问题项目法在地理信息系统原理课程中的探索与实践

对高校课程教学方法进行改革是提高学生课程知识掌握能力的重要举措。当前,针对人文地理与城乡规划专业学生在学习地理信息系统原理课程中存在理解较为困难、实验操作情况较差等不足,以问题教学法和项目教学法为切入点,结合两种方法的优点,提出问题项目组合教学法,实现“理论清晰—问题提出—实践解决”三步学习法。结果表明:问题项目组合教学法能够进一步激发人文地理与城乡规划专业学生对课程的参与程度,同时提高学生课程的实验动手能力,特别是对地理空间数据的坐标变换具有更深的理解。

开源软件缺陷的跨项目相关问题推荐方法

GitHub是著名的开源软件开发社区,支持开发人员在开源项目中使用问题追踪系统来处理问题.在软件缺陷问题的讨论过程中,开发人员可能指出与该缺陷问题相关的其他项目问题(称为跨项目相关问题),为缺陷问题的修复提供参考信息.然而,GitHub平台中托管了超过2亿的开源项目和12亿个问题,导致人工识别和获取跨项目相关问题的工作极其耗时.提出为缺陷问题自动化推荐跨项目相关问题的方法CPIRecom.为了构建预选集,采用项目之间历史相关问题对的数量和问题发布时间间隔筛选问题.其次,为了精准推荐,采用BERT预训练模型提取文本特征,分析项目特征.然后使用随机森林算法计算预选问题与缺陷问题的相关概率,最终根据相关概率排名得到推荐列表.模拟CPIRecom方法在GitHub平台的使用情况.CPIRecom方法的平均倒数排名达到0.603,前5项查全率达到0.715.

建设工程总承包项目管理中存在的问题及对策研究

对建设工程总承包项目管理中的问题,如业主与工程总承包单位的沟通不足、设计质量管理问题、进度管理问题以及合同管理问题进行了分析并提出应对措施。并结合某工程实例进行了验证分析,结果显示所提对策能够有效解决施工项目的管理初期在质量、进度、成本等方面的管理困难,从而保证整体项目的进度、质量和成本。

房地产开发经营的建筑工程项目管理问题与对策

房地产开发经营中的建筑工程项目管理是一个复杂而多面的任务,涉及从项目策划到完成的多个环节。在实践中,项目管理团队常常面临诸多挑战,如计划与控制的不精确、组织协调的低效、风险管理的不全面以及合同管理的不规范等问题。针对这些问题,本文探讨了一系列具体的管理对策,包括优化项目计划与控制流程、加强项目组织与协调机制、增强项目风险管理及规范合同管理等策略。本文旨在提供一套系统的解决方案,以提高房地产开发项目的管理效率和成功率。

基于改进多种群遗传算法的多目标资源受限项目调度问题研究

多目标资源受限项目调度问题普遍存在于生产经营活动中,具有较高的实用价值。本文提出了一种改进的多种群遗传算法以解决多目标资源受限项目调度问题,为改变现有算法计算步骤理解困难、不易推广的特点,巧妙地通过平移工作解决此类问题,算法首先对工作的优先级进行随机编码,然后根据工序约束进行解码,并根据解码结果安排工作调度,同时为防止无效迭代,融合了禁忌搜索的思想。最后,通过PSPLIB标准算例库中算例进行实验,实验结果表明该算法在具备较高精度的同时,兼顾了快捷性和简洁性。

基于项目式问题链的化学课堂教学设计——以“从废旧手机和电脑中提炼黄金”的教学为例

在“从废旧手机和电脑中提炼黄金”一课的教学中,教者以提炼黄金的基本流程为主体框架设计教学内容,在学生已有认知的基础上清楚解释了两次溶金的原理、还原黄金的几种方法、煅烧成金的原因并总结出推断金属活动性顺序的三种常用方法。教者讲解提炼黄金的流程及原理(明线),归纳金属的物理性质和化学性质(暗线),明暗交织,相辅相成,最终达到让学生在“做中学“”用中学”“创中学”的教学目的。

