基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明:该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度,有效降低了算法时间复杂度,以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集,有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率,具有较好的优化性能,是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。

指向家国情怀的党史跨单元教学例谈

以党史为载体,弘扬社会主义核心价值观,强化中学生理想信念是当下的重要主题。笔者从聚焦《课标》,生成教学主题;基于主题,设计学习情境;打磨历史剧,渗透家国情怀三方面,以《中外历史纲要(上)》第七、第八单元为主,结合第十单元部分内容,进行党史跨单元教学实践,使党史学习生动、鲜活,在活动过程中厚植家国情怀,实现立德树人目标。

基于改进变邻域NSGA-Ⅱ的绿色跨单元调度问题

针对绿色背景下跨单元调度存在加工效率低和能源消耗高等问题,建立了以最小化完工时间和全局能耗的多目标数学模型。提出了一种改进变邻域NSGA-Ⅱ算法求解模型。首先引入三层编码表达问题特征,然后设计了考虑运输时间的解码方法,提出一种基于Sigmoid函数的自适应交叉变异率以保证种群多样性,最后构建了三种变邻域结构融入改进后的NSGA-Ⅱ算法来增强局部搜索能力。实验表明,改进后的算法能有效求解模型,运输时间能够协调完工时间和能耗关系。

基于深度强化学习的跨单元动态调度方法

为解决加工任务动态到达的跨单元调度问题,使其能够在智能车间复杂多变的环境中实现自适应调度,提出一种基于深度Q网络的调度方法。构建以单元为节点,工件跨单元加工路径为有向边的复杂网络,引入度值定义了具有跨单元调度特征的状态空间。设计了由工件层、单元层和机器层组成的复合调度规则,分层优化使调度方案更加全局化。针对DDQN(double deep Q networks)在训练后期还会选择次优动作的问题,提出了以指数函数为主体的搜索策略。通过不同规模的仿真实验,验证了所提方法能够应对多变的动态环境,快速生成较优的调度方案。

指向核心素养的跨单元主题教学研究——以小学道德与法治课程“我与自然”主题为例

基础教育阶段的教材按照知识由浅入深、由易到难的方式编排,学科核心知识、关键概念等重复出现、逐步深化。跨单元主题教学有助于学生实现从简单到复杂、从具体到抽象的知识进阶。以小学道德与法治课程中“我与自然”主题为例,开展跨单元“教-学-评”一体化设计,分析跨单元进阶目标、梳理跨单元知识结构、创设跨单元教学活动、落实跨单元增值评价,有利于指向人与自然和谐共生的素养培养。

“5E”教学模式下的跨单元整合项目化学习

“双新”背景下,将项目化学习与学科教学融合,整合课程教学内容并组织实施项目化学习活动,其重要性不言而喻。本文结合“5E”教学模式,尝试跨单元整合的项目化学习活动,并按引入、探究、解释、迁移、评价五个环节探索如何通过跨单元整合来设计项目化学习活动。本研究发现学生在这样的项目学习过程中能发展语言能力、培育文化意识、提升思维品质、提高学习能力,最终促使学科核心素养培养落地。

初中数学跨单元教学改革对策探讨--以“三角形”教学设计为例

在初中数学教学中,引入跨单元教学设计思想,对课程内容进行整合分析,能在跨单元教学中帮助学生构建完善的知识体系,使学生对课程知识的学习和理解更加全面。基于此,将跨单元教学设计和实施作为教学切入点,以初中数学“三角形”教学设计为例进行深度探究,旨在突出跨单元教学设计的特色和优势,全面推动“三角形”教学活动的改革创新,为教学设计的深化提供良好的支持。

习作思维视角下指向叙事力的跨单元学程建构——以统编教材四年级上册“表达序列”要素为例

习作思维视角下叙事力的培养是小学阶段习作教学的内在要求。叙事力从广义上看,存在于审题、选材、组材与写作的全过程;从狭义上看,主要是对写作素材的取舍、排序和删改。叙事力的培养须依托教材,建构跨单元学程。以叙事力中的“表达序列”要素为例,在跨单元学程中要确立多维关联与学习进阶的教学目标,组织多层挖掘与动态赋权的教学内容,运用多元融合与读写贯通的教学策略,实施多阶诊断与灵活调控的教学评价。

初中英语跨单元整合教学的实践路径探讨

在大力深化素质教育改革的当下,倡导教师由“教教材”向“用教材”转变,突出教材的工具性,提升课堂教学生长性。初中英语作为基础教育的重要课程,理应顺应教学改革发展趋势,探索符合学科特性的高效教学模式。跨单元整合教学是跳脱照本宣科的教条主义思维、突破教学瓶颈的有力尝试,极具探究价值与实践意义。现立足初中英语的教学目标要求,针对如何高效落实跨单元整合教学展开分析探讨,以期让学生学习结构化的英语知识,促进英语综合素养的长远发展。

基于混合蛙跳和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限条件下的跨单元问题,提出了一种基于混合蛙跳与遗传规划的超启发式算法.将改进的混合蛙跳算法作为超启发式算法的高层框架,为跨单元调度问题搜索启发式规则,同时利用遗传规划产生可以兼顾多因素的优质规则,用于扩充超启发式算法的规则集.实验表明,提出的算法可以有效地搜索出优异的规则组合,并且通过遗传规划产生的规则可以在很大程度上改善候选规则集,提升算法性能.

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.

