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双肩负重是常见的携物行走方式之一,针对人体负重行走时肌肉疲劳情况的研究十分重要。本研究分析背负背包行走对背部肌力下降程度及自觉肌肉疲劳的影响。实验是以两种不同的背负背包方式、3种不同的负荷重量比率以两种不同的速度行走于跑步机上,持续时间为10 min,记录实验前后的背部肌力及实验后的主观疲劳评分。研究发现,背负背包方式、行走速度和负荷重量比率均会显著影响背部肌力下降幅度及主观疲劳评分。本研究还建立了主观疲劳评分(RPE)预测模型及男女背部肌力预测模型,以量化背物行走时背部肌力与主观疲劳的变化。 相似文献
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0-1背包问题是一个典型的组合优化问题。给出了0-1背包问题的数学模型,概述了各种求解0/1背包问题的算法设计方法,并指出各种方法的优缺点,提出了0-1背包问题的发展趋势。 相似文献
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多目标遗传算法NSGA—Ⅱ是解决0/1背包问题^[1]的有效算法,但是它还存在一定的缺陷,当0/1背包问题的规模较大时,这种方法很难收敛到Pareto最优边界,因此解的分布性不是很好,解集也很难收敛。针对此问题,提出基于ε支配的MOGA来求解0/1背包问题,通过实验验证该算法在求解分布性上优于NSGA-Ⅱ。 相似文献
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A:这是因为摆臂不仅能让你更省力,还能提高行走和奔跑的效率。美国芝加哥大学生物力学专家史蒂文·柯林斯招募了10名志愿者,对他们行走时的摆臂方式进行研究,结果发现保持手臂静止不动行走耍比正常行走时的代谢率高12%,相当于在其他条件相同时将行走速度加快20%或行走时身背重10千克的背包。 相似文献
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针对传统克隆选择算法中随机点变异求解0-1背包问题中存在的不足,将受体编辑功能引入克隆选择算法中,提出了基于混合克隆选择算法的0-1背包问题求解算法。受体编辑机制中基因片断反转功能能够有效促进克隆进化。实验结果表明,与传统克隆选择算法相比,该算法对0-1背包问题有着较好的寻优能力和执行效率。 相似文献
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0—1背包问题是算法中的一个经典例子。用回溯、分支限界和动态规划这3种方法求解0—1背包问题,并对解题思路和时间复杂度进行了详细分析。 相似文献