民族院校开展《大学物理》混合MOOC教学探究——以西北民族大学为例

随着互联网的兴起和信息技术的发展,网络教育逐渐进入人们的视野.MOOC已成为当前教育界尤其是高等教育领域的一个热点话题,越来越受到关注.文章通过大量的调研和分析,探究了民族院校开展《大学物理》混合MOOC教学的必要性,并对实施过程中需要特别注意的方面进行了总结归纳,期望能够为中国民族高等教育教学模式的创新提供参考.     

科技创新的不可预见性:预见和规划的重要理念基石

文章分析了科学、技术和创新活动不可预见性的来源和类别,认为政府组织开展技术预见和科技规划,是应对这种不可预见性的重要举措,提出应积极实施引领性预见和愿景型规划,促进我国科技创新发展。     

基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

精细化交通配置需求下的城市综合体分类

提出了基于土地开发水平及市域影响力的城市综合体分类方法,将城市综合体分为市域型综合体和区域型综合体两类.并对两类综合体的辐射范围进行了特征分析.从交通方式选择行为角度,通过客观行为模型标定和主观意愿差异分析,定量地验证了该分类方法对于交通行为的识别效力,说明其对精细化交通系统配置规划的指导意义.最后通过与传统分类方法的复核,提出了在实际项目中操作性更强的分类方法,为精细化交通配置提出明确导向,避免规划方向的偏离.     

δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展

针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取一组带权重的积分点,利用这些积分点求取多目标密度函数的均值和协方差矩阵。将该算法与已有的扩展卡尔曼高斯混合(EK-GM)实现、无味卡尔曼高斯混合(UK-GM)实现和SMC实现在不同的杂波强度和检测概率条件下就多目标跟踪精度和时间消耗等方面做了较为详细的对比,结果表明,与SMC实现方法相比,QK-GM-δ-GLMB算法能以完全可接受的时间开销为代价,将多目标跟踪精度提高10%以上。该算法为δ-GLMB滤波器在非线性场景中的应用提供了一种新的实现方法。     

求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法

为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

有限状态机的多AGV路径优化策略

为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率.     

车漆搅拌器罐底形状、挡板以及结构布局对车漆搅拌效果的影响

在标准Rushton涡轮桨的基础上,从不同形状的搅拌罐底、挡板形式以及桨叶的非对称结构布局三个方面分别探究其对搅拌效果的影响,利用ANSYS CFX软件对不同结构搅拌桨的搅拌功率、流体速度、流动方向以及剪切速率进行对比分析。研究结构表明：流线型蝶形罐底有助于降低功耗,挡板能够消除打漩现象并增强剪切速率,不对称的结构布局能够破坏周期流中的规则区,改善搅拌效果。     

基于Spark框架的大数据K-prototypes聚类算法

大数据具有数据量大及混合类型的属性,基于MapReduce的K-prototypes并行大规模混合数据方案的缺点是时间和内存的限制,导致这些方案不适合处理大数据.为了解决这个问题,该文提出一种新的基于Spark的k-prototypes聚类方法,该方法使用了重新聚集技术,利用Spark框架的内存操作来构建大规模混合数据分组.在模拟和实际数据集上的实验表明,该文方法可行,且提高了现有K-prototypes方法的效率.