问题求解

摘要： 2021年高考对立体几何的考查主要是围绕“空间问题平面化,模型化和代数化”展开的。下面以2021年高考题为载体,探究“空间位置关系”问题求解的思维方法,希望对同学们的学习有所启示。聚焦1:“平行移动线段法”求异面直线所成的角。

摘要： “地球上最大的恐龙--形体背后的科学”项目式学习是从古生物学中的真实问题出发设计的项目式学习方案,围绕“蜥脚类恐龙为什么能长这么大?巨大的体型有什么优势与挑战?”的核心问题展开,学生以输出一份研究报告的任务为导向,借助科普视频、网络游戏、科学实验及多种资源开展探究活动,通过拆解问题、分组探究、撰写报告、成果展示等环节,像古生物学家一样复原大恐龙的真实面貌和精彩生活。方案重点关注学生高阶思维能力的发展,注重培养学生搜索、整理、分析信息的能力,基于证据的推理论证能力,问题求解和决策能力及批判性思维。

摘要： 近年来,世界各国都非常重视对学生计算思维能力的培养。在教育部颁布的《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中,计算思维被列为信息技术学科的核心素养之一。计算思维最早由周以真提出。计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。2013年,南安普敦大学的塞尔比和伍拉德在ISTE&CSTA操作定义的基础上,基于计算思维的概念提炼出五大思维活动:抽象、分解、算法思维、评估、归纳。

摘要： 导数是解决函数问题的重要工具,借助导函数f′(x)的符号可以容易地研究函数f(x)的单调性和最值,因此对导函数f′(x)的化简或者对问题涉及的函数f(x)进行适当的等价变形,使得变形后函数的导函数变得简单是一个重要的问题,它不仅能够降低求解问题的运算量,而且有时关系到问题是否能够顺利求解.因此在求解一些函数问题中,我们需要事先进行“预判断(多思考)”,降低问题求解的难度和计算量.

摘要： 针对大学计算机基础课程教学基本要求中程序设计基础(Python语言)的课程定位,结合2019版北京联合大学指导性培养方案(普通本科教育),研究与实践课堂教学+SPOC课程混合式教学模式,提出以案例导入、经典算法为基础,以Python123在线编程平台为训练,以综合实验为应用的教学设计,培养学生的编程兴趣,突出问题求解能力训练,为后续学习Python纵深课程打下基础。

摘要： 本文利用无线充能边缘计算在降低延迟和延长续航的优势,以最大化平均计算能力为目标,通过优化任务卸载策略、计算和通信资源分配及能量收割机制,解决多时间块多用户动态联合优化计算和通信资源分配问题。为解决该优化问题,构建联合资源分配模型,通过最优理论简化问题求解。仿真结果表明联合优化算法的平均计算能力优于其他对比算法。

摘要： 文章提出在工程实践教学中,以学生为主体参与解决问题全流程。引导学生直接面对实际工程问题“原貌”,观察未经简化、抽象的真实工程问题,发现和揭示问题中的技术矛盾,进而探索解决问题的方法。通过对工程实践问题的还原、分析和解决,学生的知识积累将与工程问题及个人思维体验过程发生真实链接。学生工程思维能力通过全流程训练得到培养和提升。

摘要： 如果题目所给样本点的分布不呈带状分布,即两个变量不呈线性关系,就不能直接利用线性回归方程建立两个变量之间的关系。这时我们可以把散点图和已经学过的各种函数,如幕函数、指数函数、对数函数、二次函数等作比较,挑选出与这些散点拟合最好的函数,然后利用变量置换,把非线性回归方程问题转化为线性回归方程问题来解决,这样就可以利用线性回归模型来建立,和工之间的非线性回归方程了。

摘要： 从设计学视角来看,教学设计的本质是创造“人为事物”,教学设计的过程是设计学生“学习之事”的过程。教学设计既具有一般设计活动的普遍特征,又具有其他设计活动不具备的特殊属性。设计问题的发现是教学设计的起点,设计问题的求解是教学设计的核心过程,科学品质与审美意蕴是教学设计评价的双维。

摘要： 高中阶段,极坐标系是基于平面直角坐标系,用于研究平面解析几何相关问题,也是近几年全国甲卷、乙卷(原全国Ⅰ卷、Ⅱ卷、Ⅲ卷)选做题目中的较易问题,重点考查极坐标系的概念、极坐标系与平面直角坐标系的对应联系、运用极坐标的方法解决解析几何问题。本文简单叙述这几类问题,以同学们经常出现的“错点”为例。

摘要： 论文在梳理了“形式求解”“问题求解”概念的基础上,阐明了“问题求解”和“设计概念”的相互关系,进而以天津大学三年级建筑课程设计教学为切入点,探讨了将问题化求解的教学思路在建筑设计教学课程中的主要教学优势、教学原则和教学维度.文章最后通过教学实践进一步论证和分析问题化求解的教学理论的可行性.

摘要： 本文首先介绍了决策支持系统的相关理论,指出决策支持的问题求解本质.然后按照问题的结构化程度对问题进行分类并总结了不同类型问题的求解思路与方法.最后具体分析了招投标决策问题的特点和主要研究内容,并在此基础上给出了招投标智能决策支持系统的结构设计和实现思路.

