算法多样化和算法优化

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浅谈算法多样化与算法优化

作者：姜秋花

来源：《新课程·小学》2012年第01期

《全日制义务教育数学课程标准》指出：“由于学生生活背景和思考角度不同，所使用的方法必然是多样的，教师应尊重学生的想法，鼓励学生独立思考，提倡计算方法的多样化。”提倡并鼓励算法多样化是从培养学生的数学素养、发展学生数学思维的角度提出的。其实质是尊重学生的个性发展，引导学生调动已有的知识和生活经验，采用适合自己的方式和策略主动寻求问题的解决。在教学中，教师应鼓励算法多样化并促进学生不断优化自己的算法。 一、尊重鼓励，提倡算法多样化

提倡并鼓励算法多样化是为了学生在解决问题的同时获得重要的数学知识以及基本的数学思想方法。算法多样化的本质就是尊重学生的想法，鼓励学生的独立思考，尽可能让每一个学生自己找出解决问题的方法，获得成功的体验。

如教学“9+5”时，先给学生独立思考的机会，再组织学生分小组探索算法，学生想出了多种不同算法：生1：在9后面接着数出5个数，是14。生2：9+1=10，10+4=14；生3：8+5=13，所以9+5=14；生4：5+

..

团队角色的理解

学 院:

姓 名：

专 业：通信

学 号：

长春大学光华学院 王厚亮 08402 19

..

1．2 团队角色的必要性

创造性团队通常会表现出自相矛盾的

素质。它所表现出的思想和行动倾向看似

相互排斥或相互矛盾，但若经恰当处理，

这些倾向又能同时存在。例如，为了获得

最佳工作效果， 你的团队对所要解决的问

题的各个方面都要有深入的了解，并且要

掌握有关方法。但与此同时，团队还需要

有不受主流思想和行事常规所左右的新视

角。团队建设有它特殊的特点，从他的特

点可以发现团队角色是必要的，也是急需

一种角色建设规范化的理论指导。

2 团队角色多样化建设

2．1 团队角色的含义及特点

团队角色是指团队成员中的角色定位和担当。对团队角色的研究是随着研究兴趣的转移而产生的。当研究的兴趣转移到团队思想时，对群体角色的研究也随之转移到了团队角色上来了。贝尔宾是研究团队角色的杰出代表者，他在1981年提出有了效团队的八大角色，他们是：将目标分类，进行角色职责与义务分配的"协调者"；寻求群体达成一致意见并做出决策的"塑造者"；进一步提出建议及新思想的"培养者"；分析问题与看法并评估别人贡献的"监督/评价者"；将思想语言转为行为的"公司员工"；给予个人支持并帮助他人的

课题《“小班化教育”学生学习评价的功能与手段研究》之阶段总结报告 临泽县蓼泉镇墩子小学

实现“评价方法的多样化”

顾文涛

对学生学习的评价，既要关注学生知识与技能的理解和掌握，更要关注他们情感与态度的形成和发展，既要关注学生学习的结果，更要关注他们在学习过程中的变化和发展。评价的主要目的是为了全面了解学生的学习历程，激励学生的学习和改进教师的教学，应该建立评价目标的多元化和评价方法的多样化的评价体系。我们根据相关基本理念为理论依据，采取以下几种操作方法来实现“评价方法的多样化”。

一、课堂口头评价

课堂口头评价包括口头表扬、语言鼓励或以脸部表情的赞许，投以肯定的目光，点点头表示赞同等等这些都可以归类为课堂口头评价。这种评价是最古老，也是最常用评价方法。课堂口头评价是最及时、最直接的评价方法，具有鲜明的随机性和灵活性，在课堂教学中充分发挥网络连缀和推波助澜的重要作用，在课堂教学中具有导向和激励功能。做好课堂口头评价，首先要做到以下两点。

1、营造和谐民主平等的课堂氛围。

民主平等的课堂氛围是实施口头评价的前提和基础。教师应该放下“师道尊严”的传统思想，与孩子们进行生命与生命的对话，情感与情感的交流。建立一种

基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

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工学版"浙!江!大!学!学!报!

