本工具为基于快速功能点评估法的配套估算工具，可基于已识别的数据对象、事务对象快速计算对应的功能点数，同时增加了2018年度行业发布的最新基线水平，可自动按汇总的功能点数，计算对应的工作量、成本。

ISOS 4-20mA 采用顺源科技独有的电磁隔离耦合发明专利技术，无需独立电源供电，内部很小的输入等效电阻，使该IC的输入电压值达到超宽范围（8.5~32VDC），可直接串接在工业现场传感器、物理变送器等装置的两线制4-20mA或0-20mA检测回路中，无需外接辅助电源，即可实现4-20mA信号抗干扰隔离、远距离无失真传输。 内部的集成工艺及新技术隔离措施使器件能达到3KVDC隔离绝缘电压，并满足工业现场宽温度、潮湿、震动等恶劣环境要求。 【ISOS 4-20mA 电流环路隔离器】是顺源科技推出的一款微型低成本模拟信号隔离器，特别适用于工业自动化领域的4-20mA信号处理。该器件采用了顺源科技的专利磁电耦合隔离技术，实现了无需额外电源的4-20mA信号隔离和传输，显著降低了系统的复杂性和成本。 该IC具有以下关键特性： 1. **微小体积**：ISOS 4-20mA 的尺寸仅为19.5x12.5x9.8mm，这使得它可以在紧凑的空间内安装，适应各种设备内部集成。 2. **无需外部电源**：通过独特的高效信号回路窃电技术，ISOS 4-20mA可以从现有的4-20mA环路中获取能量，无需外部电源，简化了系统设计。 3. **高隔离性能**：提供3000VDC的隔离电压，有效隔绝了信号间的相互干扰和地线噪声，提高了系统的稳定性和安全性。 4. **宽输入电压范围**：支持8.5~32VDC的输入电压，能够直接串接在4-20mA或0-20mA的工业传感器和变送器回路中，实现无失真的信号传输。 5. **高精度和线性度**：在整个量程内，其非线性度误差小于0.2%，确保了信号传输的精确性。 6. **工业级耐受性**：设计能够在-40 ~ +85℃的温度范围内正常工作，且满足工业现场的湿度、振动等恶劣环境要求。 7. **多种安装方式**：提供SIP7 Pin的PCB板上安装、DIN35导轨安装和PIM面板嵌入式安装，满足不同应用场景的需求。 8. **多功能应用**：适用于PLC、DCS系统的信号采集隔离，以及各种仪器仪表、传感器之间的信号传输，尤其在电力、医疗、轨道交通和军事科研领域有着广泛应用。 9. **易于使用**：无需额外元件，即可实现4-20mA或0-20mA电流环路的隔离，部分型号还具备隔离显示、报警控制等功能。 ISOS 4-20mA电流环路隔离器以其卓越的性能、小巧的体积和便捷的使用方式，为工业自动化领域的信号处理提供了可靠的解决方案，有效解决了信号干扰和传输问题，提升了系统的整体性能和可靠性。

内容概要：本文探讨了如何使用粒子群算法（PSO）对IEEE30节点输电网进行最优潮流计算，旨在最小化系统发电成本。文中详细介绍了IEEE30节点输电网的结构及其目标函数，即通过二次函数关系描述发电成本与机组出力之间的关系。随后，文章展示了粒子群算法的具体实现步骤，包括适应度函数的设计、粒子群初始化、速度和位置更新规则等。此外，还提供了Python代码示例，用于展示如何通过粒子群算法找到最优的机组出力组合，从而实现发电成本的最小化。 适合人群：从事电力系统优化、智能算法应用的研究人员和技术人员，尤其是对粒子群算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于电力系统规划与运营部门，帮助决策者制定更加经济高效的发电计划。具体目标包括但不限于：减少发电成本、提高电力系统运行效率、优化资源配置。 其他说明：尽管本文提供的解决方案较为理想化，忽略了诸如节点电压约束、线路容量限制等因素，但它为理解和应用粒子群算法解决复杂优化问题提供了一个良好的起点。未来的工作可以进一步扩展此模型，纳入更多的实际约束条件，使其更贴近真实应用场景。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB和粒子群优化（PSO）算法对储能系统的充放电进行优化以及成本模型配置的方法。首先定义了储能成本模型，包括容量成本和运行维护成本，并将其表示为数学公式。然后，通过粒子群算法寻找最优的储能容量和充放电功率配置。文中展示了粒子群算法的具体实现步骤，如粒子初始化、位置和速度更新规则、边界条件处理等。此外，还讨论了充放电策略的设计，考虑了电价波动的影响，并提供了具体的MATLAB代码片段。最后，通过实验验证了该方法的有效性和优越性，能够显著降低储能系统的综合成本。 适合人群：从事储能系统研究、电力系统优化、能源管理等相关领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化储能系统配置和降低成本的企业或机构。主要目标是在满足电力需求的同时，最小化储能系统的建设和运营成本。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以直接用于实际项目中，帮助用户快速实现储能系统的优化配置。同时，文中提到的一些技巧和注意事项对于提高算法性能非常有用。

基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,低碳冷链路径规划 遗传算法 车辆路径规划问题 遗传算法考虑惩罚成本的低碳冷链物流配送 以固定成本，制冷成本，惩罚成本，损成本，运输成本，碳排放成本总和最小为优化目标 ,低碳冷链路径规划; 遗传算法; 成本优化; 货损成本; 碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流路径优化研究

