知识复杂性之考察

哲学史上知识观的演变构成了关于知识的复杂图景。知识的复杂性表现有三:知识的结构复杂性,知识是一个复杂的网络系统;知识的运动复杂性,知识是一个复杂的进化体;知识的组分复杂性,知识性质的文化性、境域性与价值性。对知识复杂性的考察,有助于我们以整体主义的知识观指导社会实践,以批判的态度构建知识生态系统。     

蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进

在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。     

浅析移动通信系统中的赋形权值优化算法

随着无线频谱资源的日益紧张,移动通信系统转向利用数字波束赋形技术来提高系统的容量。数字波束赋形技术的关键,是利用赋形权值优化算法对赋形权值进行寻优操作。常用的权值优化算法有遗传算法、粒子群优化算法和交叉熵算法。本文对三种优化算法应用时的关键步骤进行了总结,比较了三种算法的性能,最后对算法应用于时分移动通信系统存在的问题进行了分析。     

淡水生态系统中的复杂性问题

淡水生态系统中的复杂性问题 ,可由水体类型的复杂性 ,水体形成的复杂性 ,水生生物的多样性 ,以及生态系统结构、功能的复杂性和格局、过程的复杂性 ,流域影响的复杂性 ,人类干扰的复杂性等构成 .简要介绍了中国淡水生态学研究的某些进展与动态 ,并针对淡水生态学研究所面临的主要问题———湖泊富营养化和蓝藻水华上暴发的相关研究作了介绍 ;结合国际生态学研究的最新动态 ,还探讨了淡水生态学研究可能的发展方向 .淡水生态系统复杂性研究可能取得的进展有如下几个方面 :RCC (rivercontinuumconcept河流连续统 )理论 ,以IBI (indexforbi oticintegrity生物完整性指数 )和IWI (indexofwatershedindicators)等为代表的生态系统健康研究 ,scaling(尺度推绎 )与fractal(分形 ) ,生态系统管理与信息系统 ,空间数据分析与异质性 ,数学模型与混沌等     

技术管理内生复杂性的来源与测度研究

在不确定性快速增长的情况下,应对技术管理内生复杂性是进行有效技术管理的重要任务。从复杂性的基本特征入手,在建立技术管理内生复杂性分析框架的基础上,对技术管理内生复杂性的来源进行了研究,构建了技术管理系统内生复杂性的测度模型并进行了实证研究。研究结果表明,技术管理内生复杂性来源于知识、参与者、工具和过程四个要素的复杂性;每个要素的复杂性来源于其自身的构成状况和关系状况;各要素复杂性概率的均等化分布会导致内生复杂性增大。实证研究还展示了技术管理系统内生复杂性的评价和管理过程,表明本研究能够为技术管理复杂性的分析与评价提供有效工具。     

蚁群优化算法的理论、改进及应用

蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。     

用于纤维增强复合材料纤维取向测量的椭圆检测算法

椭圆检测是模式识别领域的一个热点问题,在工程中具有重要作用.结合纤维增强复合材料截面图中椭圆为实心,并且椭圆之间没有交叉和嵌套的性质,提出了一种基于顺序扫描的椭圆检测算法.该算法首先找出椭圆的中心,然后采用一个快速确定短半轴端点的方法,计算出短半轴的长度和斜率,最后通过计算得出长轴的斜率和长度.实验证明,该算法能准确有效地检测到纤维增强复合材料截面图中的椭圆,因而可以用于复合材料中纤维取向的测量.     

自动化码头起重机和自带提升功能的AGV的集成调度

为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。     

自动化集装箱码头自动导引小车与轨道式龙门起重机的协同调度

为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响.     

关于训练理论研究中若干方法论问题的思考

摘要：我国训练理论研究水平仍处在经验阶段,训练理论的治理迫在眉睫。运用文献资料法、逻辑法、时序法等研究方法,以科学技术哲学与复杂性科学为研究视角,从方法论层面试厘清训练理论研究中所出现的问题,以及未来研究趋向等问题。研究认为复杂性是认识训练规律的路径、科学理性是提升训练理论着眼点、学科交叉性是促进训练理论增长点、非线性是促使训练理论研究转型、整体性是表达训练理论的要义。通过提出超越传统意义上的方法论纲领,以期加快竞技体育治理体系和治理能力的现代化,适应国家竞技体育发展战略的需求;希冀训练理论对现代训练实践的要求做出科学地解释与说明,实现训练理论在实践中的应用性和操作性。