摘要： 图形分析的方法对物理问题的简化分析和处理具有重要作用．然而,对于较为抽象和复杂的定量分析问题仍然借助大量公式和方程进行处理．我们借助流程图的方式,对于相关物理例题和习题的讲解,展示定量分析中问题求解路径,作为讲解定量分析方法的一种教学模式．

摘要： 提出一个比较和评估各种知识表示规范的框架,该框架有四个维度:表示充分性、表示属性、支持的推理方法、推理属性.然后使用此框架对逻辑、语义网、产生式规则及框架规范这四种常用的知识表示规范进行了比较.最后认为此框架可有效地帮助问题求解中知识表示规范的比较和选择.

摘要： 智能计算体现了智能信息处理新的一代计算风范，智能计算研究涉及到应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学、控制科学领域。传统的智能计算技术的主要原理与技术、方法主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等。同时，现代智能技术主要的研究与发展方向主要包括模糊逻辑、神经网络、进化计算等，并从丁程心用的角度研究人工智能的实际问题及其解决方法。本文对智能计算及其技术进行详尽的介绍，目的是使读者对智能计算有一个较为全面的了解，并为今后从事智能计算研究和设计及开发奠定基础。

摘要： 智能计算体现了智能信息处理新的一代计算风范，智能计算研究涉及到应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学、控制科学领域。传统的智能计算技术的主要原理与技术、方法主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等。同时，现代智能技术主要的研究与发展方向主要包括模糊逻辑、神经网络、进化计算等，并从丁程心用的角度研究人工智能的实际问题及其解决方法。本文对智能计算及其技术进行详尽的介绍，目的是使读者对智能计算有一个较为全面的了解，并为今后从事智能计算研究和设计及开发奠定基础。

摘要： 智能计算体现了智能信息处理新的一代计算风范，智能计算研究涉及到应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学、控制科学领域。传统的智能计算技术的主要原理与技术、方法主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等。同时，现代智能技术主要的研究与发展方向主要包括模糊逻辑、神经网络、进化计算等，并从丁程心用的角度研究人工智能的实际问题及其解决方法。本文对智能计算及其技术进行详尽的介绍，目的是使读者对智能计算有一个较为全面的了解，并为今后从事智能计算研究和设计及开发奠定基础。

摘要： 智能计算体现了智能信息处理新的一代计算风范，智能计算研究涉及到应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学、控制科学领域。传统的智能计算技术的主要原理与技术、方法主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等。同时，现代智能技术主要的研究与发展方向主要包括模糊逻辑、神经网络、进化计算等，并从丁程心用的角度研究人工智能的实际问题及其解决方法。本文对智能计算及其技术进行详尽的介绍，目的是使读者对智能计算有一个较为全面的了解，并为今后从事智能计算研究和设计及开发奠定基础。

摘要： 本发明提供一种基于深度强化学习的旅行商问题求解方法，首先随机生成满足一定数据分布的节点特征序列作为训练集及验证集，结合Transformer网络及图注意力网络构建编码器模块，利用上下文节点及多头注意力算法构建解码器模块，引入掩码机制使得网络输出的解满足旅行商问题的解约束，最后设计快速高效的强化学习训练算法提高模型的泛化能力及精确度。本发明引入了Transformer网络结构及图注意力算法，使得模型对输入的节点特征序列具有极强的学习能力，在充分提取节点本身的特征之外还充分利用了边的结构，提高了模型的求解精度，引入上下文节点机制，使得模型可以有效地学习局部及全局节点的特征信息，解决了局部最优和全局最优之间的矛盾，极大地提高了模型的性能。

摘要： 本发明公开了一种支持优化问题求解的工业控制方法，该方法首先设计基于事件驱动的控制策略，基于控制策略设计优化模型；然后采用直观的数学表达式对步骤1)设计的优化模型进行描述；构建AOE网络；接着利用AOE网络配置文件定义AOE网络的基本信息、变量、事件和动作，从而描述步骤3)中构建的AOE网络及步骤1)中设计的控制策略；然后进行测点配置文件和通道配置文件的编写；最后进行AOE网络的解析与执行。本发明的工业控制方法支持优化问题求解功能，能够兼容主流的开源优化求解库，可求解大规模混合整数线性规划和大规模非线性优化问题，使被控系统的控制效果达到最优，实现复杂的控制策略。

摘要： 本发明公开了一种基于覆盖旅行商问题求解的路径规划方法，属于人工智能的强化学习、深度学习和组合优化领域。所述方法通过利用深度神经网络自动挖掘实例特征的特点提出了新的模型来求解CSP问题，解决了传统方法需要过多的领域知识进行求解的缺点，并极大地提高了求解速度。针对现有深度神经网络求解质量低的问题，采用了数据增强的方式扩充样本数量，利用多起点技术多次求解减少了预测误差，并提出了针对CSP问题的Mask策略对解的构造进行约束。结合简单局部搜索算法进行改进，进一步地提高了求解质量。与现有的DNN求解方法相比显著缩小了最优间隙，与启发式算法相比取得了超过20倍的速度提升，更适合在实时性要求高的场景中使用。

