工科类研究生专业课程的课程思政教学探索与实践——以“最优化理论与方法”课程为例

首先阐述了工科类研究生专业课程开展课程思政的必要性,分析了工科类研究生课程思政建设存在的问题,然后结合课程的教学现状,从提高教师的课程思政意识、思政元素的挖掘与切入点的研究、课程思政建设机制与教学资料的改革、含有课程思政的科学评价体系等方面重点研究了工科类研究生课程思政的实施方法。经过教学实践验证,该课程思政的实施与评价方法具有较好的教学效果,为研究生的其他专业课程的课程思政改革提供了借鉴。

《最优化方法》课程融合式教学改革研究

“最优化方法”是信息与计算科学专业必修的一门课程。为了提高课程的教学效果和学习效果,首先聚焦该课程教学过程的现状与挑战;然后,依据信息与计算科学专业学生具有扎实的数学基础和计算机理论基础、一定的数学建模以及计算机编程能力的特点,提出“以学生为主、师生协同合作”的融合式教学改革的思路;从教学内容、教学模式、考核方式三方面开展教学改革,并对教学改革的过程和结果进行反思。继续改进课程教学,以提升学生的学习效果,达到课程的教学效果,实现课程的教学目标。

连铸切割的在线优化

连铸是将钢水变成钢坯的生产过程,在连铸停浇时,会产生尾坯,尾坯的切割也是连铸切割的组成部分。在满足用户的目标值的前提下,我们尽量让切割损失最小。在合理假设的前提下对连铸切割的合理优化,综合运用EXCEL、MATLAB等多种工具,根据数学中的优化及整数规划知识建立优化模型,从而求出最优解。

以贺信精神为指引的最优化方法课程思政改革与实践

最优化方法是哈尔滨工业大学研究生公共基础课。课程以夯实理工科研究生数学基础为目标,着重提高学生运用优化方法解决实际问题的能力,培育和训练学生的综合素质和技能,为培养复合型创新人才奠定坚实的基础。教学过程中以习近平总书记致信祝贺哈尔滨工业大学建校100周年贺信精神为指引,立足国情、校情,以课程为载体积极推进思政育人体系建设,将贺信精神、学科发展史、爱国事迹和科学意义等思政元素与教学内容有机结合,实现核心价值引领、多维知识传授、综合素质养成“三位一体”的思政育人目标。

BP神经网络算法在求解数学建模最优化问题中的应用

为了解决目标函数较为复杂、无法用初等函数表示的最优化问题,文章采用了结合BP神经网络与遗传算法的方法进行求解。求解过程分为两个模块:第一,利用BP神经网络算法确定目标函数的解析式;第二,利用遗传算法寻找目标函数的最优解。为验证该方法的可行性,文章对单变量和多变量两种情况进行了验证。

全站仪气象改正公式优化研究

为了提高全站仪长距离测距精度,提出一种全站仪气象改正公式的优化方法。对气象改正公式进行了分析,发现存在一定误差和优化的空间。为了降低改正公式引起的残余误差,以最小化残余误差之和为优化目标,将气象公式系数调整转化为最优化问题。借助野外长基线上部署的密集环境参数传感器阵列,实时记录全站仪长时间连续测距时的环境参数;利用测距数据构造优化函数,对改正公式系数的不同组合进行优化调整和验证,实验数据分析结果表明:优化后,测距误差均值可减小99.8%,误差的标准偏差减小81.2%。为验证所提出方法的有效性,将优化系数后的改正公式应用于其他测量时间段的测距补偿,结果显示,残余误差也同样得到有效降低,优化幅度达到37%以上。表明气象改正公式系数优化是显著降低野外测距误差的有效方法。

质子交换膜燃料电池性能优化控制

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的热管理,是影响PEMFC安全、稳定、高效运行的核心关键因素。该文在分析PEMFC热管理子系统的结构,以及关键组成部件(包括空气压缩机、冷却液循环泵和冷却风扇)的工作原理基础上,首先搭建耦合热管理子系统的PEMFC非线性仿真模型,进一步将其简化处理得到用于控制的线性模型;在此基础上,设计基于卡尔曼滤波的状态观测器,以实现对状态和不可测量扰动的估计,从而消除模型稳态误差;随后设计目标计算器,以净输出功率跟踪误差最小化和系统效率最大化为目标,对PEMFC系统工作状态进行优化;进而基于线性控制模型,设计无偏显式模型预测控制(offset-free explicit model predictive control,offset-free EMPC),对优化工作状态进行跟踪控制;最后,搭建一个软件在环(softwareintheloop,Si L)测试平台,通过与传统MPC控制策略的仿真结果对比可得,无偏EMPC控制策略可以显著将净输出功率的平均跟踪误差绝对值从344.29W减小到82.19W,系统效率从40.32%提升到46.56%,算法平均单步计算耗时从26ms降低到11.8ms,并且可以约束PEMFC系统运行在稳定和安全的工况。

