基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

基于随机最优反应均衡的认知层级模型

随机最优反应均衡与认知层级理论是在有限理性框架下对纳什均衡的修正方法,在解释实验结果时,2个模型存在参数范围变化过大的缺陷.将二者结合起来,并在表述参与者判断认知层级概率分布时引入噪声干扰,修正了各认识层级参与者选择策略的行为方式,从而建立了认知层级模型框架下,参与者依据反应函数决定策略选择概率的模型.通过算例进行比较,结果表明,该模型的精度更高、解释能力更强.     

浅谈农村初中英语教学中的素质教育

基础教育阶段英语教学应以素质教育和学生发展为宗旨，通过优化课堂教学目标，改进教学方法，创设交际情境，提高教师素质等途径，使学生形成有效的学习策略，激发和培养学习兴趣，养成良好的学习习惯，注重对学生听、说、读、写综合技能的全面训练，获得基本的语言交际能力，为学生的发展和终身学习打下良好的基础。     

电力备用市场资源优化配置的模型与求解方法

对于发电公司在电力备用市场中的资源优化配置问题,建立一种均值一方差模型,同时允许发电公司从市场购买某种产品以满足其它产品的需求.针对模型中出现的非光滑问题,引入极大熵函数将其光滑化,并采用非线性互补方法求解.该方法利用Karush-Kuhn-Tuchker(KKT)条件得到一个非线性互补问题,然后利用非线性互补函数将其转化为非光滑方程组,并引入参数再次进行光滑化,最终通过求解一组光滑方程组以逼近原问题的最优解.数值分析验证了该方法的有效性.     

山西省农业用地结构优化的一般模型

本文以优化2015年山西省的农业用地结构为目的，以最大净收益为目标函数，以生态效益和社会效益为约束条件．建立了线性规划的一般数学模型，由所在地区的实际情况代入数据即可得到所在地区的农业用地结构优化的结果。     

会计行为优化与会计信息质量

会计行为是提供会计信息的行为。计行为目标可概括为会计目标和会计行为主体动机两者互动均衡的结果,其中含有会计最终目的，即满足会计信息使用者的有关需要。本文着重对如何优化会计行为，改善会计信息质量做一探讨。     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.     

基于混合定价机制的高估价顾客购买策略

在传统市场和网络市场上销售具有价值易逝性的商品,研究顾客在卖方定价与买方定价这一混合定价机制下的购买行为.分析了顾客的最优出价策略,讨论了成交价和顾客获胜概率,得到高估价顾客的购买策略.     

相关滤波器用于识别字母的修改和联合

相关滤波器普遍应用于目标识别,如字母检测。基于相关运算,文中给出修改匹配滤波器和联合滤波器。通过文章中识别字母n,在背景高斯白噪声下,发现这些滤波器能提目标可分度。     

基于联系数的多目标决策应用

在联系数的基础上,建立了一种基于联系数的多目标决策方法模受,并给出了具体的实例说明该方法的具体应用.