遗传算法的研究

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法．近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注．本文介绍了遗传算法的研究现状和基本原理，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的性能作了分析．以推销员旅行问题为例来展示遗传算法在求解复杂优化问题上的优越性．     

标准遗传算法的原理及算例

由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到广泛关注。叙述了遗传算法的原理,并以实例介绍了遗传算法的具体用法、步骤,对那些数学方法难以奏效的问题提出了一种新的处理方法。     

基于智能集成的综合优化方法

研究了集成应用神经网络、遗传算法和专家系统技术来解决过程系统的复杂优化问题．由于神经网络的高度非线性映射能力，适合于大型复杂问题的建模．神经网络建立的是一个黑箱模型，不能用传统的数学规划方法求最优解，遗传算法适合于这种模型的寻优．有些复杂工程问题的优化，并非建立一个模型（数学模型或神经网络模型）求解就可以得到答案，而是依靠众多的工程因素和经验，对于这种优化问题，专家系统显示出突出的优势     

智能优化算法优化BP神经网络的函数逼近能力研究

在工程应用中经常遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法精确建模。BP神经网络可以描述这些非线性系统的输入输出映射关系,但其自身也存在较明显的缺陷。应用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化,可弥补BP神经网络寻优时的缺陷。通过实例比较分析,两种优化算法有效提高了拟合精度。     

基于小种群策略的并行遗传算法

遗传算法作为一种基于生物进化机制的自适应算法,适用于各类复杂系统的优化计算。然而标准遗传算法所具有的易早熟、易陷入局部最优等问题,在一定程度上限制了遗传算法的推广和使用。在对遗传算子做出改进的基础上,提出了一种基于小种群策略的并行遗传算法,从而有效地提高了遗传算法的执行效率和性能。     

遗传算法在斜齿圆柱齿轮传动优化设计中的应用

遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法，其全局优化和隐含并行性使得遗传算法适合求解大规模的复杂优化问题。该文在介绍遗传算法的基础上，系统论述了遗传算法在斜齿圆柱齿轮传动优化设计中的应用。经实例分析与计算，得到了较为理想的设计结果。通过与传统优化方法的比较，说明遗传算法在机械传动优化设计方面，具有广泛的应用前景。     

基于自适应遗传算法求解装箱问题

针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对标准遗传算法进行改进,将交叉概率和变异概率进行自适应调节,再结合移民策略,提出可自适应调节参数的改进遗传算法,应用该算法对装箱问题进行相应研究。     

基于自适应遗传算法求解装箱问题

针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对标准遗传算法进行改进,将交叉概率和变异概率进行自适应调节,再结合移民策略,提出可自适应调节参数的改进遗传算法,应用该算法对装箱问题进行相应研究。     

遗传算法在智能排课中的应用研究

随着高校招生人数的增加,各高校都面临着教室资源不足的问题,一份安排合理的课程表显得尤为重要。利用运算速度快、处理能力强的计算机进行智能排课势在必行。课表的确定是一个有约束的、非线性的、多目标组合优化问题。基于种群搜索的遗传算法,对于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化、有约束的优化问题,具有很好的效果。研究的是利用遗传算法解决复杂的智能排课问题。     

“复杂范式“对教育研究方法论的重构

“复杂范式”认为,世界是多样统一的,是有序与无序相互作用形成的一个自主、开放的系统。教育研究方法论也是一个需以复杂思维来考察和把握的复杂系统。基于“简单范式”的思维方式在处理教育研究问题上存在许多问题,因此用“复杂范式”对教育研究方法论进行重构。     

基于AJAX的在线考试系统

现有网络考试系统在线考试时需要频繁与服务器交互引起独占式请求,页面重复加载,这些情况不仅让考生处于不连续的考试状态中,同时也消耗大量服务器资源．AJAX技术的在线考试系统设计模型,实现异步式随机抽题,自动保存数据,自动提示信息,提供更为人性化,更具交互性与响应性的在线考试体验．     

