高校图书馆如何培养大学生的信息素质

信息素质已经成为评价人才综合素质的一项重要指标。目前,世界上许多国家都将信息素质教育作为培养21世纪人才能力的重要内容,积极开展信息素质教育已经是国际社会的共识。高校图书馆在信息、人员、技术、环境等方面都具有独特的优势,可以通过多方面的途径来努力提高大学生的信息素质。     

蚁群算法在PID参数优化中的应用研究

本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。     

基于改进蚁群算法的装配序列规划研究

针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为引导蚂蚁进行零部件选择的信息素,并在蚂蚁逐步寻优过程中加入候选零部件筛选规则、装配方向规则和装配阻碍规则等计算规则,辅助蚂蚁摒弃劣质解选择最优解,直到获得产品的整条装配序列.最后以船舶某机型柴油机气缸盖模型为例,验证了改进蚁群算法在求解复杂产品装配序列规划问题的可行性和有效性.     

蚁群算法在船舶路径优化仿真中的应用

随着航运业的发展,海上物流的经济性成为各国需要考虑的重要因素之一,对各港口的船舶进行路径优化成为现代航运业的重要研究方向。同时,船舶的路径优化朝着智能化方向发展。蚁群算法是解决路径优化问题最常用的算法,但是其求解结果往往陷入了局部最优解,在海上船舶路径规划中具有局限性。本文研究传统路径优化中的蚁群算法,针对海上船舶航行特点,对蚁群算法中的信息素更新策略及搜索区域机制进行改进,提高算法的效率。     

基于蚁群“觅食”机制的深海自组织网络路由算法F—ACO

根据蚁群“觅食”机制的生物习性,提出一种应用于水下自组织网络实时通信路由选择的蚁群算法-FACO。该算法与传统蚁群算法相比,增加了食物自身散发的“气味”信息素一独立于蚁群释放的信息素,并根据不同的信息素设立了不同的释放和寻优机制。     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

蚁群算法在路面模量反演中的研究与应用

基于蚁群算法的基本原理,提出了路面材料特性的蚁群反演算法。采用启发信息概率选择方法和多层循环迭代逐步缩小初始值选择范围的措施,提高算法精度,并用算例对其算法进行验证,结果表明,蚁群算法能以较高的精度解决连续空间优化问题。     

网络环境下高职院校教师信息素质调查与分析

在信息时代,高职教师的信息素质已成为影响职业教育信息化的关键因素。文中通过对问卷调查获得的数据,分析了本院教师信息素质现状,并就如何提高教师的信息素质进行了探讨。     

基于蚁群算法的AUV全局路径规划方法

在大范围海洋环境中，应用蚁群算法对自主式水下潜器（AUV）的全局路径规划问题进行了研究。基于栅格环境模型建立了蚁群可视图模型，设计了蚁群信息素更新规则；给出了蚁群全局路径规划的操作步骤；针对蚁群规划路径不平滑问题，设计了切割算子和插点算子。仿真实验结果表明，蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题，规划时间短、路径平滑。     

一种基于Metropolis抽样准则的蚁群算法的信息素更新策略

针对蚁群优化算法的关键步骤--信息素轨迹更新过程进行了分析.在理论证明和实验验证的基础上,针对此过程提出一种基于Metropolis接受准则的信息素更新策略,并通过引入一种非齐次的模拟退火方法有效地减少算法在早期落入较差解的可能性.在系统温度较高时,算法将以较大的概率接受不同的解,进行广泛的试探,能够有效地避免算法初期陷入较差解的状况;当系统温度较低时,将以小概率接受不同的解,在算法的后期将搜索集中到迄今最优解的邻域中,保证了算法收敛的同时减少了算法的收敛时间.同时将基于Metropolis接受准则的信息素更新策略和已有的信息素更新策略在4个不同规模的TSP问题上进行对比实验,试验结果也证明了本文策略的有效性.