基于双层模糊聚类的多车场车辆路径遗传算法

对大规模多车场车辆路径问题,设计了基于双层模糊聚类的改进遗传算法求解框架,上层静态区域划分利用k-means技术将多车场到多客户的问题转化为一对多的子问题,下层模糊聚类从保证客户满意度和整合物流资源的角度出发,利用模糊聚类算法根据客户需求属性形成基于客户订单配送的动态客户群。进一步,通过改进选择算子和交叉算子来设计车辆路径优化的遗传算法。通过随机算例仿真实验,证明了提出方法和求解策略的有效性。     

“Python程序设计”课程思政元素探析与应用

课程思政是新时代教育背景下衍生出的一种新式教育理念,旨在将各类课程中蕴含的思政元素融合于专业知识中,以潜移默化方式传授给学生,并与思想政治理论课同向同行,形成协同育人效应,为社会培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者与接班人,是贯彻落实立德树人为教育根本任务的重要举措。课程思政建设成效很大程度上依赖于课程思政元素的挖掘与融入,以“Python程序设计”课程为例,在课程思政目标引领下,分别根据理论教学、实验教学与课外实践等环节任务来挖掘相应的显性或隐性思政元素,并结合实际教学案例阐述思政元素在教学活动中的融入,从而在对学生进行知识传授、技能培养的同时进行价值塑造,实现智育与德育的有机统一。     

激光网络目标信号的同步传输系统

随着社会发展和科技进步,研究人员发现激光网络在目标信号转换和传输方面有着得天独厚的作用,对激光网络目标信号的同步传输,能够有效提高目标信号的处理效率。因此,设计稳定高效的激光网络目标信号同步传输系统,激光驱动器驱动激光网络中被试品的目标信号,通过激光探测器中进行调制、转换处理,并通过FPGA和总线实现目标信号的采集和传输,同步控制模块通过AVR处理器和FPGA处理器检测、存储目标信号,并采用同步比例传输方法,确保激光网络目标信号的同步传输。实验结果表明,该同步传输系统故障消除率、同步传输精度均高于对比系统,明显提高了目标信号的传输效率和稳定性。