城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于培养卓越应用型人才的线性代数问题驱动与案例任务教学模式改革

本文分析了现行线性代数的教学问题,提出了问题驱动与案例任务相结合的教学模式,并以两个案例来说明了此种教学模式的优越性,培养了学生的应用和创新能力,提高了学生的学习兴趣与课堂教学质量.     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

重庆汽车产业配置与地域类型

运用产业经济学和区域经济地理学的原理、结合地理学的分析方法,着重探讨了重庆汽车产业配置地域运动过程和促使其演变的原因.划分重庆汽车产业分布为四种地域类型:“嘉陵江东岸与长江北岸型”;“长江南岸型”;“嘉陵江西岸型”;“飞地型”.对重庆汽车产业配置特点,存在问题作了深入地剖析与揭示,并对今后调整作了初步的设想.     

城市土地规划的优化方法研究

以多目标决策理论、组合优化理论以及预测科学技术为依据 ,首先建立了土地功能配置模型 ,帮助规划师对各种不同功能土地的片面布置进行分析 ,从而找到最合理的城市土地布局 ;然后以遗传算法作为优化工具 ,对建立的模型进行了优化。     

Homology Priority Task Scheduling in μC/OS-Ⅱ Real-Time Kernel

μC/OS-Ⅱ is an open source real-time kernel adopting priority preemptive schedule strategy. Aiming at the problem of μC/OS-Ⅱ failing to support homology priority tasks scheduling, an approach for solution is proposed. The basic idea is adding round-robin scheduling strategy in its original scheduler in order to schedule homology priority tasks through time slice roundrobin. Implementation approach is given in detail. Firstly, the Task Control Block （TCB） is extended. And then, a new priority index table is created, in which each index pointer points to a set of homology priority tasks. Eventually, on the basis of reconstructing μC/OS-Ⅱ real-time kernel, task scheduling module is rewritten. Otherwise, schedulability of homology task supported by modified kernel had been analyzed, and deadline formula of created homology tasks is given. By theoretical analysis and experiment verification, the modified kernel can support homology priority tasks scheduling, meanwhile, it also remains preemptive property of original μC/OS-Ⅱ.     

“互动分层合作学习”对田径运动成绩的影响

在田径教学实践中运用“互动合作学习法”对学生进行合理、适宜的分类或分组，确立相应的层次目标．做好课的设计，包括实践操作、课外作业、课内外的教学指导、协调学生组内及组间的合作交流等各个教学环节，使教学过程体现出系统性、层次性，使每位学生都能在各自力所能及的范围内，通过相互帮助和互相协作学习而收到良好的成效．同时能更好地促进学生主动、积极地学习，更好地完成教学任务与教学目标，提高教与学的双边效果．     

基于动态拓扑有领航者的智能群体群集运动控制

对具有二次积分动态的智能群体跟随领航者实现群集运动编队,提出了一个分散控制方法对智能群体进行分散控制。基于动态时变有领航者的网络拓扑,用图论模型表示智能体之间的相互作用及通信关系,运用推广的Lyapunov理论、微分包含及非平滑分析进行了稳定性分析,并得到所有智能体速度方向收敛到同一方向并与领航者保持一致;所有智能体速度大小收敛并与领航者相同;互连的智能体之间没有碰撞发生;所有智能体的人工势场函数被最小化等重要结论。给出了一个仿真实例,验证了该方法的有效性。     

Total systems intervention and human inquiry: The search for a common ground

Total Systems Intervention (TSI) is an approach to intervening in problem situations which has much to offer where complex interacting issues need to be addressed by the complementary use of intervention methodologies. That such an approach has much in common with Action Research (AR) has been recognized, with much recent effort being devoted to the relationship between AR and Critical Systems Thinking (CST), the theoretical endeavor underpinning TSI. This paper further develops this line of debate and relates AR or Human Inquiry (HI) more directly to TSI, using an information systems intervention to enhance the study. The outcome is a demonstration of how TSI implicitly uses techniques informed from the field of Action Research, and how a more thorough synthesis of HI with TSI might serve to improve the overall intervention process.     

户籍制度改革与劳动力资源配置

分析了现行户籍制度的弊端：劳动力市场多重分隔、劳动力交易成本居高不下、劳动力的非正常供给和劳动力的逆向需求。针对存在的问题，从劳动力资源合理配置的角度，提出了渐进性户籍制度改革的总体思路和具体措施。