内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab和遗传算法优化冷链物流配送路径规划，旨在降低成本并提高效率。文中具体阐述了优化目标、数据初始化、遗传算法主体流程（包括种群初始化、选择、交叉和变异）、成本计算函数的设计，以及结果展示等方面的内容。通过这种方式，不仅实现了固定成本、制冷成本、惩罚成本和运输成本的最小化，还展示了算法的有效性和灵活性。 适合人群：从事冷链物流管理、路径规划研究的专业人士，以及对遗传算法应用感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制配送时间和温度的冷链物流行业，特别是那些希望通过优化路径来减少运营成本的企业。目标是在确保货物质量的前提下，最大化配送效率并降低成本。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和解释，便于读者理解和实践。此外，还强调了时间窗设置的重要性及其对最终成本的影响，提醒使用者根据实际情况调整参数以获得最佳效果。

### 软件研发成本度量规范应用指南(预算场景)关键知识点解析 #### 一、编制背景 在软件行业的发展历程中，成本度量一直是个棘手的问题。特别是在预算编制、招投标以及项目规划等阶段，由于缺乏统一的度量标准，往往导致预算制定不准确。这种不准确性可能表现为预算过高或过低，从而引发一系列问题，如资源浪费、恶意竞标、项目延期或成本失控等。因此，建立一套科学统一的成本度量标准对于提高项目的成功率至关重要。 #### 二、编制目的与范围 《软件研发成本度量规范》旨在为软件研发过程中的成本度量提供一个标准化的方法论。该规范覆盖了软件研发成本的基本构成、度量过程以及具体应用场景等方面。它不仅适用于软件开发公司内部的成本控制，也适用于客户与供应商之间的成本协商过程。通过这套规范的应用，可以有效地减少因成本估算不当带来的风险。 #### 三、结构及预期读者 该指南由多个章节组成，涵盖了从理论到实践的各个方面。预期读者包括但不限于项目经理、财务人员、软件工程师以及相关领域的决策者。这些人员可以通过学习本指南来更好地理解成本度量的重要性，并掌握有效的成本控制方法。 #### 四、行业基准数据说明 为了使成本度量更为准确，《软件研发成本度量规范》提供了行业内的基准数据作为参考。这些数据通常来源于实际项目的统计数据，包括但不限于不同类型的软件项目的平均成本、常见任务的工作量估计等。基准数据的使用能够帮助企业在制定预算时更加贴近实际情况，从而避免估算偏差。 #### 五、估算过程 - **估算规模**：首先需要对项目规模进行评估，这通常基于功能点分析、源代码行数或其他度量指标来完成。 - **规模调整**：考虑到项目的特定条件，如技术复杂性、团队经验等因素，需要对初始估算结果进行调整。 - **估算工作量**：基于调整后的规模，结合行业基准数据和个人经验，计算出项目的总工作量。 - **估算工期**：根据工作量估算，结合人力资源分配情况，得出项目的预计完成时间。 - **确定预算**：综合考虑人力成本、硬件设施投入、第三方服务费用等因素后，最终确定项目的预算总额。 - **预算审批**：预算草案需经过严格的审核流程，确保其合理性与可行性之后才能获得批准执行。 #### 六、估算方法应用示例及说明 - **方程法应用示例**：通过数学模型来预测成本和工作量，这种方法适用于具有一定历史数据支持的情况。 - **其他估算方法示例**：除了方程法外，还包括专家判断法、类比法等多种方法，这些方法各有优缺点，在实践中需要灵活选择。 - **委托方与开发方应用差异说明**：针对不同角色的需求和关注点，本指南提供了具体的指导建议，帮助双方更好地协作，共同推进项目的顺利进行。 #### 七、参考资料 除了正文内容外，指南还提供了丰富的参考资料，包括术语解释、常用模板样例以及参数表格等，以便读者更深入地理解和应用其中的知识点。 《软件研发成本度量规范应用指南(预算场景)》不仅为软件项目的成本度量提供了一套全面的解决方案，还详细阐述了各种方法的应用场景及其优缺点，是软件研发企业不可或缺的工具书之一。通过遵循这些指导原则，企业可以有效地提升项目管理效率，降低风险，实现可持续发展。

基于遗传算法的带充电桩电动汽车路径规划系统：支持软时间窗、多目标点及成本优化,基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划VRPTW问题研究：软时间窗、时间窗惩罚、多目标点与充电功能的集成及Matlab程序实现,遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题 具有的功能 软时间窗，时间窗惩罚，多目标点，充电，遗传算法 生成运输成本 车辆 路线 带时间窗，注释多,matlab程序 代码有详细注释，可快速上手。 ,关键信息提取的关键词如下： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 充电; 运输成本; 车辆路线; 代码注释; Matlab程序。 以上关键词用分号分隔为： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车; 路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 运输成本; 车辆路线; 代码详细注释; Matlab程序。,遗传算法在电动汽车带充电桩的VRPTW路径规划中的应用

基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电策略优化：实现高效有序充电以降低目标函数与成本,电力系统 电动汽车 新能源汽车 充电优化算法 基于飞蛾扑火算法的电动汽车群有序充电优化 使用飞蛾扑火算法求解一个充电策略优化问题。 目标是找到电动汽车充电站的最佳充电策略，以最小化目标函数 [号外][号外]程序都调试运行过 保证程序，仿真，代码的质量绝对可以 有问题直接 款。 问题背景： 考虑了一天内（24小时）三个电动汽车充电站的充电策略。 每个充电站有24个时段的充电策略，因此搜索空间的维数为72（3x24）。 每个时段都有一定的电价和电动汽车的充电需求 ,电力系统; 电动汽车; 新能源汽车; 充电优化算法; 飞蛾扑火算法; 充电策略; 搜索空间; 时段电价; 充电需求; 程序调试运行,基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电优化策略研究