求解minimax优化问题的下降算法

应用矩阵运算给出了求解ｍｉｎｉｍａｘ优化问题的一种新下降算法．该算法的特点是：不必考虑有效函数的个数，不必计算逆矩阵；只需要作矩阵的乘法运算或求解方程组就可以得到ｍｉｎｉｍａｘ的下降方向．该算法具有全局收敛性，数值例子表明，该方法具有良好的数值计算结果．

一种求解高维优化问题的改进灰狼算法

为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶段增加反向学习,增强种群多样性.根据算法各个阶段不同特征引入衰减因子,平衡全局和局部勘探能力.选取8个高维函数和23个不同特征的优化函数对算法性能进行测试,进一步使用收敛性分析,寻优成功率,CPU时间,Wilcoxon秩和检验来评估改进算法,实验结果表明,ORGWO算法在求解高维问题上具有较好的精度,鲁棒性和更快的收敛速度.

面向大规模优化问题的精英贡献两阶段动态分组算法

协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,从而无法充分利用分组提高协同进化效率。针对该问题,提出一种精英贡献两阶段动态分组算法(EC-TSDG)。在分组前阶段,对变量进行随机分组,评估变量的贡献程度,从众多变量中寻找精英贡献变量;在分组后阶段,利用变量的相关关系寻找与精英决策变量存在相互作用的剩余变量,并将其合并形成精英子组件,使得精英子组件内部的变量两两相关,以此提高变量分组的准确性以及算法的收敛速度,避免子组件之间的相关干扰。最后,采用具有外部存档的自适应差分进化算法作为优化器进化各个子组件。在CEC'2013测试集上与其他先进算法进行比较,实验结果表明,EC-TSDG收敛速度快于对比算法,Friedman检验值为1.43,平均排序较对比的动态分组算法DCC平均提升36.78%。

基于代理模型估值不确定度的昂贵多目标优化问题研究

针对代理模型辅助的多目标优化算法中个体不确定度之间相互冲突的问题,本文提出个体每个目标估值不确定的填充准则,同时,为了减少训练模型消耗的计算资源,提出基于非支配排序的样本选择算法。为了验证该算法的可行性,采用DTLZ和WFG测试函数进行测试,得出结果与近些年发表5种具有代表性的同类型算法进行对比,结果说明该算法可以有效的解决昂贵高维高目标优化问题。

带隐藏约束昂贵黑箱问题的自适应代理优化方法

针对带隐藏约束的昂贵黑箱全局优化问题,提出采用自适应转换搜索策略的代理优化方法。在转换搜索子步中采用与已估值点个数相关的标准差在当前最优点附近通过随机扰动生成候选点,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。为更好地近似真实黑箱目标函数,采用了自适应组合目标代理模型。在50个测试问题上进行了数值实验,计算结果说明了所提算法的有效性。

具有紧时、高能耗特征的混合流水车间多目标调度优化问题

针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻域搜索策略,辅助算法跃出局部极值及减少生产阻塞。之后,提出一种基于模糊理论的决策分析方法选取最优调度方案。最后,通过仿真实验验证提出的多目标调度模型与算法的可行性和优越性。

国际中文教育标准建设的问题检视与优化策略

加强国际中文教育标准建设,是推动国际中文教育高质量发展的必由之路。通过梳理国际中文教育标准建设的发展历程可知,我国目前虽具备初步建成较为完善的标准体系、具有一定的自主研发能力等特征,仍存在标准建设的顶层设计有待健全、标准建设不平衡、标准的海外本土化适用度不高、专门用途中文教育标准的研制有待加强、标准建设的理论研究有待深化等突出问题。可以从做好国际中文教育标准建设的顶层设计、补齐国际中文教育标准建设的短板弱项、加强本土化国际中文教育标准的研发力度、重视专门用途中文教育标准的研制和深化国际中文教育标准建设的基础理论研究等方面深入推进国际中文教育标准建设。

“双一流”高校图书馆纸质资源政府采购合同的现状、问题与优化--基于中国政府采购网合同公告信息的分析

从中国政府采购网“政府采购合同公告系统”收集整理“双一流”高校图书馆纸质资源政府采购合同公告479份、合同原始文本402份。通过统计和文本分析,展示“双一流”高校图书馆纸质资源政府采购合同的整体情况和核心条款,梳理“双一流”高校图书馆纸质资源政府采购合同存在的问题,并结合最新法律法规及业务实践,从规范合同信息的签订和公告流程、避免盲目套用合同示范文本、加强合同金额/价款条款的合规性审查、细化产品质量服务标准及违约责任条款、明确约定结算与支付条款、将履约验收要求纳入合同条款并加以细化等方面提出优化建议,以期为我国高校图书馆纸质资源政府采购合同的规范管理提供有益参考。