10kV配电网工程项目中的问题与应对措施

近年来,电力需求急剧增长,电力企业增大了对配电网工程的投资,特别是10kV配电网工程的数量逐年递增、规模持续扩大。虽在电力行业稳步发展的过程中施工技术越发多样、成熟,但10kV配电网工程中还依旧存在技术、质量等方面的问题,严重干扰了正常的供配电任务,因此需要采取有效措施,予以应对。

问题反馈式项目教学在高职课程教学中的应用研究——以国际贸易实务为例

文章以国际贸易实务课程为例,介绍了如何运用问题反馈式项目教学辅助教师进行课程教学,以期提高高职课程的教学效果。该研究选择某高职院校2014级商务英语专业1、2班为研究对象,设定1班为实验组实施问题反馈式项目教学,2班为对照组进行传统教学,在课程教学结束后采用教学效果问卷调查和SPSS 22.0期末考核成绩分析的方式来对比教学效果。研究结果表明,问题反馈式项目教学辅助下的国际贸易实务课程教学效果要优于传统教学方法下的课程教学效果。问题反馈式项目教学更好地激发了学生的学习兴趣,在提升学生的专业能力、方法能力、社会能力以及个人能力方面都有积极的作用,更有效地提高了学生的职业素养以及岗位能力。

基于问题和项目的复杂学习环境设计——斯坦福大学“AAA-lab”复杂学习平台简介

以网络为中介,可以有效地为促进复杂学习而构建学习共同体、向学习者提供支撑。本文介绍了美国斯坦福大学AAA-lab网站所设计的复杂学习与评估环境的基本结构、功能和特点,为我们设计自己的学习型网站提供借鉴。

多模式关键链项目调度问题及其启发式求解

为提升关键链方法的决策水平和应用范围,对多模式关键链方法进行了研究。结合多模式网络计划技术和关键链技术,提出多模式关键链方法的实现步骤。考虑资源约束、活动多模式和活动模式工期的不确定性,建立了多模式关键链项目调度问题的数学模型。在传统串行调度计划生成方案的基础上,组合使用模式优先级规则和活动优先级规则,给出问题的启发式求解算法。以PSPLIB上的多模式项目数据作为测试实例,对常用的活动优先级规则和模式优先级规则组合进行了全面测试。通过计算发现,模式优先级规则LTRU和活动优先级规则GRD在各种规模的多模式关键链项目调度问题上,均有较好的表现。

一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法

针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法。第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解。通过改进信息素增量规则并采用并联进度生成机制,提高蚁群算法的求解效率和质量。其中,在构建任务合成链表的过程中遇到并联活动抢夺资源情形,采用基于熵权的逼近理想解排序法和基于有序加权平均算子的多属性决策方法来确定活动的综合权重,并依据权重对冲突活动进行排序,实现资源的冲突消解。第二阶段为资源约束优化阶段,以获得的优化任务合成链表为输入,逐项进行资源能力约束的核查与调整,最终生成项目调度的优化方案。通过多项目算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

考虑柔性资源能力差异的项目调度问题

在资源受限项目调度问题中,将可再生资源进一步拓展为具有能力差异的柔性资源,建立考虑能力差异的柔性资源受限项目调度问题模型,该模型是对传统资源约束项目调度问题(RCPSP)更接近实际的拓展。为了求解该模型,提出一种基于活动序列表示的粒子群算法,在粒子解码过程中运用了基于优先规则的柔性资源-能力分配算法,在此基础上详细介绍了改进的串行调度生成方案与改进的并行调度生成方案、算法框架、选择性粒子更新方法。通过在改造的项目调度测试问题集上进行数值实验,证明了算法的可行性和有效性,其中使用改进串行调度生成方案与最匹配资源优先规则的粒子群算法具有较好的求解性能。

