基于CDIO+OBE面向对象软件工程混合式教学课程设计

面向对象软件工程作为软件工程专业必修课,对学生工程知识、素质培养,以及发现、分析和解决问题能力的培养起到关键作用.针对目前面向对象软件工程教学存在问题,研究和分析了当前广泛开展的CDIO和OBE结合的教育模式和混合式教学方法,结合大连东软信息学院软件工程专业实际教学,基于CDIO+OBE和混合式教学理念对整个教学方案、方法和环节进行改造、优化,形成了以提高学生学习效果和自主学习性为目标、以三级项目为纵贯线、将课前-课中-课后有机串联结合的新的教学模式.

一种求解多目标FJSP的自学习遗传算法

遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种群,然后依据快速非支配排序和拥挤距离计算适应度值,并设计选择算子,利用增强学习在种群迭代间动态调整交叉概率和变异概率,最后设计交叉和变异算子.实验部分以最大完工时间最小C_(max)、最大负荷机器最小W_(m)、总机器负荷最小W_(t)这3个目标为例,对多个算例进行了大量的测试和分析,证明了该方法的有效性和高效性.

基于大数据的智能工厂数据平台架构设计与研究

在分析智能工厂国内外研究现状基础上,对基于大数据的智能工厂数据平台架构技术展开研究,为智能生产的运行分析、预测、决策调控以及数字孪生信息物理融合提供技术参考。探讨了智能工厂定义与内涵,以及智能工厂大数据来源和特征,采用Hadoop、Spark、Storm热门开源大数据计算引擎,提出了数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、处理分析层以及业务应用层构成的智能工厂大数据平台技术架构,有效解决智能工厂大数据多源复杂性和实时性的要求和难点。所提数据平台技术架构将对智能制造和智能工厂的实现具有重要的借鉴价值。