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受控/活性自由基聚合的自动化
受控/活性自由基聚合 (CLRP) 技术被广泛用于合成先进且受控的合成聚合物，用于化学和生物应用。虽然自动化长期以来一直是提高生产率以及合成/分析可靠性和精度的高通量 (HTP) 研究工具，但 CLRP 的氧不耐受性限制了这些系统的广泛采用。然而，最近出现了氧耐受性 CLRP 技术，例如氧耐受性光诱导电子/能量转移 - 可逆加成 - 断裂链转移 (PET - RAFT)、RAFT 的酶脱气 (Enz-RAFT) 和原子转移自由基聚合 (ATRP)。本文展示了如何使用 Hamilton MLSTARlet 液体处理机器人来自动化 CLRP 反应。合成过程使用 Python 开发，用于自动化试剂处理、分配序列和在 96 孔板中创建均聚物、随机异聚物和嵌段共聚物所需的合成步骤，以及聚合后改性。使用这种方法，展示了高度可定制的液体处理机器人和耐氧 CLRP 之间的协同作用，以实现 HTP 和组合聚合物研究的高级聚合物合成自动化。
电容位置的概念上简单算法...
位置路由问题（LRP）共同优化了仓库的位置和车辆的路由。研究最多的LRP变体是电容的LRP（CLRP）。这些方法通常将问题分解为位置阶段，以确定有希望的仓库配置和路由阶段，在该阶段中，解决了车辆路线问题以评估先前确定的仓库配置的质量。不幸的是，CLRP文献并没有太多阐明算法特征对这种启发式方法的解决方案质量和运行时的影响最大的重要问题。本文的目的是为CLRP提出一种简单（但相当有效的）启发式启发式启发式方法，并就此问题的成功元启发式设计设计一些见解。我们的算法是一种混合组合（i）使用可变邻居下降的抓地力阶段，用于位置阶段的局部改进，（ii）在路由阶段进行可变的邻域搜索。我们分析了算法组件对溶液质量和运行时的影响。此外，我们发现，用于评估趋势中研究的仓库配置质量的次优路由解决方案导致与太多的开放仓库相结合。我们提出了一个减轻此缺点的仓库配置阶段，我们显示