当前成人在线教学的问题审视与优化策略及其远程教育学阐释

当前成人在线教学的教师没有明确转换教师角色与任务,常常只是将传统课堂搬迁到网络上,在线主体的心理距离因时空分离不断扩大,教师对在线教学的认知、行为与情感投入不够,强烈影响了学员的学习投入感、师生疏离感与教学成效。从远程教育学看,成人远程教育的关键是设计优秀在线课程并提供学习支持服务以实现三种交互,所以,成教的直播课、录播课、仿真技能课的有效实施都需利用对应的社交平台与工具平台设计课前课中课后的支持服务,依据布鲁姆教学目标的分类区别化设计成人在线教学策略,根据内容特征与学员情感需要设计多种混合式教学,利用平台记录的学习大数据及其画像,从交互距离与远程学员自治两个维度让师生获得动态、整全的及时诊断与警示。

职业教育实施产教融合的演进轨迹、掣肘问题与路径优化

产教融合是推进职业教育高质量发展的必由之路和根本遵循,通过探究中国共产党五代领导人关于职业教育的核心思想,阐述职业教育“教育与生产劳动相结合时期”“教育与生产劳动相结合继承与创新发展时期”“产教结合全面发展时期”“产教结合内涵不断深化时期”“产教融合高质量发展时期”五个时期的历史演进轨迹,总结产教融合演进的历史特点。结合产教融合实施存在的“三热三冷”“三重三轻”“三多三少”掣肘问题,提出优化产教融合的对策与建议。

优化:人工智能时代的文论问题

日常用语中的“优化”指采取一定措施使事物变得优异。作为计算科学和运筹学中的重要内容,优化是指在一定限制条件下,选取某种方案以获得“最优化”的目标。将优化引入文论,可以与美化相关联,彼此之间有同有异。生成式AI中,优化有模型训练、创意提示、调试迭代三种方式。文艺作品之所以能够被优化,与其作为物质基础的艺术媒介及其作品的“可修正性”有关。在优化的技术演进中,先后经历了手工加工时代的优化、机械复制时代的优化、数字创生时代的优化三个阶段。手工加工时代出现了诸如对“手稿”的“润色、修改”,对“乐器”的“调音”,对“原作”的“临摹、誊写甚至重写”,对“文物、遗迹”的“修复”等不同的“类优化”类型;机械复制时代出现了“参数优化”“剪辑优化”“表演优化”等类型;数字创生时代出现了以算法优化为核心的智能优化。将优化引入文论,需要警惕“最优化”的结果不是“奇异性”,而是“普通性”的算法悖论、数据和变量中的偏差不易被纠偏;相反,易强化成偏见的偏差悖论以及随机并不意味着不同,而只是相似,是风格的重复的生成悖论。

产销不平衡运输问题求解方案优化

表上作业法是手工求解产销平衡运输问题的有效方法,产销不平衡的运输问题需通过添加松弛变量转换成平衡运输问题进行求解。松弛变量对应虚拟产地或销地,相应的单位运价为0,不产生运费。运输方案应优先在去除虚拟产地或销地的平衡运输表内确定,减少迭代次数。结合Lingo实例验证该方法有效。

采油厂安全监督检查存在的问题及优化措施

采油厂的安全监督检查工作存在的问题主要包括监督检查机制不完善、检查人员素质不高、安全检查落实整改不到位等方面。这些问题导致了安全监督检查工作效果不佳,无法有效预防和避免事故的发生。为了解决这些问题,本文提出了一系列优化措施,包括打造专业的监督检查队伍、优化监督机制程序以及完善安全监督考核机制等。这些措施有助于提升采油厂安全监督检查工作的水平,更好地保障生产安全。通过实施这些优化措施,可以进一步完善安全监督检查工作,提高采油厂生产的安全性和稳定性,为企业的可持续发展提供有力保障。

