VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,威格士VICKERS-V系列低噪音葉片泵,其主要特點:1、子母葉片的結(jié)構(gòu)設(shè)計,減少了葉片對定子的沖擊,在較高的工作壓力和高轉(zhuǎn)速下,性能更穩(wěn)定,壽命更長。2、子母葉片結(jié)構(gòu)本身具有低噪音的特性。12葉片的設(shè)計、流量脈動很小,噪音更低。3、多排量的選擇。以及泵芯的插裝式結(jié)構(gòu),使用戶使用更靈活,維修更方便。VICKERS油泵又是一種既輕便又緊湊的泵,提出了一種具有一個由含鋁材料制成的外殼的油泵和設(shè)置在該外殼中的可運(yùn)動的模制件,其中,該可運(yùn)動的模制件至少部分地由一種可燒結(jié)的、至少包含一種奧氏體的鐵基合金的材料制成,并且其中由一種可燒結(jié)材料制成的該模制件具有一個至少為該外殼的熱膨脹系數(shù)60%的熱膨脹系數(shù)。
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摘要:蟻群算法是一種求解復(fù)雜組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法,本文通過對學(xué)生探索新知的協(xié)作學(xué)習(xí)模式研究,并結(jié)合蟻群算法的持點,實現(xiàn)兩者的有效融合。實驗結(jié)果表明,蟻群優(yōu)化在學(xué)生的協(xié)作學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出較強(qiáng)的優(yōu)越性,能較好的求解非線問題,并能達(dá)到全局最優(yōu)的解。,論文關(guān)鍵詞:蟻群算法,協(xié)作學(xué)習(xí),組合優(yōu)化,,隨著社會的進(jìn)步,知識更新速度的加快,從而導(dǎo)致信息量的爆漲,因而學(xué)生對知識的需求也越來越高。傳統(tǒng)的灌注式學(xué)習(xí)模式正在逐步向小組協(xié)作學(xué)習(xí)的模式的轉(zhuǎn)變。為了體現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)個性的同時,更好的促進(jìn)學(xué)生充分的發(fā)展主動性,提升對未知知識的探究能力并提高學(xué)習(xí)的效率,在新的模式中形成了小組的協(xié)作學(xué)習(xí)模式,而合理的分組與優(yōu)化的組合將會起到事半功倍的作用,本文采用改進(jìn)型的蟻群優(yōu)化方法,能較好的解決這種優(yōu)化分組和較優(yōu)的協(xié)作學(xué)習(xí)的問題。,,1、基本的蟻群算法,,20世紀(jì)90年代意大利學(xué)者M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colorni等從生物進(jìn)化的機(jī)制中受到啟發(fā),通過模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為,提出來一種新型的模擬進(jìn)化算法—— 蟻群算法,是繼遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化算法之后的又一種啟發(fā)式搜索算法,也是群智能理論研究領(lǐng)域的一種主要算法。用該方法求解復(fù)雜優(yōu)化問題方面有一定優(yōu)越性,成功解決了很多復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。如TSP問題、分配問題、job-shop調(diào)度問題,取得了較
VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,好的試驗結(jié)果.雖然研究時間不長,但是現(xiàn)在的研究顯示出,蟻群算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題(特別是離散優(yōu)化問題)方面有一定優(yōu)勢,至今,蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用已拓展到動態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃、通信網(wǎng)路由優(yōu)化等多種領(lǐng)域。研究表明,蟻群優(yōu)化算法是一種模擬種群進(jìn)化的算法,具有隨機(jī)搜索、全局優(yōu)化的特點,能很好的解決離散問題的優(yōu)化問題。,,1、1蟻群算法的基本模型,,蟻群算法最初是在求解TSP(旅行商問題)時提出的。螞蟻k(k=1,2,….,m) 在運(yùn)動過程中,根據(jù)各條路徑上的信息量及路徑的啟發(fā)信息來計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。Pkji (t)表示在t 時刻螞蟻k由元素(城市)i 轉(zhuǎn)移到元素(城市)j 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率:,,協(xié)作學(xué)習(xí),,作者簡介:魏勇(1978—) 男 湖南人 廣西師范學(xué)院計算機(jī)與信息工程學(xué)院碩士生,,王汝涼 男 廣西師廣西師范學(xué)院計算機(jī)與信息工程學(xué)院教授,碩士生導(dǎo)師。,,式中α 為信息啟發(fā)因子,表示軌跡的相對重要性;β 為期望啟發(fā)因子,表示能見度的相對重要性;ηji(t)為啟發(fā)函數(shù),其表達(dá)式如下:,,ηji(t)=1/dij,,式中dij 表示相鄰2個城市之間的距離。該啟發(fā)函數(shù)表示螞蟻從元素i 轉(zhuǎn)移到元素j 的期望程度。