林算法进行异常点检测. 在构建随机森林的分类决策树过程中，把模糊方法引入到二叉决策树的节点中，在节点中设计关于类别划分的模糊区域，在模糊区域上设计正常与异常隶属度函数. 当某样本通过决策树节点的模糊区域时，若该样本的异常隶属度大于正常隶属度，则该样本被判别为异常类；否则，该样本进入决策树的下层树节点，若无下层节点则被判别为正常类. 该样本的最终类别由随机森林算法中的投票步骤决定. 在四个UCI数据集上的实验结果表明，在异常点检测的综合性能(召回率、精度和准确率)上，与基于随机森林的异常点检测算法RFV和RFP相比，新方法不仅具有较高的综合性能且性能稳定，还具有与一类支持向量机相当的性能，其部分实验结果优于一类支持向量机．
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  基于矩阵的AdaBoost多视角学习

  洪思思，曹辰捷，王　喆*，李冬冬

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1152-1160. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.011

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  以往基于矩阵的多视角分类(MultiV－MHKS)是从矩阵的单视角模式Ho－Kashyap(MatMHKS)发展而来的，尽管有些不好的视角可能会拉低分类器的总体表现，但它仍将所有视角都默认为相同的. 为保证样本视角的有效性和多样性，提出一种名为AdaMultiV－MHKS的新方法，它充分利用了经典的集成学习方法AdaBoost的优势，实现了动态过滤和视角权重计算. 所提的多视角框架不受限于任何特殊方法，可以应用于大多数基于矩阵的分类器. 该方法加入了来自Alternative Robust Local Embedding(ARLE)的正则化项Rgl，用来增强样本之间的结构信息. 集成工作和正则化使得不同视角的附加信息更具竞争力，不仅增强了视角的多样性而且改进了最终的分类结果. 在UCI数据集和USTC－NVIE人脸图像数据集，尤其是液体数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性．
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  基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成

  魏　桐，童向荣

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1161-1170. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.012

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  在社交媒体中，信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用. 实际应用中，通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度，从而更好地作出下一步决策. 选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关. 针对路径长度和信任值在整条路径上的值分布，提出一种新的加权启发式搜索信任预测模型. 该模型将改进的经典A*算法应用于信任网络进行路径寻找，其中，改进的A*算法在寻路过程中使用了二次启发并将启发函数设置为筛选条件进行路径筛选. 该模型最终得到的信任路径具有相对较好的鲁棒性，相对提高了预测的准确性，而且在信任累加计算中融入了信任的衰减. 最后，通过对比实验验证该模型的有效性，并分析了参数的变化对结果预测的影响．
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  具有时空特性的区域移动模式挖掘算法

  周星星，张海平，吉根林

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1171-1182. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.013

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  丰富的居民出行行为信息对挖掘城市热点区域以及居民出行模式有很大的帮助，并且对更好地满足居民出行需求也有一定的启示作用. 最新的相关研究主要聚焦于城市中区域之间的空间移动模式，但并不能识别移动模式发生的时间以及持续的时长. 针对这一问题，提出具有时空特性的区域移动模式挖掘算法STMPZ(Spatio－Temporal based Movement Patterns between Zones). 该算法在DBSCAN(Density－based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法的基础上，通过将对象从点扩展成一条出行OD(Origin－Destination)记录，并引入时间特性，最终可以挖掘出具有时空特性的区域移动模式. 为了验证所提出算法的可行性和有效性，利用真实的上海地铁通勤数据集进行实验，实验结果表明，该算法可以快速有效地检测出具有高覆盖率和准确率的区域移动模式. 此外，该算法也可以通过修改聚类过程的参数应用于其他区域或类型的交通数据．
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  D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法

  王　倩，聂秀山，耿蕾蕾，尹义龙

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1183-1192. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.014

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  D2D(Device to Device)通信可实现距离相近的用户设备直接通信，有效地提升系统的吞吐量，获得高频谱效率和能量效率，但D2D通信共享蜂窝网络频谱资源时，会造成蜂窝网络与D2D链路严重的层间干扰. 为减少层间干扰带来的影响，提出一种基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法. 从Q学习的角度来构建数学模型，将蜂窝网络中的多个D2D用户对视为多智能体学习者，利用历史状态(历史吞吐量和功率值)，不需要精确的信道状态信息(Channel State Information，CSI)和互干扰等先验知识，通过Q学习算法，学习得到分布式的信道选择和功率控制的联合最优策略. 可以动态调整D2D用户功率，在保证蜂窝用户服务质量的前提下，通过D2D功率控制获得最大化系统吞吐量. 仿真结果表明，基于Q学习的联合资源分配与功率控制的算法有效提高了系统的吞吐量．
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  基于二分图的个性化图像标签推荐算法