物流管理价值链最优化理念下的农产品物流研究

随着我国社会经济的不断发展,物流行业也迎来了前所未有的发展机遇与挑战。近年来,我国物流业呈现出迅猛发展的态势,有效促进了我国国民经济的快速增长。但是,目前我国物流行业在农产品物流领域存在着诸多问题,本文分析了当前农产品物流的现状,通过对农产品物流价值链优化的分析,提出了一些合理化建议。

最优化决策倾向对延迟选择的影响:加工深度与选择难度的链式中介

延迟选择的个体差异研究已成为关注的热点。本研究运用信息板技术追踪了最优化决策倾向不同个体(最优化者vs.满意型者)的延迟选择过程,探讨最优化决策倾向对延迟选择的影响及信息加工方式与选择难度的中介作用。结果发现:(1)最优化决策倾向分别与选择难度及延迟选择呈显著正相关,即最优化者在决策中更容易体验到选择困难而倾向于延迟选择;(2)最优化决策倾向与信息加工方式呈显著正相关,最优化者在决策中的信息加工时间更长、深度更深,并更偏好使用基于选项的加工方式;(3)最优化决策倾向不仅能直接正向预测延迟选择,而且还能通过加工深度的单独中介、选择难度的单独中介及加工深度→选择难度的链式中介作用间接影响延迟选择。研究结果对进一步理解最优化决策倾向不同个体的延迟选择偏好差异及其机制及如何根据最优化与满意型消费者特征的差异制定有效的营销策略均有一定的启示意义。

基于最优化理论的道路交叉口通行能力模型构建

随着交通环境的不断变化,部分城市道路平面交叉口的设计已不能满足交通现状,无法承受现有交通流负荷,使交叉口的运行效率低下。基于最优化理论和城市道路交叉口渠化设计准则,通过对交叉口的通行能力、饱和度以及服务水平进行最优量化分析,筛选最优信号周期,匹配最佳优化方案,建立交叉口道路通行能力模型,并以成都市敬成路与方元路交叉口为例,以录像观测法和实地调查法分析该交叉口的交通流特性,运用VISSIM软件建模仿真,进行模型验证。研究结果表明,与原交叉口相比,优化后的交叉口实现了交通流的时空分离,提升了运行效率,研究成果可作为平面交叉口优化设计的参考依据。

基于建模数据和最优化算法的GaN HEMT精确电热行为建模方法

为了实现对氮化镓高电子迁移率晶体管GaN HEMT(gallium nitride high electron mobility transistor)高速开关带来的开通过压、误导通、开关振荡和EMI噪声等问题展开定量的仿真分析,提出了一种基于建模数据和最优化算法的门极增强型GaN HEMT电热行为模型建模方法。相比较于常规GaN HEMT行为模型,所提出的建模方法采用2个简单的建模公式实现了对GaN HEMT在第一和第三象限宽工作温度范围内的电热特性进行准确的建模。同时采用一个紧凑的建模公式实现对GaN HEMT非线性寄生电容的精确建模。此外,提出了一种遗传算法和Levenberg-Marquardt算法组合的优化算法,基于该优化算法和建模数据实现了对建模参数的快速提取,在较大程度上减小了建模时间和工作量。仿真表明,所提出的建模方法能够实现对不同公司多个型号的GaN HEMT器件展开精确的建模。最后通过吻合的动态仿真和实验数据验证了所提建模方法的正确性和有效性。

导数在最优化问题中的运用

导数是微积分的重要基础概念之一,反映的是一个量随另一个量变化的快慢程度。因此在数学上导数是研究函数图像与性质的一个非常重要的工具,在研究函数的过程中有着不可替代的作用。在物理学领域可以表示为瞬时速度或加速度;在经济学中常用来进行边际分析,以便做出最优生产决策。“变”是客观世界的基本属性,任何变化的事物,都可以通过导数求出它们的“瞬态”。从多角度举例说明导数在不同领域中的广泛运用。

工程优化方法课程案例教学研究

工程优化方法是西安电子科技大学研究生必修的学位课程,也是全国各个高校开设的数学类重要课程之一。目前,工程优化方法课程的授课重点集中在最优化理论、算法以及一些简单的算例,但是欠缺实际案例的讲解,理论和实际科研的结合也不是很紧密。本文基于工程优化方法的教学大纲,针对各个知识点,结合工程优化团队中每个人的研究成果,设计一些难度适中的案例,以报告的形式给研究生讲解。启发研究生结合自己的科研课题学习工程优化方法的知识,培养研究生综合运用最优化知识建立工程问题数学模型的能力以及分析解决工程问题的能力。