,,經(jīng)過n個時刻,螞蟻完成一次循環(huán),各路徑上信息素量根據(jù)下式調(diào)整:,,τij(t+n)=(1-p)τij(t)+△τij(t),,△τij(t)=mΣ△τkij(t),,k = 1,,式中p 表示信息揮發(fā)因子,(1-p)為信息軌跡的衰減系數(shù),△τij(t) 表示本次循環(huán)中路徑(i ,j)上的信息素增量,△τk ij(t) 表示第k 只螞蟻在本次循環(huán)中留在路徑(i,j)上的信息量。,,1.2蟻群算法與組合優(yōu)化融合,,蟻群算法主要思想都是生成一定數(shù)量的螞蟻,通過每只螞蟻搜索路徑建立可行解。先將螞蟻隨機(jī)放置在若干節(jié)點上,每只螞蟻從初始節(jié)點出發(fā),根據(jù)路徑上信息素濃度和啟發(fā)信息以某種概率策略選擇下一個節(jié)點,直到建立可行解。每只螞蟻根據(jù)解的優(yōu)劣程度,更新路徑上的信息素。如此周而復(fù)始,直到蟻群找到最優(yōu)解。但是螞蟻在搜索過程中收斂速度慢,為了加快該算法的收斂速度,本文將一定數(shù)量的螞蟻通合組合成小數(shù)量的團(tuán)體,在搜索的路徑上通過自身釋放的信息素傳遞息信來進(jìn)行相互協(xié)作活動,以達(dá)到實現(xiàn)最短路徑、最少耗時的找到食物的來源點。,,2、協(xié)作學(xué)習(xí)模式概述,,協(xié)作學(xué)習(xí)(Co11aborative Learning)是一種通過小組或團(tuán)隊的形式組織學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種策略。小組成員的協(xié)同工作是實現(xiàn)班級學(xué)習(xí)目標(biāo)的有機(jī)組成部分。小組協(xié)作活動中的個體(學(xué)生)可以將其在學(xué)習(xí)過程中探索、發(fā)現(xiàn)的信息和學(xué)習(xí)材料與小組中的其它成員共享,甚至可以同其它組或全班同學(xué)共享。在此過程中,學(xué)生之間為了達(dá)到小組學(xué)習(xí)目標(biāo),個體之間可以采用對話、商討、爭論等形式對問題進(jìn)行充分論證,以期獲得達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)的最佳途徑。學(xué)生學(xué)習(xí)中的協(xié)作活動有利于發(fā)展學(xué)生個體的思維能力、增強(qiáng)學(xué)生個體之間的溝通能力以及對學(xué)生個體之間差異的包容能力。此外,協(xié)作學(xué)習(xí)對提高學(xué)生的學(xué)習(xí)業(yè)績、形成學(xué)生的批判性思維與創(chuàng)新性思維、對待學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)校的樂觀態(tài)度、小組個體之間及其與社會成員的交流溝通能力、自尊心與個體間相互尊重關(guān)系的處理等都有明顯的積極作用。在協(xié)作學(xué)習(xí)的過程中,勢必要將一個在的集體分成若干個小的團(tuán)隊,由于成員的各種素質(zhì)和能力不同,那么如何分才能達(dá)到最優(yōu)的效果:1、小組內(nèi)部的成員有相近的性格;2、組員間能形成很好的合作效果;3、組間能形成良性的競爭環(huán)境;4、成員能主動的發(fā)揮自身的積極性且相互扮演或轉(zhuǎn)換不同的角色;5、整個集體能最大限度的提升學(xué)習(xí)的效率。,,3、基于蟻群優(yōu)化的協(xié)作學(xué)習(xí)模式,,在一個集體學(xué)習(xí)中,由于每一個學(xué)生的閱歷和知識結(jié)構(gòu)不同,所以學(xué)生之間存在著差異,但在同一位教師的教導(dǎo)下,對同一類知識,我們要求是每個學(xué)生都能掌握,但由于學(xué)生各自的特點,很難出現(xiàn)整齊劃一的情況,針對以上的5點要求,本文引進(jìn)蟻群優(yōu)化算法來進(jìn)行分組優(yōu)化來達(dá)到整個集體的最優(yōu)的成績效果。,,3、1模式的建立,,在這個集體中,我們可以把每一個學(xué)生看成是一只只的小螞蟻k,把未知的知識為食物源,用dij 表現(xiàn)他們現(xiàn)有知識i與將要掌握知識j的距離!鳓kij (t)表示在t時刻知識i與已認(rèn)知j過程中殘留的信息量。那么在進(jìn)行對學(xué)生分組合作時,我們可以動態(tài)的進(jìn)行組合,讓學(xué)生自身去組合,而教師在他們的組合中,給予適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)(適當(dāng)?shù)尼尫呕蛏l(fā)一些信息素)。,,3、2模式的實現(xiàn),,在蟻群系統(tǒng)中,位于知識點i的學(xué)生k,根據(jù)偽隨機(jī)比例規(guī)則選擇知識點j作為下一要求解的識。偽隨機(jī)比例規(guī)則由下式給出:,,arg max{τij[ηil]β} ,如果q≤q0;,,J l∈Nik1 否則。,,其中q是均習(xí)分布在區(qū)間[0,1]中的一個隨機(jī)變量,q0(0≤q0≤1)是一個參數(shù),J是根據(jù)(公式一)給出的概率分布產(chǎn)生出來的一個隨機(jī)變量(其中a=1)。學(xué)生選擇當(dāng)前可能的最優(yōu)的與某同學(xué)協(xié)作方式的概率q0。這種最優(yōu)的給合方式是根據(jù)信息素和啟發(fā)式信息值示出的(在這種情況下,學(xué)生可以通過與學(xué)生協(xié)作的過程繼續(xù)開發(fā)已知的知識)。同時,學(xué)生以(1- q0)的概率有偏向性地探索新知的各邊。通過學(xué)生合協(xié)和教師的引導(dǎo)來調(diào)整參數(shù)q0,并控制學(xué)生討論的深度來決定尋求的最佳解路經(jīng)附近的區(qū)域,實現(xiàn)快速成收斂以達(dá)到全局最優(yōu)解。,VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,