  赵天龙，刘　峥，韩慧健，张彩明

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1193-1205. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.015

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  传统的图像标签推荐方法通过对图像视觉内容的分析计算标签与图像的相关度，完成标签推荐任务. 而社会网络图像具有丰富的元数据，例如图像所属群组、地理位置等，充分利用这些元数据对于提高标签推荐的准确性具有积极意义. 提出一种基于二分图的个性化图像标签推荐算法，通过充分挖掘图像、群组、地理位置与标签的关系，针对用户提供的少量标签进行个性化图像标签推荐. 该算法建立了图像－标签、群组－标签、地理位置－标签等三个二分图模型，考虑到每个标签的重要性不同，引入TF－IDF(Term Frequency－Inverse Document Frenquency)技术对标签进行加权处理. 利用二分图将初始标签分值进行信息扩散，计算出最终标签分值向量，并将该向量中分值较高的标签作为推荐结果. 实验结果表明，融合了图像与群组、地理位置等元数据的个性化图像标签推荐结果的NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)值优于仅单方面考虑图像、群组以及地理位置的标签推荐结果．
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  基于预测算子的GSO特征选择算法

  陈海娟，冯　翔，虞慧群

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1206-1215. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.016

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  如今很多领域能采集到的特征变量数以万计，而能作为训练集的样本量却远小于特征数量，因此利用特征选择降低数据维数并提高算法的性能成了首要工作. 特征选择的三类主流方法为过滤式、包裹式和嵌入式，但最近用演化计算(Evolutionary Computing，EC)技术进行特征选择获得了更多的关注，已有实验证明EC技术能取得更好的性能. 提出一种基于预测算子的群搜索(Group Search Optimizer，GSO)特征选择算法(GSO feature selection algorithm based on predictive operators，PGSO)用于特征选择问题. 首先在GSO算法基础上引入基于轮盘赌选择算法的变异算子，按变异概率来选择粒子某一维度的值进行变异，若变异后的粒子的适应度值更优，则保留该变异，以此来保持群体的多样性，提高算法的搜索性能. 再者，对GSO算法加入预测算子，选取种群中5%的粒子学习生产者的历史最优位置，来预测下一生产者的位置，这样很大程度上加快了粒子的寻优速度. 最后，在UCI中的六个数据集上将其与基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法、GSO算法以及竞争选择(Competitive Selection Optimization，CSO)算法的特征选择算法进行比较，实验结果验证了所提出的算法在单目标特征选择问题上有较低的错误率和快速收敛的性能，且它不易陷入局部最优．
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  基于就近取值策略的离散多目标优化

  李二超，马玉泉

  南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(6): 1216-1224. https://doi.org/10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.017

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  针对现有的离散变量处理方法在求解多目标优化问题中存在精度和可靠性不足的情况，结合离散变量优化问题和遗传算法两者的特点，提出一种能够处理离散变量的就近取值策略. 此策略代替了传统对离散优化问题中离散变量的处理方法：将离散优化问题转化为连续优化问题，利用决策变量为连续的优化方法去解决该离散优化问题所对应的连续优化问题的最优解集，最后再按照特定的方法将该连续优化问题的最优解集离散化得到对应离散优化问题的最优解集. 将此策略应用在传统多目标遗传算法NSGA－Ⅱ(Non－dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ)的遗传算子中得到了离散交叉算子和离散变异算子，使得算法能够真正在离散空间中搜索寻优，并得到了一种基于就近取值策略的离散多目标优化算法(Dispersed Non－dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ，DIS－NSGA－Ⅱ). 在理论上本方法相比传统方法，对解决离散优化问题更合理，优化结果更精确，有较大优势. 最后，通过实验对比现有两种最典型的离散变量处理方法验证了DIS－NSGA－Ⅱ对解决离散变量优化问题的有效性．