Frattini商群的构造

有限群G的Frattini子群是有限群的重要特征子群 ,它的结构对有限群的构造有很大的影响 .本文给出了阶是两个不同的素数的乘积时Frattini商群的构造 .     

带变异特征的捕食搜索算法及其在TSP问题实验研究

原捕食搜索算法在TSP问题上解的质量与精度上都不高,即其具有容易陷入局部最优的缺点。引入变异特征行为以使得捕食搜索算法能够跳出局部最优。最后对四个常用TSP问题进行了仿真,结果表明,新算法在解的质量与精度上比原捕食搜索算法有了明显提高。     

关于旅行商问题的若干启发式算法的性能比分析

旅行商问题的增量最小插入法、最近插入法、最近加入法的性能比已经被证明有一个上界2,本文在欧几里德平面上给出了这些方法性能比接近于2的例子。另外,我们证明了凸包选边插入法的性能比有一个关于点数的对数函数上界。     

宇宙几何的拓扑模型假说

利用拓扑学的结果提出了宇宙在空间上的一个拓扑模型假说,即宇宙在空间上拓扑同胚于 S~3——三维球面粘合一对对径点得到的商空间,这一模型与其它宇宙学模型综合后似乎能说明更多的宇宙学问题;如奇点问题,宇宙不断创生问题等,因而可能更本质地把握宇宙的空间几何特性.     

美洲商陆光合光响应曲线及其模型拟合

为探讨不同光响应模型对美洲商陆光合特性的适用性,利用4种典型的光响应模型拟合了美洲商陆的光响应曲线,通过分析光合参数模拟值与实测值的拟合相似度,在4个模型中筛选最佳美洲商陆光响应模型。结果表明,直角双曲线模型、非直角双曲线模型、指数方程以及修正的直角双曲线模型对美洲商陆的光合光响应曲线都可以进行拟合,决定系数均为R2>0.99,但只有修正的直角双曲线模型可以计算它们的饱和光强。由各模型计算的光合参数可知,非直角双曲线模型求得的Pnmax远高于实测值,指数方程与修正的直角双曲线模型求得的Pnmax与实测值最为接近。直角双曲线、非直角双曲线模型以及指数方程求得的Isat均远低于实测值,唯有修正的直角双曲线模型求得的Isat与实测值最为相符。因此,修正的直角双曲线模型对于美洲商陆的光合光响应曲线的拟合以及各光合参数的求取最为适合。由修正的直角双曲线模型计算得到的美洲商陆的光合参数可知,美洲商陆的Pnmax为16.98μmol·m-2·s-1,Isat为1614.54μmol·m-2·s-1,Ic为14.14μmol·m-2·s-1,表明美洲商陆对光强具有较大的适应范围。     

论商务英语学习中的弱“商感”现象

商务英语教学的目标是培养和发展商务环境中的英语沟通能力。但是对于广大的商务英语学习者来说,存在明显的商感缺失现象。这种现象的存在恰恰表明了商务英语学习的严重弊端。如何利用校内外的实训场所,加强师资力量,提高商务英语学习的多样性来打造适宜的学习条件,逐步解决传统课堂学习中的商感缺失问题,是广大商务英语从教者需要共同探讨的话题。     

人类还存在第三种商--灵商

大量最新的科学数据向我们显示:人类在智商、情商之外还存在第三种“商”——灵商。在智商和情商的运转中,灵商构成其必要的基础,它是我们的最高智慧。20世纪初,智商成为重要的议题。我们求知的或者理性的智力是我们逻辑性地解决重要问题的一种能力。心理学家发明了测量它的办法,这些检验方法已经成为区分人类智力程度的手段,它被称为智力商数或智商,据说能够标示人们的能力。这种理论认为,一个人的智商越高,他的智力就越高。     

新生的“巨头”国产手机的繁荣

以小米为代表的国产手机＂新生＂们,正以后来者的架势建设着自己的王国。在不久的将来,他们就是智能手机时代的巨头。诺基亚的悄然倒下已经成为了手机圈的一个噩耗。在所有手机厂商不断成长、壮大的过程中,都有着偶像存在,这偶像也许是象征工艺的诺基亚,象征通讯技术的摩托罗拉,又或者是诸多商务人士热爱,但又显得逐渐没落的黑莓。     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

为了提高遗传算法对满意解的搜索和优化能力，采用基于模糊逻辑的自适应控制策略，提出了一种符号编码的自适应遗传算法。该算法可自动均衡搜索和优化关系，采用6个模糊控制器实现对选择、交叉、变异操作的动态参数组合控制。试验和理论分析表明，六模糊控制器的组合控制方式可以综合两模糊控制器或三模糊控制器独立控制的性能。对旅行商(TSP：Traveling Salesman Problem)问题的求解结果表明：该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时，具有比标准遗传算法更好的性能。