武器目标分配问题的离散差分进化算法

提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法. 采用整数排列建立武器-目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计. 同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对. 在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果. 在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性. 实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.      

非有限阶化无中心的超Virasoro代数

利用一个非有限阶化无中心的超Virasoro代数是非有限阶化无中心的Virasoro代数的非平凡的Z/2Z-阶化扩张,讨论了非有限阶化无中心的超Virasoro代数的结构。     

论超越性道德精神在构建和谐社会中的心理学价值

超越性道德精神引导人们向往个体心灵的自由与解放,追求社会真善美的和谐统一,直趋精神的崇高境界。在当代人类精神信仰及人格面临各种冲突的现实背景下,这种超越性道德精神是约束人类心底"阴影"过度张扬的本源性支配力量,也是消解当代信仰冲突的内在调节手段和优化国民人格的内在动力。     

基于互补变异算子的自适应差分进化算法

在参数自适应的差分进化算法的基础上,同时采用DE/rand/1和DE/best/2两种具有互补特性的差分变异算子,提出了多种采用不同分配策略的新型差分变异算法.2种变异算子的分配分别采用随机分配、基于种群规模的单调分配、适应性随机分配以及基于种群规模的适应性分配4种策略.基于标准测试函数的数值优化结果表明:双变异模式的自适应差分进化算法总体上明显优于2种标准DE算法.在4种分配策略中,单调分配策略效果最佳.所提出的DE算法利用了DE/rand/1型变异在保持种群多样性方面的优势,并继承了DE/best/2型变异局部收敛速度快的优点,较好地实现了探索与利用的平衡,而且需要人工调节的参数较少,便于在实际中使用.     

大学生学习“边缘态”初探

在高校大学生的学习中，有一种想学又学不进去的现象。通过长期的观察与研究，我们可以把这种学习状态形象地视为一种站在学习门口的“边缘状态”，简称为学习“边缘态”。根据大学生学习“边缘态”发生的一系列原因，以及许多教师在教学与心理辅导中引导学生摆脱“边缘态”的策略和操作经验，高校教师对大学生的学习应给予重视和相应的指导。     

人格深层扩展:矫治大学生心理障碍的有效技术

近年来,大学生心理障碍的严重性、复杂性困扰着学生工作者。人们不断探索各种心理干预与矫治的技术。实践证明:在深层心理学和本土深层文化结构基础上形成的由"共感""归本""显现"三个技术环节所构成的人格深层扩展心理矫治技术对帮助心理障碍的大学生较快恢复心理健康具有良好的效果。     

与Virasoro代数密切相关的非有限分次李代数的导子

设L是复向量空间,它有一组基{Li｜i∈Z},在基元上定义括积为：[Lm,Lm]=（m-n）（Lm＋n＋Lm＋n-2）,m,n∈Z,这是一个李代数．我们确定了这个代数的导子都是内导子,即其一阶上同调群是平凡的．     

一类Block型李代数的导子

设B（q）是一类Block型李代数,其基为{Ln,i｜a,i∈Z,i≥0）,括积运算定义为[La,i,Li,j]=（β（i＋g）-a（j＋q））La＋β,i＋j,其中q∈1/3Z／1/2Z.计算了B（q）的导子．     

略谈知识创新与图书馆工作

知识经济的动力是知识创新，知识创新关系着民族的前途和命运。图书馆作为知识创新系统中的重要组成部分，是知识创新链条上的重要一环，因此，只有加强图书馆建设，才能不断促进知识创新。     

MALDI-TOF-MS测定低分子量树枝状化合物

树枝状化合物(dendrimers)又称"串连分子"(cascade molecules),是一类纳米尺寸级别的合成高分子,自从上世纪90年代以来,由于它广泛的以及潜在的用途,受到了大量的关注,有关于它的合成方法、物理及化学性质的研究在不断增多,一个重要的极具挑战的领域是对它的准确鉴定.