混合式学习背景下在线学习策略的缺失及补偿

混合式学习已经成为当前教育趋势,对于混合式学习中的在线学习研究成果越来越丰富。本文通过网络平台问卷调查了混合式学习模式下大一新生在线学习情况,发现在线学习的最主要障碍之一是在线学习策略缺失,导致学习过程不顺畅。文章指出,针对在线学习的管理策略和元认知策略两方面,教师可以通过教学管理的具体手段给予干预,培养学生的在线学习策略,提高其学习效率,真正实现课堂教学和在线学习的高效融合。     

改进柔性资源约束项目调度模型与粒子群算法

在资源受限项目调度问题中,将可再生资源进一步拓展为具有能力差异的柔性资源,建立考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题模型,该模型是对传统资源约束项目调度问题(RCPSP)更接近实际的拓展。提出了基于粒子群算法的求解算法,粒子群算法求解该模型的思路为,利用蒙特卡洛方法根据资源-能力矩阵与活动模式-能力矩阵得到活动模式-资源矩阵,将考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题转换为常规的多模式项目调度问题,然后利用基于任务序列与模式表示的粒子群算法对该多模式项目调度问题进行求解。用数值实例说明了模型的合理性与算法的有效性。     

基于ADC模型的数据链系统作战效能评估

从数据链系统的信息支持能力出发,结合指标体系的选取和确立原则,建立了数据链系统作战效能指标体系。提出并建立了数据链系统作战效能评估的ADC模型,针对模型中能力矩阵C计算繁杂的问题,考虑到某些指标在分析过程中定量化的需要,综合运用幂指数法和层次分析法对能力矩阵C子模型及体系指标进行定量化分析和计算。对于运用幂指数法中涉及各指标的加权系数采用层次分析法来确定,进一步分析了层次分析法的原理及步骤。最后给出实例,结果表明该模型具有一定的合理性且计算简单、易于理解、结论可靠等优点。     

时延分布式控制系统的Truetime仿真分析

针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。     

固定翼反潜巡逻机作战效能评估

运用改进的Topsis评估模型对反潜巡逻机的作战效能进行评估,主要是对指标权重的计算方法进行改进:综合考虑客观熵权和专家主观权重得到综合权重,通过客观的熵权信息来调整主观权重的偏差,使得反潜巡逻机作战效能的评价结果更为合理。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,简单有效,具有一定的推广应用价值。     

直接力/气动力复合控制系统的有限时间镇定

考虑到复合控制系统中,直接力的离散特性会使系统的设计复杂化。针对采用姿控式直/气复合控制的导弹,基于有限时间稳定理论,引入辅助滑模面,研究其控制系统的有限时间镇定,得到一个受控良好的复合控制系统。在此基础上,利用辅助模糊控制,对系统不确定性进行估计,进一步改善了复合系统的控制品质。最后以俯仰通道为例,对所提出的方法进行仿真,结果验证了该方法的有效性。     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。     

Capacity investment decisions under risk aversion

This article studies the optimal capacity investment problem for a risk‐averse decision maker. The capacity can be either purchased or salvaged, whereas both involve a fixed cost and a proportional cost/revenue. We incorporate risk preference and use a consumption model to capture the decision maker's risk sensitivity in a multiperiod capacity investment model. We show that, in each period, capacity and consumption decisions can be separately determined. In addition, we characterize the structure of the optimal capacity strategy. When the parameters are stationary, we present certain conditions under which the optimal capacity strategy could be easily characterized by a static two‐sided (s, S) policy, whereby, the capacity is determined only at the beginning of period one, and held constant during the entire planning horizon. It is purchased up to B when the initial capacity is below b, salvaged down to Σ when it is above σ, and remains constant otherwise. Numerical tests are presented to investigate the impact of demand volatility on the optimal capacity strategy. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 218–235, 2016     

广州市邮件业务量对确定运能需求的研究

为了合理利用车辆资源,为决策提供理论依据,本文采用多元统计回归分析法与模糊数学优化法,为广州市邮政局车辆运能研究,建立了数学模型,并附有项目软件,计算结果与实际情况吻合较好。这样,对合理利用邮政车辆资源,提高运营效率,具有一定的意义。     

Single machine sequencing with linear models of release dates

The paper deals with a problem of scheduling a set of jobs on a single machine. Before a job is released for processing, it must undergo some preprocessing treatment that consumes resources. It is assumed that the release date of a job is a linear decreasing continuous function of the amount of a locally and globally constrained, continuously divisible resource (e.g., energy, catalyzer, financial outlay, gas). The problem is to find a sequence of jobs and a resource allocation that will minimize the maximum job completion time. Such a problem appears, for example, in the ingot preheating and hot-rolling process in steel mills. It is shown that the problem is strongly NP-hard. Some polynomially solvable cases of the problem and approximate algorithms with both experimental and worst-case analysis are presented. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 99–113, 1998