摘要： 本发明公开一种基于深度强化学习的二次旅行商问题求解方法和系统，方法包括以下步骤：S1：定义二次旅行商问题，即在有向完全图中的某一顶点，访问剩余所有点集一次且仅一次后回到出发点所需的旅行成本；S2：构建求解二次旅行商问题的深度强化学习框架；S3：通过所述深度强化学习框架求解所述二次旅行商问题，得到访问点序列。本发明在极短时间内就能求得二次旅行商问题的近似解，避免了精确解方法求解时间过长，不能实时计算，实时响应，甚至对于问题规模的扩大，并不能得到有效解的问题；同时由于深度强化学习框架模型的拟合能力，避免了启发式算法对迭代计算框架的搭建以及设计者的专业知识的依赖。

摘要： 本发明涉及计算机人工智能技术领域，公开了一种基于改进的鲸鱼优化算法的旅行商问题求解方法，包括：设置算法参数；利用混沌映射初始化种群位置；计算个体适应度并记录当前最优解个体；进入迭代阶段，得到更新的概率p；通过判断概率p和系数向量A，选择一种方式更新鲸鱼位置；进入模拟退火阶段，计算新的种群适应度；依据贪婪规则判断位置是否进行更新，更新则输出全局最优鲸鱼位置和适应度，否则直接以模拟退火概率P接受新种群的位置，然后输出全局最优鲸鱼位置和适应度，选择适应度值最小的作为最优路径。与现有技术相比，本发明精度更高、收敛速度快、鲁棒性强和全局搜索范围广，能够跳出局部最优，具有突出的性能。

摘要： 本发明公开了一种优化问题求解系统，相关系统包括：交互模块、求解算法库、算法选择器、与多核管理以及内存管理模块；其中：所述交互模块，用于输入优化问题的文本数据，并进行解析；还用于输出优化问题的求解结果；所述求解算法库，用于对优化问题进行简化；所述算法选择器，用于根据简化后的优化问题，通过模版匹配的方式选出求解算法，调用多核CPU和/或GPU进行求解，并将优化问题的求解结果反馈至所述交互模块；所述多核管理以及内存管理模块，用于通过调度多核CPU和/或GPU实现求解算法的并行化执行。

摘要： 本发明涉及机电耦合系统仿真技术领域，公开了一种最优控制问题求解器构建方法及系统。最优控制问题求解器构建方法包括：获取被控对象的模型中间代码；获取最优控制问题的模板代码，并对所述模板代码进行实例化处理，得到当前最优控制问题的模型代码；对所述模型中间代码与所述模型代码进行代码组合，得到计算当前最优控制问题最优解的求解代码；编译所述求解代码，得到最优控制问题求解器。本发明实现了机电耦合系统仿真过程中最优控制问题建模与求解的集成，提升了机电耦合系统仿真的自动化程度，同时也提高了机电耦合系统的仿真效率与仿真灵活性。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的连续型分布式约束优化问题求解方法(AMCGA)，在AMCGA中，智能体(Agent)首先构建分布式种群和广度优先搜索(BreadthFirstSearch,BFS)伪树以分布式地计算个体适应度；然后通过贪婪策略选择精英个体进行自适应多点交叉实现全局搜索，智能体之间协同通信保证分布式种群中解的一致性；最后利用变异算子完成局部搜索。AMCGA适用于任意形式的约束函数，并被证明是具有anytime属性和全局收敛性。在四类基准问题上的广泛实验结果表明，AMCGA的求解质量优于最先进的C‑DCOP求解算法。AMCGA能有效地打破目前C‑DCOP求解算法的局限，并在求解质量方面存在20％至30％的提升。

摘要： 本发明涉及一种支撑能源系统优化问题求解与验证的区块链共识方法，包括：基于联盟链全体共识节点，选取主代表与若干从代表参与能源系统优化；根据选取的主代表，对能源系统优化模型进行求解，并将最优解传输至从代表；从代表采用交叉通信机制对最优解进行验证，并向全体区块链成员广播转发验证通过的最优解，全体区块链成员检查从共识节点处接收到的解，并选取共识节点发送量大于50％的解执行。与现有技术相比，本发明具有保证区块链的高容错性，降低主代表计算复杂度，提高主代表计算资源利用率与计算效率等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于分布估计算法的连续型分布式约束优化问题求解方法(EDA‑CD)，在EDA‑CD中，一组解被刻画为一个个体，通过对解的各个维度构建概率模型来刻画智能体(Agent)取值的分布，从宏观的角度出发捕获解集的全局统计信息。智能体首先构建分布式种群，分别计算其变量的均值与方差以并行构建概率模型；然后所有智能体通过在广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)伪树上的协同通信来评估个体的适应度；最后智能体基于个体的评估更新概率模型。在四类基准问题上的广泛实验结果表明，相较于最先进的C‑DCOP求解算法，EDA‑CD的求解质量有20％左右的提升。