虚拟实验教学系统在高职院校中的应用

高职人才培养要求加强实验、实训类课程的设置。虽然各高职院校都相继投入了大量的人力与物力,但其实验、实训课程仍存在很多问题。虚拟实验教学系统是用计算机软件模拟真实实验仪器并完成相应功能的智能化教学软件,可以从本质上解决高职院校实验、实训课程中出现的诸多问题,为高职实践教学开辟一种新方式。     

一种改进的遗传进化算法及其应用

基本遗传算法适应度及遗传算子设计简单,求解复杂优化问题易于早熟,收敛速度慢等缺点.基于遗传算法基本框架,设计新的适应度函数,减少遗传算法中的交叉算子,改进其变异方式,提出一种改进的遗传进化算法.     

谈学生信息管理系统模型的构建

在当前的信息化时代中,高校需要一个方便实用的学生信息管理系统来规范学生管理及相关数据的统计和分析,这将会大大提升学生管理水平,优化资源,降低成本,并可使政治辅导员、班主任等学生工作者从繁琐的事务性工作中解放出来,从而提高工作效率。本文分析了学生信息管理系统模型构建的技术要求、功能架构、系统架构等要素,阐述了系统子模块的功能设计问题,最后讨论了系统模型的可扩展性问题及其对教学管理的影响。     

论道德选择中的价值冲突

道德选择作为人类重要的认识活动，往往面临着不同价值观的影响，表现在道德主体的内在冲突、同一价值体系内的道德选择引发的价值冲突、不同价值体系之间的道德选择及其价值冲突等，正确认识和把握这些问题，对于处理不同价值观之间的对立或冲突有着积极的意义。     

基于Webmin的Unix系统管理

Unix系统在诸多领域得到广泛应用,其独特的优越性能受到人们的喜爱,但其操作系统的复杂配置,却十分不便。针对Unix操作系统管理困难的问题,提出了基于Webmin的Unix系统管理方法。用Webmin这一图形化管理的方法对操作系统进行配置,简化了操作,使Unix系统管理变得直观、简捷,提高了管理效率,并具体以配置Samba服务为例进行了阐述。     

韩国老年教育现状 问题和发展方向

老年教育作为成人教育与终身教育的重要组成部分,已成为应对老龄化社会极为重要的手段。2006年,韩国老年人口比率为9.3%,与我国老年人口比率相当,老龄化社会的迅速发展,促使韩国高度重视老年教育,其老年教育发展较快且成效显著。韩国老年教育在迅速发展的同时也存在着一些有待解决的问题。＂他山之石可以攻玉＂,韩国老年教育的丰富独特的实施方式,可以为我国老年教育的改革和发展提供有益的借鉴。     

基于MAS的故障诊断任务分解研究

在传统故障诊断基础上，将多Agent技术（MAS）应用于复杂系统故障诊断领域，是求解复杂过程故障诊断问题的一种新尝试．研究了基于MAS的分布式智能故障诊断模型，基于一种分布式Agent诊断系统结构原型系统，重点研究了诊断问题的任务辨识、分解问题，构建了基于Agent的任务分配的综合遗传算法和模拟退火算法的混合算法．应用表明，该算法具有很好的可扩展性、适应性和稳定性．     

高职院校人事制度改革的思考

深化人事制度改革是高职院校人才强校的根本和办出特色的关键。人事制度改革是一项复杂的系统工程,是高职院校改革的重点和难点,具有极其重大的现实意义。在实施高职院校人事制度改革的过程中,要坚持以人为本的管理理念,注意解决好人事机制、分配机制的配套问题,并努力做好教职工的思想发动和观念转变工作。     

高职“双师素质”教师培养制度保障体系构想

我国高职院校双师素质教师队伍建设虽已取得较大成就,但从政策制度制定、完善和执行层面来看,政府、企业和学校均还存在一定的问题,解决这些问题的策略是完善教师资格认定和职称评定制度,强化行业的社会责任,制定有效的教师终身培训和激励制度,逐步形成双师素质教师培养制度保障体系。