基于并行优进策略的差分进化算法

差分进化算法是一种新颖的进化计算技术,为减少用户选择算法控制参数的盲目性和提高算法收敛速度,设计了一种基于并行优进策略的差分进化算法（DEPES算法）．算法随着搜索过程的进行随机动态调整缩放因子和选取差分进化模式;在进行差分操作的并行运算过程中,利用当前代最优个体产生新的试验向量参与竞争选择过程．几个复杂函数的数值实验结果表明,DEPES算法寻优效率高、收敛速度快、对初值具有很强的鲁棒性、对维数具有较好的适应性,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于标准DE算法．     

篮球防守假动作及技术分析

对防守中的假动作及技术做了浅显的分析,强调了在运用过程中应注意的问题,以便在篮球训练中有目的学习和掌握该项技术,增加防守的有效性,促进训练水平的提高.     

浅谈如何成功谋划高三英语复习教学

随着新课程标准的深入人心,应试教育向素质教育的不断转变,以及高考考试大纲的导向下,亦步亦趋的传统高三英语复习陈规缺乏谋划性,严重降低了高三英语复习教学工作的效率。本文结合高三英语复习教学的实际经历,采用教学叙事的方式,从学生心理疏导的谋略工作及学生复习策略的指导工作两个角度分析,阐述了如何成功谋划高三英语复习教学,体现出复习谋略在高三英语复习教学工作中所起的重要作用。     

对象迁移自动机在TDT中的聚类研究

对象迁移自动机(OMA)是一种能够较好地解决话题识别与跟踪(TDT)中聚类问题的方法,但是,传统OMA模型由于聚类速度慢等缺点,难以满足TDT实时和增量聚类的要求.针对这一问题,本文一方面改进传统的OMA模型中自动机的动作设计,同时提出文档选择策略,加快了OMA的聚类速度.改进的方法在中等文档集上进行了实验,实验结果表明,该方法具有较好的聚类效果.     

基于市场机制的移动Agent系统资源管理

分析了移动Agent的运行机制：移动Agent运行时要消耗所在主机的计算机资源，恶意的移动Agent可以通过大量占用主机资源，引发服务拒绝攻击，因此主机资源的管理是移动Agent系统设计的重要环节。讨论了使用货币的基于市场机制的资源管理策略及主机资源的静态和动态定价策略，同时对实现进行了分析。     

基于Q学习算法的发电公司决策新模型

提出了基于Q学习的发电公司决策新模型,应用于求解发电公司在具有不完全信息的电力市场环境下为获取最优长期利润而制定的决策问题.以电力市场重复运行具有的典型Markov过程特性,应用Q学习算法构建以长期利润最优为目标的发电公司决策模型,并通过算例仿真验证了该模型的有效性.所提出的决策新模型可以根据发电公司对市场状态变化的不同预估状态转移概率模拟该公司在市场环境下的不同竞价策略,并给出不确定市场环境下的最优决策.     

当前高校校办企业技术创新问题浅探

在知识经济时代,生产力得到飞速发展。要使知识有效地应用于生产,需加大对企业R&D及高校科研活动的投入。发展校办企业,要充分利用校企依托高校的优势,采用“低成本,高差异”产品策略,开发核心技术,实现技术创新,确立其核心竞争力,使企业利润最大化。     

周期查询系统并行调度策略研究

 所研究的周期查询系统在调度策略上进行了改进,将传输服务与转移查询作了并行处理,分析了系统的平均排队队长和平均等待时间,讨论了系统的稳定特性.     

高校声乐课堂中的情感交互探究

情感交互是不同的个体处于不同的状态下,情感因素对相对独立的个体之间所产生的相互作用.情感交互具体实施策略应该增强积极的情感交互,建立和谐的师生关系;适当调控消极情感,始终保持饱满热情;遵循学生心理发展规律,满足不同学生的心理需求;教学过程中,情感交互要注意一视同仁.高校声乐课堂中教师与学生的情感交互更为频繁和突出.因此...     

支持求解圆形packing问题的两个拟人策略

提出两个拟人策略,在拟物算法的基础上,为具有ＮＰ难度的圆形ｐａｃｋｉｎｇ问题得到了一个高效率的实用求解算法。正面回答了Ｄｏｒｉｔ Ｓ．Ｈｏｃｈｂａｕｍ等人提出的寻求效率更高的启发式算法的问题。