基于OBE理念的“应用统计学”课程教学改革探索与实践

课程教学团队以东莞理工学院工业工程专业“应用统计学”课程为例,从教学目标的制定、教学设计、达成度分析等三方面总结在OBE理念指导下的教学改革探索与实践。在教学目标制定方面,按照OBE逆向思维的方式构建了“人才培养目标—毕业要求—支撑毕业要求指标点—课程教学目标”的完整路径。在教学设计方面,围绕教学目标的实现探索问题导向式教学,提出了具有课程特色的“问题—方法—工具”教学实施方法。最后,达成度分析作为教学改革实践效果的评价基准,给后续深化教学改革指明了方向。

“机器换人”财政补贴方式和补贴策略优化

基于博弈论方法,研究了"机器换人"的两种财政补贴方式下政府补贴资金的最优分配及其效率。首先,分别在定比和定额两种补贴方式下建立了"政府-设备供应商-设备应用企业"三方序贯博弈模型,从而得出了在两种补贴方式下政府补贴资金在供应链成员即设备供应商和应用企业之间的最佳分配方案;然后在最优分配方案下对两种补贴的影响和补贴资金使用效率进行了分析和比较;最后,针对两种补贴方式的特点提出了"机器换人"财政补贴建议。研究表明,定比补贴下政府补贴资金在设备供应商和应用企业之间的最佳分配方案是将补贴全部分配给应用企业,而在定额补贴下政府可以将补贴以任意比例在设备供应商和应用企业之间分配;并且定额补贴的资金使用效率高于定比补贴。

“机器换人”补贴方式比较研究—基于广义纳什讨价还价机制

“机器换人”的一种财政补贴方式是政府部门按照设备价格的某一固定比例对设备应用企业进行补贴,另一种则是政府部门按照每台(套)设备可获某一固定资金额度补贴的方式补贴给设备应用企业。本文以广义的纳什讨价还价机制为理论基础,在两种补贴方式下分别建立了设备供应商与应用企业的讨价还价模型,从而考察并比较了两种补贴方式的补贴效果。研究发现,在相同数量补贴资金下,固定额度补贴所引起的购买设备的应用企业数量增加量不会小于固定比例补贴,并且能使得这些应用企业购买设备所获净效益增加量大于固定比例情况下的增加量。

多受灾点间应急资源滚动式协同调度研究

分析了灾害发生后应急资源的多点分时段需求特征后,建立了多受灾点间联动互相支援的资源滚动式协同调度配置模型。对总运输成本函数和平均资源配置时间函数分别进行了归一化处理后,建立了最小化目标规划优化模型。对多种可重用资源在各受灾点之间的多时段综合协同调配决策进行了研究。针对问题特点采用了粒子群算法去求解,并设计了独特的离散机制。最后以某电力公司各应急仓库储备的多种工具资源的协同配置为背景,设计验证实例,验证了模型的有效性和算法的适应性。

基于增强学习的半导体测试调度研究

采用Sarsa(λ,k)学习算法求解、产品、测试机、测试工具包、使能器部件对应关系非常复杂的半导体测试调度问题。针对测试调度,通过定义系统状态的表示方式、构造行为和报酬函数把调度问题转化为增强学习问题,并把Sarsa(λ,k)算法和梯度下降径向基神经网络函数泛化器结合使用。实验验证了Sarsa(λ,k)算法解决半导体测试调度问题的有效性。Sarsa(λ,k)算法通过反复解决调度问题来调整调度策略,能克服单个行为策略短视的缺点,综合利用各个行为策略的优点,从而找到较优的调度方案。