基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法

为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。

一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法

针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题,提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上,以粒子间平均粒距大小作为触发条件,对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整,从而完成对当前粒子状态及时准确的更新,最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值,是一种实用且高效的粒子群改进算法。

基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。

苦痛与迷茫:《在女人中》的阈限性革命

当代爱尔兰小说家约翰·麦加恩的代表作《在女人中》不仅描写了个人家庭悲剧,而且还展现了社会悲剧。本文以阈限性相关理论为支撑,认为主人公莫兰的悲剧与其参与反殖民战争的经历密切相关,殖民和革命持续不断的影响,是造成以莫兰为代表的一代人苦痛和迷茫的真正原因。小说中描写的革命对战后爱尔兰的影响主要体现为权力纷争、权力等级制度化的延续以及共同体思想下的政教合一等。个人创伤与悲剧折射出阈限革命与殖民余威下老兵的苦难和迷惘。

约翰·麦加恩小说中的继母形象

约翰·麦加恩(1934—2006)在其发行的第一部小说《警局》和代表作《在女人中》里塑造了两位继母人物。这两位女性人物是其生母与继母的融合,是父权专断社会的“他者”,同时,也是女性主体意识的建构者。她们的形象影射了麦加恩的人生经历,体现了他对父权话语体系下女性生存的看法,观照了作者内心期待爱尔兰社会改变的愿望,是其强烈的社会责任感的表征。

思想政治理论课“四主体”关系论

国家主体、组织主体、教育主体、接受主体是思想政治理论课教学活动过程中的四个主体性要素。思想政治理论课“四主体”关系中存在着“两条链”:一条是“主体链”,即在思想政治理论课教学过程中,各主体之间相互关系、协同联动,构成以国家意识为导向的承载性和传输性关系;另一条是“信息链”,即其暗藏于思想政治理论课教学过程的始终,各主体之间相互影响、相互作用,构成以国家意识为核心的统一性和同一性关系,为提高思想政治理论课有效性提供了现实需要。

书写自我的生存空间:约翰·麦加恩的《在女人中》

作为联系爱尔兰文艺复兴与当代爱尔兰小说创作之间的重要纽带,约翰·麦加恩在20世纪后半期的爱尔兰文学史上占有独特地位。本文拟以麦加恩后期重要作品《在女人中》为例,探讨麦加恩作品与文艺复兴核心文化遗产之间的对话和承继关系。该小说至少在三个方面与文艺复兴时期的文化主题形成对话:对男子气概神话的推崇,对西部乡村空间的文化想象和以圣母形象为代表的对女性的宗教控制。麦加恩揭穿了文艺复兴作家关于爱尔兰西部农村的田园乌托邦神话,展示了巨变将要到来之前的真实乡村图景,不仅书写了父亲的死亡和新一代摆脱精神创伤的成长过程,还预示了变化与开放的可能性。

产学研合作对区域创新绩效影响的测度研究

当前，技术创新给各国经济带来了巨大的发展，同时也推动了人类社会的进步。对于企业来说它是实现高质量经济增长，提高企业经济效益和提高企业竞争力的重要途径。在目前市场竞争异常激烈的情况下，能否跟上创新的步伐，保持不断的创新就成了企业兴衰成败的关键。