一种柔性路径下的跨单元调度方法

针对单元制造系统(Cellular manufacturing system,CMS)中需要多个单元协作完成的特殊工件,提出柔性路径下跨作业(Job shop)单元的特殊工件调度方法—基于信息素的方法(Pheromone-based approach,PBA).基于多Agent对单元制造系统建立模型,提出了冗余单元的概念,建立了多Agent之间的协商机制.同时通过建立Agent联盟,减少通信量的同时增强系统的鲁棒性和调度优化的全局性.实验结果表明,与常见的组合调度规则相比,本文提出的方法在5种性能指标上具有显著优势.

一种基于动态决策块的超启发式跨单元调度方法

对运输能力受限条件下的跨单元调度问题进行分析,提出一种基于动态决策块和蚁群优化(Ant colony optimization,ACO)的超启发式方法,同时解决跨单元生产调度和运输调度问题.在传统超启发式方法的基础上,采用动态决策块策略,通过蚁群算法合理划分决策块,并为决策块选择合适的规则.实验表明,采用动态决策块策略的超启发式方法比传统的超启发式方法具有更好的性能,本文所提的方法在最小化加权延迟总和目标方面有较好的优化能力并且具有较高的计算效率.

群文阅读跨单元整合教学探究

群文阅读教学指的是“师生围绕着一个或多个议题,选择一组文章,而后教师和学生围绕议题展开阅读和集体建构,最终达成共识的过程”。核心素养导向下的群文阅读教学可立足于统编初中语文教材内容中的自然单元展开,也可以超越教材中的大单元,对教材进行二次开发,“跨”单元整合重构组织群文阅读教学。“跨”单元整合重构组织群文阅读教学,是从教材整体出发,立足全局,统筹安排教材内容,集中优势突破教学目标,它可以有效提升学生的综合素养,实现远大于传统语文分块教学的价值。文章以统编初中语文教材为依托,并结合实际教学案例,对“跨”单元的群文阅读整合教学进行探究。

基于改进分散搜索算法的多资源跨单元调度问题研究

针对单元制造系统中不同设备、操作人员和自动导引小车的特点以及对制造系统的作用,提出了多资源约束下的跨单元调度问题。以零件延期交货、员工工作人数及跨单元移动次数、自动导引小车数量最少为目标,构建目标规划模型。针对模型的特殊性,提出了改进分散搜索算法,算法中应用遗传算法获得新解,应用模式搜索法改进新解,进一步提高了算法的收敛速度。最后将此模型及算法应用于不同规模的8个算例,证明了模型和算法的有效性,针对算例进行详细分析,说明设备、人员和自动导引小车在调度过程中的相互作用。

组织双元中的跨单元效应:以双元创新和双元领导为例

以双元创新与双元领导为例,对组织双元中跨期、跨域、跨项效应的方向、强度以及双元循环或周期二元性进行了探讨,提出了若干假设。

基于混合启发式的多设备类型跨单元调度方法

Inter-cell scheduling is analyzed where there are various machine types and exceptional jobs that need to visit machines in multiple job shop cells in a cellular manufacturing system(CMS).A hybrid heuristic approach combining hyper-heuristic and ant colony optimization is developed.Different structures are designed for different types of machines under the framework of ACO.The pheromone trails are updated integratedly after the whole solution is constructed to achieve cooperative optimization.Experimental results show that the hybrid heuristic approach has significant advantages over ACO and CPLEX with respect to the makespan and utilization rate of the batch processing machine,and our approach is especially suitable for large dimension problems.

考虑运输能力限制的跨单元调度方法

工件在生产单元之间频繁转移产生了跨单元调度问题.本文结合我国装备制造业的生产实际,提出考虑运输能力的跨单元调度方法,设计了一种基于离散蜂群与决策块结构的超启发式算法.针对传统超启发式算法的局限性提出动态决策块策略,同时改进传统蜂群算法的侦查蜂策略,使之具有更好的优化性能.实验表明,动态决策块具有比静态决策块更好的性能,算法在优化能力和计算效率的综合性能上优势显著,并且问题的规模越大,优势越明显.

基于度值和聚类系数的跨单元调度问题优化

针对工业互联网大环境下的跨单元调度存在协作效率差、生产成本过高等问题,在机器设备归置存在重叠的情况下,首先使用分层网络设计思想构造以机器和制造单元为节点的双层有向加工网络,通过分析网络中全局协作效率、单元间冗余加工路径与一阶度值的相关性,构建最小化平均度值、完工时间和加工成本的多目标调度模型。其次根据麻雀搜索算法局部搜索能力强的特点,提出了一种非支配排序遗传算法和麻雀搜索算法融合策略以及基于聚类系数的初始解生成机制。最后通过实例计算说明网络特征与跨单元调度目标呈相关性,所提模型和算法求解质量更高。

基于改进小世界遗传算法的网络环境下跨单元调度

为了从总体上提高设备利用率、降低企业生产成本、快速响应市场需求,针对网络环境下单元制造系统中特殊工件需要跨单元加工的问题,建立了以最小化最大完工时间和总成本为优化目标的跨单元调度模型。针对多目标遗传算法求解大规模调度问题时全局搜索能力差、收敛速度慢等问题,设计了一种改进小世界遗传算法。通过分析优化目标和制造网络模块度的关系,提出基于制造网络模块度的初始解生成机制,对小世界遗传算法初始解进行改进。通过计算实例,说明优化目标与制造网络模块度呈显著相关性,将制造网络模块度用于初始解的生成可有效改进初始解的质量;通过与带精英策略的快速非支配排序遗传算法、小世界遗传算法的运算结果进行对比,得出改进小世界遗传算法在求解大规模调度问题时,收敛速度更快、求解质量更高的结论。