数学专业师范生教学技能的调查研究--以四川文理学院为例

教学技能是教师最重要的专业素质，是师范生在大学期间需要掌握的基础职业技能。通过调查研究表明，数学专业大学生教学基本功发展不平衡，不同年级学生的教学技能水平存在显著差异。教学实践、课改认知、教学交流、自主练习是影响教学技能的四个主因子。男女生在表达技能、教学设计技能、几何作图技能等方面差异显著，而在教材分析、多媒体使用方面不存在显著性差异。要通过完善教学技能培养机制，夯实师范基础技能培养，改革教学技能培养方式等途径，合力提高师范生的教学技能，增强就业竞争力。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

一类Minimax分式规划问题的迭代算法

对一类Minimax分式规划问题(MFP)提出一个迭代算法.首先通过引进变量和指数变换,将问题(MFP)等价转化为问题(Q),然后利用代数-几何平均不等式以及合适的转化过程,将等价问题(Q)压缩为凸规划问题(Q).从而根据选择不同的点所对应的压缩问题(Q),将原问题的求解过程转化为求解一系列的凸规划问题.数值实验表明算法是可行有效的.     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．