融合正弦余弦的蝙蝠算法

蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一种新颖的随机型搜索优化算法,针对蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出了一种融合正弦余弦的蝙蝠算法(SCABA),即在算法迭代后期,引入正弦余弦操作来更新当前蝙蝠个体的位置,从而避免算法陷入局部最优,增强算法的全局寻优能力.通过6个标准测试函数对改进算法、MFBA和基本BA进行测试比较,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,相比于基本BA算法,其收敛精度和鲁棒性有了很大程度地提高.     

全局优化的改进鸡群算法

鸡群算法是一种新颖的群智能算法，模拟鸡群中的等级制度以及觅食行为，相比于传统的智能算法，其展现出了良好的寻优性能。在基本鸡群算法的基础之上，提出了一种改进版鸡群算法（ECSO），在公鸡位置的更新过程中引入自适应变异策略用于平衡算法迭代后期下降的种群多样性，提升收敛速度；在母鸡移动过程引入偏好随机游动策略来平衡了算法的“开发”与“探索”阶段，增强算法的稳定性；在小鸡位置更新时引入“领导者”策略，减少算法搜索的盲目性。最后，通过测试多组函数，并与基本蝙蝠算法和鸡群算法以及已有改进的鸡群算法进行对比，验证了改进算法的有效性。     

论我国妇女人权的法律保护

随着社会的发展与进步,妇女人权的法律保护问题越来越受到社会的广泛关注,尤其是对一些热点问题和突出现象的讨论,如家庭暴力、就业歧视、性骚扰问题。妇女人权是人权不可剥夺、不可分割的一部分,对于妇女人权的保护任重而道远,需要社会各方面的支持与配合。是故,本文将从妇女人权的概念和内容、我国妇女人权的保护现状和问题、我国妇女人权的法律保护与完善三个方面来阐述妇女人权的法律保护问题,以引起人们更深层次的思考。     

正弦余弦指引的乌鸦搜索算法研究

乌鸦搜索算法模拟乌鸦觅食行为对个体位置进行更新与搜索，为降低基本乌鸦搜索位置更新策略本身存在的盲目性，将正弦余弦作为局部优化算子嵌入到基本算法中，提出了正弦余弦指引的乌鸦搜索算法。该算法通过正弦余弦操作使每一个乌鸦个体都可以充分吸收自身与最优个体的位置差信息，有效指引乌鸦个体沿最优值方向趋近最优值，改善算法的收敛效果和寻优精度。并对一系列测试函数进行寻优实验，实验结果表明该改进算法性能良好。     

Moodle在科研课题管理中的应用

在计算机和网络越发普及的今天,利用信息化技术在科研课题管理过程中进行管理、沟通、积累、共享变得越发重要。Moodle是一款开源的管理系统。它功能强大,操作简单,模块化的结构便于扩充,非常适合科研课题管理,本文旨在通过Moodle为科研课题管理提供一个新的思路。