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型，提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化，优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。

资源受限项目调度问题的改进文化微粒群算法求解

为了克服标准微粒群算法在求解资源受限项目调度问题上存在的早熟现象,提出一种改进的文化微粒群算法。该算法框架基于微粒群算法的主群体空间和文化算法的知识空间,两种空间具有各自的群体并可独立并行演化,形成双演化双促进机制,提高了算法的全局搜索能力和运行效率。同时为了避免文化算法知识空间自我演化限制,引入遗传算法的演化机制来改进知识空间的演化操作。通过具体的算例比较,验证了提出的改进文化微粒群算法在求解资源受限项目问题时的有效性。

协同震荡搜索混沌粒子群求解资源受限项目调度问题

针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了协同震荡搜索混沌粒子群(CSCPSO)算法。算法围绕种群粒子吸引子建立双向协同震荡搜索机制,该机制一方面使粒子向吸引子收敛,另一方面使粒子震荡调整自身与吸引子相邻维度大小关系不一致的维度,提升算法的搜索精度和种群的多样性。项目调度采用基于粒子的拓扑排序和串行项目进度生成机制,保证项目调度解决方案满足资源约束和紧前约束。采用具体算例对算法进行检验,结果表明该算法在求解RCPSP的精度和稳定性方面表现更优。

求解资源受限项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

针对资源受限项目调度问题(RCPSP),提出一种基于改进布谷鸟搜索(ICS)算法的高效求解方法。ICS算法设计如下:在解空间表示方面提出一种适应莱维飞行特点的任务调度顺序优先级编码方案,并采用串行调度求解该问题;为提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解,对CS的局部搜索机制进行改进,即引入对精英个体的局部搜索策略及对首领的寿命衰老机制。最后,通过PSPLIB基准测试问题J30、J60和J90对算法性能进行测试,并与CPLEX优化结果及参考值进行比较,结果表明ICS算法较CS算法收敛更快、结果更优,调度结果理想。

多资源约束的项目调度问题离散粒子群算法

提出了一种求解多资源约束项目调度问题的离散粒子群算法。调度方案采用了优先权整数编码方法,使用稀疏存储邻接矩阵判定先后约束,使用活动单位时间推迟策略来满足资源约束。算法的创新点在于直接使用了整数编码的调度方案参与迭代计算,并依据计算结果提供的信息做出位置交换。不但解决了处理离散整数编码粒子的难题,而且容易实现,亦可推广至类似整数编码优化问题。测试用例计算结果表明了算法的可行性和有效性。

一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法

提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性。采用任务优先级编码和串行进度生成机制来求解PSPLIB问题库中J30、J60、J120的全部480、480和600个问题,以验证算法的有效性,并与多种算法调度结果进行对比。数值试验和算法比较验证了DE-CS算法求解RCPSP问题的有效性。

人工蜂群算法求解任务可拆分项目调度问题

针对任务可拆分的资源受限的项目调度问题,提出了一种人工蜂群算法与任务可拆分的串行调度机制相结合的优化方法.人工蜂群算法中每个食物源的位置代表一组项目任务的优先权序列,优先权序列通过调度生成机制转换为可行调度方案,迭代中由三种人工蜂执行不同的操作来实现全局最优解的更新.实算表明,基于优先权的人工蜂群算法可以有效求解任务可拆分项目调度问题,收敛速度较快且精度较高.

美国中小学项目式学习:问题、改进与借鉴

本文剖析了美国中小学在实施项目式学习过程中出现的三类问题,在分析美国研究机构提出的两种项目式学习改进模式黄金标准和严谨标准所包含的设计要素基础上,对我国中小学教师创造性使用项目式学习改进课程与教学提出了可资借鉴的建议,如教师的多重角色、学生由浅入深逐步参与、驱动性问题设计、真实作品的展示等。