乡村教师理性流动的机制探析

乡村教育关系到我国整体教育事业的发展，而稳定的乡村教师队伍建设是办好乡村教育的关键。近年来，我国乡村教师因国家政策制定的缺失和乡村教师物质和精神生活环境不佳等原因，呈现了流失严重、流动无序的局面。构建乡村教师理性流动机制，需要在乡村教师理性流动的过程中注重疏导和激励作用，达到用流动促进稳定的效果。     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。     

线性无阻尼半正定振动系统简明正定化方法

从线性无阻尼半正定振动系统运动微分方程出发,分析得出系统作自由振动时具有内部惯性力守恒、振动动量守恒以及质心守恒等3个基本物理属性.在此基础上,给出了简明的正定化方法,并证明了该方法的普适性,数值算例也验证了其正确性.与"物理约束"法相比,文中提出的正定化方法规则简单,计算量小,适用于理论推导、计算机编程和数值计算.     

一种直线段匹配的新方法

直线特征在人造目标和环境中普遍存在,直线段的匹配是三维重建等应用领域的首要解决问题.一般单直线的匹配方法难以解决被部分遮挡直线的匹配问题,提出了一种基于极线约束和RANSAC算法的匹配方法.对直线段上的点运用基于极线约束的匹配方法在另一幅图像中进行点的同名匹配,采用RANSAC算法建立直线模型,剔除野值,得到匹配直线段.本方法能有效地解决图像中被部分遮挡直线段的匹配问题,仿真实验和实际图像实验证实了本算法的正确性和高精度.     

有限数量机载雷达目标覆盖价值算法

针对有限数量机载雷达目标覆盖价值问题,建立了机载雷达载机待选轨道中心点(COCP)概念;分析了COCP和目标点之间的关系,给出了有限数量机载雷达目标覆盖价值问题的数学模型。通过分析有限规模COCP集合的方法,建立了多个机载雷达部署约束条件的数学模型。通过对COCP集合和目标点集合进行约束排除和聚类,简化了研究问题。总结出了有限数量机载雷达目标覆盖价值数学模型的最优解和启发式次优解,实例仿真结果表明该模型和算法的有效性。     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。     

以严的要求、严的措施、严的纪律加强干部教育管理

习主席在全军政治工作会议上指出:要强化党组织管班子、管干部的功能,以严的要求、严的措施、严的纪律管理约束干部。当前,各级干部队伍总体上是好的,但忧患意识不强、工作标准不高、精神动力不足、责任担当不够、自身要求不严、表率作用不好等现象客观存在。出现这些问题原因是多方面的,从组织层面来剖析:一是行为上管得多,思想上管得少。虽然各级加大了对干部检查督导力度,但对他们真正在想什么、有哪些实际困     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。