思政教育融入高校数学专业课堂的研究与探索——以《最优化方法》课程为例

高校思想教育的根本目的是帮助大学生树立正确的世界观、价值观、人生观和政治观。为了培养出德才兼备的优秀大学生,我们必须将思政教育融入专业课堂。数学专业是纯理科专业,理论研究多于社会实践,有着固守书本的特点。因此,思政元素融入专业课堂对于数学专业的大学生尤为重要。本文以《最优化方法》课程为例,讨论了目前教学的现状,提出了将思政教育融入专业课堂的想法,并指出思政教育具有一定的广泛性,即思政教育不仅仅指的是政治思想,也包括哲学、历史、科研、实践等各个方面的渗透和引导,这样才能为国家培养出既具有崇高的理想、高尚的品德,又具有扎实的专业素养的人才。

基于线性最优化的灰色模型在桥梁施工控制中的应用

论文分析了传统灰色理论在预测悬臂浇筑桥梁施工状态时的缺陷,提出采用线性最优化方法取代传统最小二乘法来确定GM(1,1)模型的参数,案例表明采用改进后的方法对桥梁施工状态进行预测,具有操作简单、精确度高的特点。文章还对灰色理论计算悬臂浇筑桥梁的预拱度进行了详细研究,形成了一套完整的桥梁施工控制计算方法。

电商时代下最优化商业物流运输路径选择的研究

1.引言在电商时代下,商业物流运输的发展有了新的突破,传统的商业物流运输主要依靠汽车、火车、轮船等进行运输,这些传统的方式,在运输效率和效益上都难以满足电子商务的需求。在电商时代下,电子商务具有全天候、零距离、低成本等特点,在这样的情况下,传统意义上的“汽运”已经难以满足电子商务发展的需求。电商时代下的商业物流运输路径选择是一个极其重要的问题[1-2]。在电商领域中,快速、准确地交付商品对于消费者的购物体验至关重要,而运输路径选择的优化可以帮助物流企业提高配送效率,降低物流成本,并更好地满足消费者的需求。电商时代的到来,给商业物流带来了巨大的发展机遇,同时也对商业物流提出了更高的要求。如何选择最优的物流运输路径,为企业提供最优质、最快捷、最经济的物流服务是所有电商企业所面临的难题。为了提高商业物流运输效率和效益,降低成本,本文对最优化商业物流运输路径选择进行了研究。通过对新一代电子商务背景下商业物流运输路径选择方法进行研究,可以为交通管理部门提供决策支持,促进电子商务发展;同时也可以为传统商业物流运输提供新思路和新方法。

基于GA-ABC算法的多目标优化约束应用研究

引言.近年来,多目标优化约束问题在多个领域受到广泛关注,因其涉及多个冲突目标的最优化及约束条件。传统优化算法在解决这类问题时存在诸多局限。因此,本文采用基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的混合优化算法--GA-ABC解决多目标优化约束问题[1-2]。GA模拟自然进化,ABC模拟蜜蜂觅食行为,两者结合可提升求解效率和精度[3]。

基于梯度的三种优化方法及比较

近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野。机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注。在机器学习领域,由于目标模型损失函数的复杂性,使得无法快速有效地得到参数估计的表达式,因此,运用基于梯度的优化方法求解该类优化问题很受欢迎,到目前为止最主流的一个算法就是梯度下降法,但在实际应用中,随着数据规模越来越大,传统的梯度下降法训练的过程及其缓慢,已不能够快速有效的解决大规模机器学习问题。所以,在梯度下降方法的基础上进行了改进,提出了随机梯度下降算法。随机方法因其良好的标度特性在大规模应用问题中受到青睐,本文首先详细介绍了梯度下降法、随机梯度下降法及小批量随机梯度下降法三个方法基本思想及其求解最优化问题的具体过程,然后设计数值例子进行模拟实验,并比较三种方法的优劣性,最后通过实验结果得出结论:梯度下降法收敛性较好,但计算效率低,随机梯度下降法计算效率高,而小批量梯度下降法则是介于二者之间。因此在计算大规模的问题时,随机梯度下降法相较于另外两种方法更为有效。

“最优化方法”与思政融合教学设计探究

强大的基础科学研究是建设世界科技强国的基石。随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起,基础学科课程思政的开展符合我国当下经济社会发展和国家重大战略的需求。“最优化方法”课程在国内外大多数高等院校数学专业均有开设,它不仅具有数学学科的基础性特点,同时还具有很强的学科专业性和实际应用性。该文以“最优化方法”课程的教学内容为基础,从课程思政建设的必要性、课程思政元素的挖掘手段和具体思政案例设计等方面,探究了如何在教学设计中有机融合立德树人和思政元素,以达到“润物无声”的育人效果。

在解决问题中渗透优化思想

停车场收费问题是与生活密切相关的数学问题。教师要引导学生亲历优化的过程,寻找最合理、最省时、最优化的停车方案,进而体会优化思想的价值。呈现问题串,为优化做准备。课堂上,笔者先出示问题情境“某停车场半小时以内停车免费,3小时以内收费5元,超出3小时的部分按每半小时(不足半小时按半小时计算)1.5元进行叠加,12小时以上将一次性收费30元”,再出示问题串:(1)小明停车4小时20分,收费多少元?(2)小明要停车14小时。