摘要：多模态多目标优化问题(Multimodal multi-objective optimization problems,MMOPs)是指具有多个全局或局部Pareto解集(Pareto solution sets,PSs)的多目标优化问题(Multi-objective optimization problems,MOPs).在这类问题中,Pareto前沿(Pareto front,PF)上相距很近的目标向量,可能对应于决策空间中相距较远的不同解.在实际应用中全局或局部最优解的缺失可能导致决策者缺乏对问题的整体认识,造成不必要的困难或经济损失.大部分多模态多目标进化算法(Multimodal multi-objective evolutionary algorithms,MMEAs)仅关注获取尽可能多的全局最优解集,而忽略了对局部最优解集的搜索.为了找到局部最优解集并提高多模态优化算法的性能,首先提出了一种局部收敛性指标(并设计了一种基于该指标和改进种群拥挤度的环境选择策略.基于此提出了一种用于获取全局和局部最优解集的多模态多目标优化算法.经实验验证,该算法在对比的代表性算法中性能较好.

摘要：新工科建设要求着眼军校学生岗位胜任能力和长远发展需要,遵循学生为中心和成果导向教育理念,基于建构主义学习理论,开展新工科学生工程能力实践教学改革,创新提出工程能力CDIO实践培养模式。依托“装备系统工程”课程,优化构建三位一体教学目标,重构一体两面、案例贯穿的教学内容,探索设计支撑能力自主建构的CDIO案例教学法,开展精准适配的课程思政改革,推动学生由被动应付式实践向自主探索性实践转型。该模式有效增强了学生参与积极性、过程开展协作性和成果产出创新性,显著提升实践教学成效,为学生工程能力培养提供有力支撑。

摘要：随着经济的发展，日益增长的能源需求加速了化石燃料的消耗和温室气体的排放。面对能源和环境的双重压力，发展可再生能源成为世界各国的共识。可再生能源具有可持续、环境友好等优点，但它们也具有不稳定、不可预测以及间歇性等不可避免的缺点。为了克服这些缺点，集成多种能源的混合可再生能源系统被越来越多地关注和应用。在这些系统的规划设计过程中，通常需要考虑多个目标，如成本最小化、供电可靠性高、温室气体排放量最小等，因此需要研究混合可再生能源系统多目标优化方法，协调各个目标使各类能源更好地优势互补。该文对过去到现在的混合可再生能源系统优化技术，尤其是多目标优化方法的运用进行综述，并指出下一步研究方向。

摘要：选用152个SSR引物扩增11个粳稻细胞质雄性不育系和9个粳稻恢复系的分子标记基因型,并按NCⅡ遗传设计配制99个F1组合,检测20个亲本中有关糙米率、精米率、整精米率、垩白粒率、垩白度、碱消值、胶稠度和直链淀粉含量8个米质性状的一般配合力的分子标记区段。结果发现27个分子标记区段与亲本8个米质性状一般配合力显著相关,共包含49个分子标记区段基因型。其中,31个SSR分子标记区段基因型与亲本8个米质性状优异一般配合力显著相关,涉及14条染色体臂;18个SSR分子标记区段与亲本8个米质性状不良一般配合力显著相关。49个分子标记区段基因型中,有2个分子标记区段基因型与亲本4个米质性状一般配合力共相关;2个分子标记区段基因型分别与亲本3个米质性状一般配合力共相关,8个分子标记区段基因型分别与亲本2个米质性状一般配合力共相关。第7染色体长臂上的分子标记区段基因型RM542-80/105与碱消值相关,增效37.0%;第1染色体短臂上的分子标记区段基因型RM246-95/105与直链淀粉含量有关,减效23.8%;第8染色体长臂上的分子标记区段基因型RM3754-80/90可使F1糙米率、精米率、整精米率和碱消值分别增加1.1%、2.0%、2.4%和43.6%。这些分子标记区段基因型可直接用于改良杂交粳稻亲本米质性状一般配合力。