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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

杨剑峰

"浙江大学电气工程学院$浙江杭州##"%%$&

摘!要#针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题$提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法>该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点$设计了编码与适应度函数$进行了种群生成与染色体的选择$并通过设定交叉算子和变异算子$生成了信息素分布>该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点$通过确定吸引强度的初始值$建立了强度更新的模型$从而求得精确解>并将该算法应用于求解函数优化问题>结果表明$该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比$收敛速度快$寻优性能好>关键词#遗传算法&蚂蚁算法&函数优化

#中图分类号#JK"#!!!!!文献标识码#Q!!

1 遗传算法步骤

1 根据具体问题选择编码方式，随机产生初始种群，个体数目一定，每个个体表现为染色体的基因编码

2 选择合适的适应度函数，计算并评价群体中各个体的适应。

3 选择(selection)。根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从当前群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体

4 交叉(crossover)。将选择过后的群体内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以一定概率(交叉概率)交换它们中的部分基因。

5 变异(mutation)。对交叉过后的群体中的每一个个体，以某个概率(称为变异概率)改n 变某一个或某一些基因位上的基因值为其他的等位基因

6 终止条件判断。若满足终止条件，则以进化过程中得到的具有最大适应度的个体作为最优解输出，终止运算。否则，迭代执行Step2 至Step5。

适应度是评价群体中染色体个体好坏的标准，是算法进化的驱动力，是自然选择的唯一依据，改变种群结构的操作皆通过适应度函数来控制。在遗传算法中，以个体适应度的大小来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。个体的适应度越大，被遗传到下一代的概率就越大，相反，被遗传到下一代的概率就越小。

1 [a,b,c]=gaopt(bound,fun)其中，b

广西工学院2008届毕业设计论文

摘 要

供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。

本文对供货小车路径优化问题进行研究，提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先，建立了供货小车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单行道的约束，利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从而将问题转化为TSP问题，利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进，再对同一个供货小车路径网进行实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。

关键字:路径优化 遗传算法 Floyd算法

1

广西工学院2008届毕业设计论文

Abstract

The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance eco

微博发布途径呈现多样化的趋势

随着微博用户数量的飞快增长，微博的发布途径也越来越多，除了通过新浪微博、微博桌面、手机微博客户端、还可以通过皮皮时光机、微媒体、专业版微博、bshare、媒体版微博、微博达人、亨拍微博、分享按钮、Faware、贴心小秘书、月光宝盒等方式发布微博。 速途研究院分析师团队选取新浪微博7点—10点、18点—21点两个时间段，以“财经”、“图书”两个关键词进行为期5天（周一到周五）的记录统计，分析了包含此关键词的微博内容的发布途径。

“财经”类微博各发布途径的发布数量

此图表搜索的关键词为财经，从图表中可以看到，上午7点—10点此类微薄的发布数量远远高于18点—21点。财经类微博新闻性强，因而在上午分享发布的人数多。

7点—10点这一时间段，通过专业版微博发布的人最多，其次是通过新浪微博，手机客户端（除各类手机客户端，还包括了平板客户端）发布的力量不可小觑，已经和新浪微博的发布数量基本持平。

以财经类为主要内容的微博，有一个发布渠道（网站微博分享）值得关注，其微博的发布量排在了手机客户端的后面。网站微博分享多为财经类网站的微博分享，如网易财经、东方财富网等，用户在网站上看到新闻后，直接点击文章后面的分享按钮就可以把文章分享到微博。

非诚勿扰男女最优组合

摘要：本文主要内容为寻求最大权匹配问题，即利用图论的最大权匹配知识，为非诚勿扰节目中的男女嘉宾进行最优组合。本文将其转化为二部图寻找最大权匹配的问题。 关键词：非诚勿扰，最大权匹配

