中国学生问题解决模式特征

文章采用数据清理、潜在类别分析和对应分析的技术,确定了四个与问题解决过程有关的表现指标,即反应时间、解题步骤的数目、可能的路径和最佳路径。运用这些指标探索出四种学生问题解决模式,并发现“高效率策略”型和“低效率策略”型的学生具有较好的问题解决能力和毅力水平,对问题解决也持较好的开放态度;“高效率无策略”型和“低效率无策略”型的学生问题解决能力、毅力较低,对问题解决的态度不够开放。关注学生参与问题的意愿,提升学生毅力水平,这对提高学生问题解决能力有较大的促进作用。     

税收征管中交通最优路径的设计与实现

在现今复杂的城市交通网络下,税收征管工作人员如何才能选择最佳的交通路线,快速地到达税源地开展工作,一直是困扰税收管理部门的一大难题。通过建立城市交通网络拓扑模型,并采用Dijkstra算法和MapX组件实现税收征管中交通最优路径的选取和可视化,可以使税收征管工作人员快速选择最优路径到达税源地开展工作,提高工作效率。     

“慕课”--本科教学优势资源共享平台构建浅析

怎样优化教育资源达到最佳配置一直是一个待解的问题,优化落实具体实施政策路径变得十分关键。本文以商学本科课程教学为出发点,提出了一种基于现代信息技术的大学公共课教学优势资源共享模式,为解决我国大学公共课教学问题提供了一种新选择,值得研究并推进。     

税收征管中交通最优路径的设计与实现

在现今复杂的城市交通网络下,税收征管工作人员如何才能选择最佳的交通路线,快速地到达税源地开展工作,一直是困扰税收管理部门的一大难题。通过建立城市交通网络拓扑模型,并采用Dijkstra算法和MapX组件实现税收征管中交通最优路径的选取和可视化,可以使税收征管工作人员快速选择最优路径到达税源地开展工作,提高工作效率。     

解决中国城市交通拥堵的出路

中国的城市交通的状况一直为很多人所诟病,主要体现在由城市交通异常拥堵导致的人们出行的困难.对于如何解决普通老百姓出行难的问题已经成了不少城市管理者思考的问题.而困扰老百姓出行的主要问题-交通拥堵,也成了普通老百姓所热议的话题.如何从更宏观和更根本的方式去解决城市交通拥堵问题,关系到城市的长远发展,关系到城市居民的安居乐业,从而也就上升到如何通过解决城市交通拥堵问题,帮助构建一个更加和谐的社会.本文通过对中国城市交通状况的观察和思考,同时通过和港澳地区,西方国家的交通状况及其管理的比较,提出了一系列解决中国城市交通拥堵的方法.     

基于“路网数据库”的最佳位置及路径选择研究

本文综合"位置查询"及"路径查询"为一体,同步解决最佳位置及路径的查询问题,并在此基础上考虑其合理性,以满足实际路网查询与分析应用的要求。同时针对实际问题,进行实际案例分析,找出了影响效率的指标属性,进而构建了合理性路网最佳位置及路径分析框架,有效地实现最佳位置及路径的选择问题。     

浅谈化学考试的策略

考试是一个学生知识和能力的展示,如何在考试中使自己得到最佳的发挥,考出较好的成绩,是每个学生经常思考的问题。就化学课来说,我觉得解决这个问题的关键,是必须重视考试的策略。这些策略主要是：     

城市交通拥堵的分析与探索

城市交通拥堵已经成为一种"通病",怎样合理、对症用药,就成为了目前城市交通管理急需妥善解决的一大难题。本文笔者对此进行了分析与探讨,从而更好地解决城市交通拥堵问题。     

地理信息系统在交通领域中的应用

在我国众多大城市普遍存在交通拥挤问题,造成交通拥挤的首要原因是城市交通基础设施的建设远远落后于城市交通需求的增长。大力发展公共交通是解决城市交通拥挤问题的首选措施。     

后世博时代的城市交通拥堵治理——基于上海世博会城市最佳实践区的启示

根据北京、上海两城市在交通发展中所遇到的问题,梳理并分析了当前国内城市交通拥堵问题的成因.借鉴2010年上海世博会城市最佳实践区的展示案例,提出带有全面性、创新性的治堵思路与策略,以期有助于城市交通拥堵问题的治理工作.     

