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1.
基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。 相似文献
2.
为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
3.
4.
曾经听说过这样一个故事:有一只叫“祥祥”的大熊猫,它是从上千只圈养大熊猫里精选出的身体最好的一只,经过野化训练后两次放归山林,结果两次受伤回来。最后,它因被野生熊猫打下悬崖而丧生。大熊猫是一个濒,临灭绝的物种,把它们集中起来进行人工圈养,是人类为繁衍该物种的无奈之举。大熊猫是独居动物,它们的本性是在大自然中自由自在、不受打扰地繁衍生息,接受自然优胜劣汰的洗礼,从而促进物种的进化。然而,在圈养过程中,大熊猫被驯养成群居动物,不仅失去了“野性”,更失去了独立生存的能力。 相似文献
5.
知识建构教学的核心是观点的持续改进,目前的研究尚处于轨迹追踪等表层行为分析,缺乏观点改进多行为之间的关系以及知识进化内在机理的探讨.研究通过跟踪某大学教育技术学专业56名本科学生一学期的课程"影视动漫赏析",运用滞后序列与内容分析法对学生发表在知识论坛平台上的623条观点进行分析.研究结果表明:观点改进行为显示出"萌生与聚集选择与种群生成激荡中的持续生长跃迁与延续"的阶段性发展规律;观点显著行为序对很好地映射在了多轮波普尔循环的知识进化中,足够的分裂与变异、不断的融合和自我生长行为对知识进化起着关键作用.一些未预见发现充分体现了知识建构基于原则的灵活性特征. 相似文献
6.
越来越多的人在呼唤着能够自由呼吸的教育,未来的学校需要架构起能够促进自我管理、体现人的身心完整、实现着成员共同宗旨的青色学校组织,让学校成为有灵魂的、活的生命体,从而在人的发展和学校内涵发展上实现着自我进化,在互相成就着彼此精彩的过程中积淀出独特的青色学校文化. 相似文献
7.
在技术建构的人工自然环境里,人类摆脱自然界束缚成为自由人.教育通过促进技术创新赋予人类维持人工自然的能量,技术为教育活动增添了活力和建构性力量.身体技术外化人脑信息并通过器具教育技术储存和传递,由此"原促创"了教育世界.器具教育技术以"代具"形态解蔽和建构了教育世界,通过"功能—意向"结构改变了教育世界存在方式以及教育者经验教育世界方式.信息化教育技术呈现微型化甚至透明化趋势,因具备适应、学习、进化能力,逐渐具有生物乃至生命特征,从而构建了强大的内部进化生态圈.作为"后种系生成"社会存在,教育技术本质不是生而就有,而是在建构教育世界过程中建构了自身本质,在聚集教育世界包括教育者在内各要素的"自主性"基础上,必然性地创造了体现自身意志的自主进化性,尤其是教育控制权不断向教育技术倾斜时更加显现出自主进化的发展趋势."AI+"时代将至已至,教育世界要敞开胸怀拥抱更多选择、更多可能的教育技术体系,迈入技术"支持—行动"者队伍,规约教育技术成为更加人性、更具教育性的自主进化者,以此建构"人机共生"的教育新世界. 相似文献
8.
倪闽景 《中国现代教育装备》2021,(2)
学习并非人类独有的本领,所有生命也并非都需要学习。许多动物的生存本领是靠遗传来实现的,但是,人类选择了最开放的方式—学习。人类学习的过程就是塑造大脑的过程。本文将从学习的大空间角度阐述学习的进化(如图1所示)。 相似文献
9.
针对粒子群算法(PSO)在优化高维多极值问题时容易陷入局部极值的问题,结合分层进化与动态学习策略,提出一种具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法(DHEPSO)。该算法首先根据粒子适应度值将粒子划分为不同层级,对不同层级粒子采取不同的进化策略,避免迭代后期种群多样性快速消失;然后根据粒子所属层级的不同动态调整粒子学习能力,在保证算法收敛精度情况下提高算法收敛速度;最后将算法在4个典型函数进行测试,结果表明DHEPSO与传统粒子群算法相比,除病态函数外均能快速达到全局最优。同时,问题维数提升对算法的全局收敛能力影响较小,证明该算法具有良好的稳定性。 相似文献
10.