摘要：强大的基础科学研究是建设世界科技强国的基石。随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起,基础学科课程思政的开展符合我国当下经济社会发展和国家重大战略的需求。“最优化方法”课程在国内外大多数高等院校数学专业均有开设,它不仅具有数学学科的基础性特点,同时还具有很强的学科专业性和实际应用性。该文以“最优化方法”课程的教学内容为基础,从课程思政建设的必要性、课程思政元素的挖掘手段和具体思政案例设计等方面,探究了如何在教学设计中有机融合立德树人和思政元素,以达到“润物无声”的育人效果。

摘要：随着5G时代的到来,信息技术的飞速发展和智能化的融入,打破了传统的教育模式,使得学生学习场景更加丰富,教师教学方式更加多样化。该文从教学模式需求性分析、具体实施方法和教学手段要求等方面,开展了基于超星学习通平台的“最优化方法”课程线上线下融合式教学模式探究。

摘要：翻箱问题属于NP难问题,基本蚁群算法在求解该问题上收敛困难且寻优能力低。因此,本文提出了一种适合于翻箱模型的改进型蚁群算法,在概率决策机制、解的重构、信息素更新机制三个方面对基本蚁群算法进行改进。最后通过与其他算法的分析比较,验证了该改进算法的可行性与有效性。

摘要：本文研究集装箱异贝之间的翻箱优化调度问题。建立集装箱堆场异贝之间翻箱问题的数学模型,优化设计推理规则库,选择采用杂合启发式算法构造算法求解流程,寻求满意解。通过算例测试与其他模型算法比较分析,验证了在接近满贝的情况下,采用多贝位之间翻箱调度的合理性及其启发式优化算法的可行性和有效性,以更好地平衡集装箱堆场利用率以及翻箱率之间的问题。

摘要：风格转移技术能快速生成目标艺术作品,但直接用在中国画上通常会存在特征分布不协调、人脸辨识不一致等问题.针对上述问题,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的中国肖像画风格转移算法.首先,针对中国肖像画中写意和工笔两种绘画技法,提出笔触控制约束,指导图像的纹理分布.然后,提出国画特征移动距离,用于度量内容与风格特征,并将参考的中国画风格协调部署在肖像照上.最后,针对中国画的水墨色调和留白特点,提出水墨留白约束改进损失网络.实验表明,文中算法生成的结果不仅保证人脸辨识的一致性,而且在中国画艺术风格上表现更优.