基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维、多峰、最优值非原点等问题时存在的收敛精度低、易被局部最优捕获等缺陷,提出了一种基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法(MLDOWOA)。首先,引入自适应权值以及优势个体干扰动态调整个体螺旋包围的方向,提高了算法的全局搜索能力和收敛精度;然后提出多维度变异学习机制对种群变异方向进行自适应规划,进一步扩大了算法的搜索范围;最后引入收散归优机制协调了搜索步长,帮助种群突破了中后期搜索停滞的局限。通过8个高维基准函数和4个固定维基准函数对MLDOWOA算法进行测试,结果表明同基本算法WOA、SSA以及改进的ACWOA、AWOA、MSIWOA、ADWOA相比,该算法在收敛精度和应对高维函数的能力上具有显著的优越性。将该算法应用于FOPID控制器的参数整定,并将实验结果同近年来该工程问题的研究成果进行对比分析,证明了该算法在FOPID参数整定问题中具有卓越的性能。

基于变异学习的药物构效关系模式分类法

提出一类用于预测药物活性的神经元模式分类器及其神经网络进化学习新算法——变异基遗传法 .该算法仅采用变异算子进行局部优化搜索 ,并利用随机初始化技术使算法在局部搜索能力提高的同时仍有可能寻找到全局最优解 .该研究以有机氟农药为例 ,将基于变异学习的神经元模式分类方法应用于药物构效关系的识别研究 ,实验结果表明 ,该方法能有效地辨识药物构效关系模式 。

趋优变异反向学习的樽海鞘群与蝴蝶混合优化算法

针对蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)易陷入局部最优,且收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种趋优变异反向学习的樽海鞘群与蝴蝶混合优化算法(hybrid optimization algorithm for salp swarm and butterfly with reverse mutation towards optimization learning,OMSSBOA)。引入柯西变异对最优蝴蝶个体进行扰动,避免算法陷入局部最优;将改进的樽海鞘群优化算法(salp swarm algorithm,SSA)嵌入到BOA,平衡算法全局勘探和局部开采的比重,进而提高算法收敛速度;利用趋优变异反向学习策略扩大算法搜索范围并提升解的质量,进而提高算法的寻优精度。将改进算法在10种基准测试函数上进行仿真实验,结果表明,改进算法具有较好的寻优性能和鲁棒性。

变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法

针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题,提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法。将遗传算法的变异思想与反向学习策略结合来替代原始的迁移算子,提高全局的收敛性。在原始帝王蝶优化算法的调整算子中融入自适应的策略,使种群更具多样性。在更新的种群中将排序在最后的5只帝王蝶进行柯西变异,让变异个体附近生成更大的扰动,使整个群体在更大的范围内进行寻优。为了验证改进帝王蝶优化算法,通过基准函数和Wilcoxon秩和检验对其进行测试,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了很大改进。

分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法

针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。

基于学习态度变异规律的高等教育外语教学改革的路径研究

高等学校学生外语学习态度是其学习效果评价的关键环节,也是外语教学改革的主要矛盾所在,研究其外语学习态度的变异规律,是目前外语教学改革路径研究的热点之一。文章通过综述国内外既往研究成果并对高校学生进行随机抽样调查,构建了影响高等学校学生外语学习态度的指标体系,并通过量表法(Likert scale)对影响学生外语学习的各态度指标量化处理,并对样本数据进行了显著性检验。结果表明:1.大学阶段学生各学期英语学习的态度在升学、考试通过两项指标上呈现较大浮动;2.“考试通过”、“升学”两项指标在影响学生外语学习态度权重上占主要地位;3.升学压力助推学生外语学习的积极性,高等学校可以充分利用“考证”的机会,系统地提升学生的外语应用能力;4.适当拓展学生的外语学习目标,促进学生的多元化发展,推动外语教学内容与专业核心课程的教学重点相结合;5. 推动情景介入背景下的外语教学方法改革。本研究成果的推广应用必然会有效推动高等学校外语教学改革的进一步深化,进而提升教学质量。

“Z+Z”智能教育平台:实施变异理论的一个抓手

数学研究变化中的不变量和不变性,数学教学领域中的变异理论拟合了＂做数学＂的过程.变式教学是具有中国特色的教学理论,＂Z＋Z＂智能教育平台可以动态展示数学的＂变中不变＂性质,恰当应用＂Z＋Z＂平台可以更好地实现变式教学.

学习分类的新框架探索——基于析义的学习与基于析疑的学习

通常情况下,将学习划分为分析性学习和探索性学习两类,两者都属于自主学习的不同方式,但是真正意义上的学习不可能是绝对被动的,同时探索的过程也是离不开分析的。因此,本文重新对学习进行划分,将学习划分为基于析义的学习与基于析疑的学习,并建构了新学习分类的框架模型,进一步探究了各类学习过程的实现路径。

在“变”中培养制图空间思维能力——兼谈中职工程制图教学

根据变异学习理论,在工程制图教学中有意识培养学生的图形辨析能力。通过观察图形的关键特征(形状和位置),从而分辨出图形的变与不变,并聚焦"变"的部分,使学生在"变"中认识形体的本质、增加图形储备、掌握组合体的组合过程、领悟制图学科多变的奥秘。学生在好奇、专注中辨析、思考,从而提升了制图空间思维能力。