基于PSO城市应急物流最优调度决策的研究

在城市应急网络的大背景下,采用粒子群优化算法(PSO),对应急物流的调度进行了研究。自然选择的粒子群优化算法是在基本粒子群算法的基础上改进的算法,相比基本粒子群算法,它用当前较好的粒子代替较差的粒子,通过函数测试,表明自然选择的粒子群算法的精确度和效率都很高。利用自然选择的粒子群算法,在满足应急运输要求的前提下,充分利用各种物流设施,快速组织多种交通工具,制定应急物流最优的调度决策,以保证经济效益的最大化和实现过程的最优化。     

十堰市城乡道路客运一体化现状及策略分析

城乡道路客运一体化是城乡一体化的基础,是推进城乡一体化的重要内容和手段。近年来,十堰市在推进城乡道路客运一体化方面取得了一些成绩,但也存在着一些制约进一步发展的问题。本文从"城市公交、班线客运、客运站场、公路建设"四个方面陈述十堰市城乡道路客运一体化的现状。并在此基础上总结十堰市城乡道路客运一体化存在的问题和原因。最后结合十堰市的客观实际,提出了推进十堰市城乡道路客运一体化发展的基本对策。     

公交路网出行路径选择模型的研究

在公交网络信息查询系统中,最优出行线路的选择是乘客普遍关注的问题。本文在分析常用的路网最短路径算法的特点及局限的基础上,以“换乘次数最少”为首要目标、“公交出行距离最短”为次要目标,且综合考虑了“步行”等因素,提出了一种适用于公交路网的最优出行路径选择算法模型。实验仿真的结果表明该模型可行、高效。     

基于WebGIS技术的智能公交乘换查询系统设计

针对Dijkstra算法在公交乘换应用领域存在计算量大、实时性不高、网络负载压力大、滞留时间长且乘换不经济等缺陷,基于WebGIS技术提出一种改进型智能公交乘换模型,将乘换次数和乘车前后总站数优先考虑,从而构造出中转站及其线路对应的路线-站点换乘矩阵,获得最优公交换乘线路。     

智能优化算法在暑假旅游路线安排中的应用

为解决暑假旅行人员以成本最小化为目标的最佳旅行路线选择难题,基于路径优化理论（VRP）及粒子群算法,设计了以暑假旅游路线最短为优化目标的数学模型,采用计算机编程技术,设计了求解该优化模型的粒子群算法,并选择案例对模型及算法进行了验证。案例应用结果表明,该模型和算法能够有效解决最佳旅游路线选择难题,正确率达98%。基于VRP理论及粒子群算法的最短路选择模型不仅能够快速求解出最优路径方案,还能够有效降低人工经验选择最短路径中存在的误差。     

基于混合蚁群算法的“多日游”路线优化问题

针对＂多日游＂路线优化问题,提出了一种新的混合蚁群算法,并建立了＂多日游＂旅游交通路线的数学模型。通过多次实验和计算,证明将混合蚁群算法运用于＂多日游＂旅游交通线路,可以有效求得问题的最优解或近似最优解,并以秦皇岛地区各旅游景点为例进行了分析。     

基于遗传算法的旅行商问题的研究

巡回旅行商问题(TSP)是一个组合优化方面的问题,已经成为测试组合优化新算法的标准问题。应用遗传算法解决TSP问题,首先对访问城市序列进行排列组合的方法编码,这保证了每个城市经过且只经过一次。接着生成初始种群,并计算适应度函数,即计算遍历所有城市的距离。然后用最优保存法确定选择算子,以保证优秀个体直接复制到下一代。采用有序交叉和倒置变异法确定交叉算子和变异算子。最后用MATLAB来实现算法,仿真后,观察路径,得出最终结果。     

SPF算法在IS-IS路由选择中的应用

本在介绍了SPF下算法的基本原理后，提出了将Ⅱ下算法应用于IS—IS路由计算的方法．以炙在Cisco路由器上实现IS—IS SPF最佳路径计算的途径。     

曲面最短路径的粒子群优化算法研究

求两点沿自由曲面最短路径的关键是正确选择两点间沿曲面的路径.粒子群优化算法(PSO)是一种全局性的概率搜索算法,它在整个问题空间实施搜索,可以得到问题的全局最优解.将粒子群优化算法的思想引入到路径寻优中,采用圆弧逼近法进行初始逼近,提出了解决自由曲面最短路径的随机搜索算法.最后给出了数值实例,结果表明该算法具有容易实现、运算量小等特点.     

基于AIS的动态路径搜索算法研究

为了改善传统智能交通系统中动态路径搜索算法的效能,抽取人工免疫系统抗原抗体反应的隐喻机制,并改进现有的进化算法（GA）,建立了一种人工免疫算法（AIS）,通过对城市交通路网模型的仿真求解,验证了算法的先进性和有效性,而且还对两种算法的抽取对象做了比较,初步分析了造成差异的原因,最后对本算法的应用前景做了展望。