摘要：基于初中生物学教材中关于“呼吸作用”演示实验方案在实际教学中存在的不足,选用生活中易获取的材料设计实验方案,演示种子呼吸过程中释放能量、产生二氧化碳和消耗氧气的特点,简化实验操作,有效实现教学目标。

摘要：通过研究流程企业典型生产加工方式的Flow-shop加工调度问题,分析了求解这一调度问题的各种算法的性能,特别是混合遗传算法中的混合策略,进而提出了一种以启发式搜索算法为前置算法、遗传算法为主体算法、禁忌搜索算法为后置算法的新的混合遗传算法-HSGATS算法,并针对置换Flow-shop调度问题提出了具体的算法设计和实现方法;通过对大量置换Flow--ShopBenchmark问题进行实验求解和其他算法的比较分析,验证了此算法是十分有效的。

摘要：共享单车作为公共交通接驳“、最后一公里”出行的重要交通工具,存在供需时空不匹配的问题,需要利用调度车实现共享单车的再平衡。针对部分现有共享单车调度方法存在的优化目标单一、调度点只能被访问1次、未考虑连续调度衔接等问题,建立了以总需求不满足度最小和调度成本最小为目标的多目标优化模型。该模型考虑高峰小时调度点需求远大于调度车容量的情况,允许多辆调度车多时段连续调度,且允许调度车重复访问调度点。设计了多目标蚁群算法进行求解,引入非支配排序方法,将解集划分为不同的非支配层级,取最高层级的解,形成1组同时考虑2个目标的Pareto最优解。该算法引入了最大-最小蚂蚁系统,改进了状态转移概率规则和信息素更新规则,使其能够适用于求解多目标优化问题。算例结果表明,该模型能够在保证较低调度成本的同时,减少需求损失,算例调度后的总需求不满足度由不进行调度时的26.48%降低到17.86%。将不同算例规模下多目标蚁群算法与贪心算法求解结果进行比较,多目标蚁群算法在多时段连续调度问题上具有优势,能够统筹安排每辆调度车在每个调度周期的行驶路径和在各调度点的到达时间和共享单车装卸数量。多目标蚁群算法所求得的解的质量优于贪心算法,较大规模算例求解得到的调度成本和总需求不满足度比贪心算法分别降低了62%和23%。

摘要：为了推进河南“安居工程”的顺利实施,加快解决城镇人均居住面积在4平方米(含4平方米)以下的住房拥挤户、居住不方便户或无房户,改善居民的住房条件,提高住宅建筑的功能、质量和效益,河南省建设厅于1994年3月份开展了“安居工程”城镇住宅设计方案竞赛活动。这次活动有55个单位、241人次参赛,总共收到153个方案。6月中旬。