遵义师范学院生物专业英语的教学改革初探

生物专业英语教学,不单强调英语阅读能力,更要注重综合能力的培养。本文结合遵义师范学院生物专业英语教学的现状和存在的问题,从学生听说技能、长句分析及翻译技能、阅读技能、写作技能等方面的培养进行了有益的探索,并总结了一些有效的教学方法。     

最优控制与最优参数选择问题的转化

主要通过对一个最优参数选择问题来逼近最优控制,从而将最优控制问题的数值计算转化为最优参数选择问题来处理,并证明其结果的收敛性.     

线性规划的Spreadsheet解法

摒弃繁琐的数学公式的推导与计算,用简易解法,解决了线性规划的最优解问题及灵敏度分析问题。结果表明Spreadsheet完全可以实现专业软件能够实现的求解功能。最后提出了用Excel求解线性规划问题过程中应注意的问题。     

变异概率对PSO算法求解TSP问题的影响研究

提出了一种求解旅行商问题的改进粒子群算法,该算法引入了求解离散问题的学习机制和变异策略以提升粒子群算法求解旅行商问题的效率.通过对两个经典的测试问题(Oliver30和burma14)的仿真研究,表明不同变异概率对算法的影响,当变异概率为0.5时,算法的运行效率最高.     

一种关于电梯合理收费的算法研究

对物业管理中的电梯收费问题进行了分析,得到一个住户付费与居住人口、楼层高度及人口分布都有关的由两个一次函数构成的分段函数.为了避免函数的单值性,作者给出了一个采用空函数的程序设计,这样可使程序结构更清晰,能快速计算出每一住户的应缴费用,为物业管理提供了方便、合理的算法.     

嵌入Circle映射的混合策略多目标粒子群算法

多目标粒子群算法具有收敛速度快、原理简单和易于实现等优点，被广泛应用于解决多目标优化问题。然而，它存在容易过早收敛、陷入局部最优等缺点。针对上述问题，提出了一种嵌入Circle映射的混合策略多目标粒子群算法(CMEMOPSO)。当粒子当前位置与其个体历史最优位置互不支配时，在一定概率下，利用Circle映射调整粒子位置，使其找到更优的解。同时，若外部存档达到预定阈值，则使用结合个体密度和拐点距离的混合评价指标评估非劣解的综合性能，去除较差的非劣解以实现对外部存档的更新，提高算法的综合性能。最后，利用所提出的算法在12个典型测试函数上进行实验。实验结果表明CMEMOPSO具有良好的收敛性和更快的收敛速度，它在大多数测试函数上优于其他比较算法。     

协同控制多目标粒子群算法研究

针对现有的多目标粒子群算法易陷入局部最优、难以平衡收敛性和多样性等方面的问题，提出一种协同控制多目标粒子群算法(CCMOPSO)。首先，算法脱离Pareto支配关系采用成就标量函数更新pbest。其次，提出了一种平均角度和最低距离相结合的协同策略，以删除外部存档中性能不好的非劣解。从而对存档进行维护，平衡收敛性和多样性，有利于非支配解逼近Pareto前沿。最后，将CCMOPSO算法与几个多目标优化算法在15个测试问题上进行仿真实验。实验结果分析表明CCMOPSO算法的有效性可以很好地平衡收敛性和多样性，避免陷入局部最优。从而说明CCMOPSO算法在处理多目标优化问题表现出较强的竞争力。