增强型群论优化算法求解折扣{0-1}背包问题

群论优化算法(GTOA)是基于群论方法提出的一个离散演化算法,非常适于求解以整型向量为可行解的组合优化问题。为了进一步提高GTOA求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的性能,首先指出了它的随机线性组合算子(RLCO)未能充分考虑当前个体位置信息的不足,基于个体基因保留策略对其进行改进。然后,在随机反向变异算子(IRMO)中引入增强0分量变异策略,用于处理因个体0分量无法及时变异而导致的解的质量下降、种群多样性降低等问题。在改进上述两个算子的基础上,提出了增强型GTOA(EGTOA),并基于它给出求解D{0-1}KP的新方法。随后,将改进策略应用于二进制GTOA(GTOA-2),提出了增强型GTOA-2(EGTOA-2)及其求解D{0-1}KP的新方法。为了验证EGTOA和EGTOA-2的性能提高程度与优异性,分别利用它们求解四类大规模D{0-1}KP实例,通过与GTOA、GTOA-2以及求解D{0-1}KP的已有8个最先进算法的比较表明:EGTOA和EGTOA-2求得最优解的能力比GTOA和GTOA-2提高了至少1.14倍,比8个最先进算法提高了5%~60%,它们的平均性能比GTOA、GTOA-2以及8个最先进算法的性能更佳。因此,EGTOA和EGTOA-2是当前求解D{0-1}KP的最佳算法。

求解约束优化问题的改进蛇优化算法

结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇优化算法对所得界约束优化问题进行求解,进而获得所求约束优化问题的解。为验证算法WDFSO的有效性,选取CEC2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的显著性。实验结果表明,与对比算法相比,算法WDFSO求解约束优化问题具有更高的收敛精度和更好的稳定性。最后应用算法WDFSO求解两个工程约束优化问题,结果表明算法WDFSO求解性能更好。

双层级设施选址问题及其混合免疫优化算法

随着全球贸易化、跨境电商的日渐发展,B2C模式下的电子商务网络配送业务也日益庞大。仓储需求、货物流转量与日俱增,甚至面临供不应求的市场局面。结合B2C模式下仓库设施有容量且服务于每个配送中心、配送中心无容量且服务于多个客户的需求特点,文章以仓库、配送中心2个阶段的设施作为选址研究对象,建立了双层级设施选址的混合整数规划模型。针对该模型的特点,设计了一种改进的混合免疫优化算法对该问题进行求解,运用随机化与贪心聚类算法结合的方法生成初始解,再通过原始免疫优化算法对抗体进行评价排序,最后在免疫操作中加入交叉变异算子。将混合免疫优化算法与CPLEX进行对比,然后进行大量的算例测试,与其他3种算法的时间和结果进行比较,时间及其结果都取得了理想成果,验证了所提模型的可行性和所提算法的有效性。

我国自动腹膜透析技术应用中存在的问题及优化思路研究——基于安德森卫生服务利用行为模型

目的 针对我国自动腹膜透析(automatic peritoneal dialysis,APD)应用问题进行系统分析并提出优化思路。方法 在安德森卫生服务利用行为模型指导下,利用NVIVO软件对搜集到的文献、访谈资料进行主题分析,梳理APD技术应用存在的问题,反向推导研制优化思路。结果 从环境因素、个人特征、透析行为、透析结果4个维度,归纳出患者对APD认知不足且依从性较差、医护人员以往往惯性思维向患者推荐血透、腹透与血透相比医保支付水平较低等25个APD技术应用问题;并基于要素、机制和系统提出了考虑各维度的单独作用、考虑不同维度之间的作用机制、考虑系统的闭环设计三个层面的优化思路。结论 APD技术使用率低是一个复杂系统问题,不仅要联动地考虑APD技术应用中的不同利益主体、不同维度问题之间可能存在的相互作用,也要结合现实情境,找准切入点,分步解决各地APD技术应用中的突出问题。

和优化问题的松弛型Farkas引理

利用共轭函数的上图性质,并引入2类新的约束规范条件,建立了和优化问题的松弛型Farkas引理.

《动物药理与毒理》在高职教学中存在的问题与优化

《动物药理与毒理》是兽医类专业如动物医学、畜牧兽医和宠物养护与驯导专业的必修课,药理知识在临床的应用既反映了学生对其他科目学习的情况,也考验学生的灵活应用知识的素养,是否能学好本科目影响学生职业的上限。该文总结了当前高职药理课的现状,并分析了课程中存在的问题,剖析了课程特点和学生学情特点,结合实践教学实际,通过了解学习动机、课程思政引导、重构知识框架、善用临床案例改善了课堂学习效率,取得了良好的教学效果。

基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。