1、问题描述

《非诚勿扰》是中国江苏卫视制作的一档大型生活服务类节目。 每期节目大部分都是5位男嘉宾，24位女嘉宾，女生有“爆灯”权利。首先男嘉宾选择心动女生，女嘉宾在“爱之初体验”根据第一印象选择是否留灯；然后在“爱之再判断”了解男嘉宾的一些基本情况，比如爱好、情感经历等；接下来在“爱之终决选”通过男嘉宾亲人或朋友的情况了解男嘉宾，做出最后的决定，如果有女生留灯的话就进入“男生权利”，男生做出最后选择，如果没有女生留灯则只能遗憾离场。

2、模型建立

通过观看20150124期节目，这期节目只有4位男嘉宾，然后在整个节目男女嘉宾交流过程中4号、19号、22号、23号女嘉宾都没有发过言，没有了解到这四位女嘉宾的基本情况以及对男嘉宾的要

求，所以在本次模型建立过程中没有考虑这四位女嘉宾。

经过上述分析，本期产生了4位男嘉宾和20位女嘉宾的可能匹配，我们将这4位男嘉宾和20位女嘉宾划分为X部和Y部，男生为X1，X2，X3，X4，女生

非诚勿扰男女最优组合

摘要：本文主要内容为寻求最大权匹配问题，即利用图论的最大权匹配知识，为非诚勿扰节目中的男女嘉宾进行最优组合。本文将其转化为二部图寻找最大权匹配的问题。 关键词：非诚勿扰，最大权匹配

1、问题描述

《非诚勿扰》是中国江苏卫视制作的一档大型生活服务类节目。 每期节目大部分都是5位男嘉宾，24位女嘉宾，女生有“爆灯”权利。首先男嘉宾选择心动女生，女嘉宾在“爱之初体验”根据第一印象选择是否留灯；然后在“爱之再判断”了解男嘉宾的一些基本情况，比如爱好、情感经历等；接下来在“爱之终决选”通过男嘉宾亲人或朋友的情况了解男嘉宾，做出最后的决定，如果有女生留灯的话就进入“男生权利”，男生做出最后选择，如果没有女生留灯则只能遗憾离场。

2、模型建立

通过观看20150124期节目，这期节目只有4位男嘉宾，然后在整个节目男女嘉宾交流过程中4号、19号、22号、23号女嘉宾都没有发过言，没有了解到这四位女嘉宾的基本情况以及对男嘉宾的要

求，所以在本次模型建立过程中没有考虑这四位女嘉宾。

经过上述分析，本期产生了4位男嘉宾和20位女嘉宾的可能匹配，我们将这4位男嘉宾和20位女嘉宾划分为X部和Y部，男生为X1，X2，X3，X4，女生

第一章 进化优化算法概述

1．1 进化算法的一般框架

自1960年以来，进化算法已经发展出相当多的种类，但一般认为进化算法有5个基本组成部分[3]：

1．问题解的遗传表示。 2．种群的初始化方法。

3．根据个体适应度对其进行优劣判定的评价函数。 4．产生新的种群的进化算子 5．算法的参数取值

1.1.1进化优化算法解决对象的描述

进化算法主要是求解优化问题，其数学模型如下：

Maximize

(1.1)

Subject to g(x)=(g1(x),g2(x)，?，gm(x))?0 （1.2） 其中 x=（x1，x2，?，xn）?X，x是决策向量，X是决策向量形成的决策空间；

y=f(x)

y是决策目标。这是个最大化问题，对于最小化问题可以令y?=C-f(x)转化为最大化问题，因此，它们在本质上是一致的。

根据优化函数f(x)是否连续可以将最优化问题分为二大类：连续函数的最优化与离散函数的最优化。后者也可以称为组合优化问题。根据是否包含约束条件（1.2）可分为约束优化问题和无约束优化问题。此外，若y是一个决策向量，则是一个多目标的优化问题，我们将在第二章进一步讨论。