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第一篇*计算机论文范文参考：网络环境下多智能体协调控制研究
智能体技术综合了多种学科的发展成果,代表着现代高端技术的发展前沿.近几十年来,智能体系统成为国际机器人学和人工智能领域研究的一个热点,越来越多的被广泛应用到工业、交通运输、服务业、航天和国防等各个领域.然而在日益繁杂的任务环境下,单智能体所能够发挥的效能极为有限,智能体的使用模式由单平台逐步发展为更加灵活的多智能体协调运作,多智能体系统（Multi-agentSystems）应运而生.多智能体系统具有以下特点：任务复杂性、时空分布性、功能分布性、感知分布性和低可靠性.因此多智能体系统的协调控制需要对其实际运行环境中面临的感知、执行、通信以及环境动态变化等非理想情况进行充分考虑与处理.论文从实际角度出发,讨论多智能体协调控制中的三个重要问题：一致性、群集智能和编队控制.
本文的主要工作和研究成果如下：
1．研究在时滞网络下的多智能体一致性问题.分析由网络时滞产生的错序、掉包等情况.结合多智能体一致性可允许的网络时滞范围,提出一种带缓冲区的多智能体一致性算法.算法通过对接收到的数据按时间戳在缓冲区内排序,使智能体在每个采样周期内都可以获得最优控制输入,提高了系统的容错性,优化了系统一致性性能.
2．研究受限信道及噪声环境下的多智能体一致性问题.首先提出一种带有限阶量化器的平均一致性算法.算法采用量化器对智能体间交互信息进行量化处理,从而减小了智能体间信息传输所需要的带宽,使系统可以在窄带宽网络环境下达到状态一致性.其次针对网络通信中存在的噪声,在智能体中嵌入卡尔曼滤波器来消除噪声及干扰,提高了系统一致性精度.
3．研究有限时间的一致性算法问题.为了解决多智能体系统的快速一致性,提出一种在有限时间内可以使系统达到一致的算法.算法通过定义符号函数,加快系统收敛速度,文中通过数值仿真验证了算法的有效性.
4．研究多智能体系统的群集智能算法,包括单领航者系统群集智能和多领航者系统群集智能.首先将虚拟力势场的概念引入单领航者系统中,通过定义智能体间相互作用力,提出一种计算方便、行之有效的群集算法.其次在多领航者系统群集问题中提出有限近邻的选择策略和次优领航者选择策略,并在选择策略的基础上提出多领航者系统的群集算法.算法使每个跟随者可以跟随距离较近的领航者,跟随相同领航者的智能体相互聚集、协调运作,跟随不同领航者的智能体彼此分离.
5．研究多智能体编队控制问题,在编队控制的研究基础上提出一类新问题—“最短编队距离问题”.该问题考虑了智能体在队形改变或队形重组过程中的行程,寻找一类算法使得智能体在编队过程中的路径最优、行程之和最小,从而达到降低整个系统功耗的目的.文中首先进行了问题描述,其次将问题抽象为数学模型,最后在解决问题时提出了三种可行的算法：遍历法、动态规划法以及改进的蚁群算法.所有算法通过数值仿真验证了其在求解该问题过程中的有效性.
第二篇*计算机论文样文：教育转型期中学生物教师专业发展研究
教师的素质是决定教育成败的关键.处在变革的教育转型期,教师的培训与专业发展更是基础教育领域的重要课题.新的课程改革需要教师不断提高素养,不仅对教师培养提出了新的要求,也为教师的专业成长提供了广阔的发展空间.21世纪生命科学将成为科学发展的重心,生命科学具有快速更新、学科交叉、面临影响全人类的前沿突破的趋势特征,未来的发展,亟需高素质的中学生物教师培养高素质的人才.基于此,本文结合生命科学的特点和中学生物新课程改革的要求,对中学生物教师的培训及专业发展进行了分层次、有重点的研究,并针对性地提出了有效促进中学生物教师专业发展的策略,以期为中学生物教师专业成长高端发展提供指导意见.
论文首先从教师教育、学科教育、生物学科教育、生物学科教师教育这四个层面,梳理了国内外相关的理论研究.在理论研究的基础上,以生物教育目标和新的生物课程标准对于中学生物教师的要求为切入点,采用调查研究、实证研究结合个案研究的方法,点、线、面结合的研究策略,分层剖析、重点突破,提出了中学生物教师专业发展对策及成长为专家型教师的关键因素.
研究的主体部分是我国中学生物教师专业发展状况研究,内容和结果包括四部分:
第一部分是来自多个省市中学生物教师教育科研及继续教育状况调查研究.采用问卷调查的形式,针对中学生物教师的基本背景情况、情意状况、教育科研背景、教育科研现状,继续教育研修课程内容、研修模式等方面进行了调查.调查结果显示:(一)基本背景因素与教育科研和继续教育状况及需求之间存在不同程度的相关,对教育科研的整体状况、意愿、动机、行动、兴趣、科研素质、科研成果,继续教育目的、教学方式、组织形式、研修课程内容需求等方面均产生一定影响.(二)情意状况与教育科研的正相关性非常显著,对教育科研的整体状况、意愿、动机、行动、兴趣、科研素质、科研成果等均产生影响.
第二部分是来自2007年湖南省生物骨干教师国家级培训的调查研究.在培训结束之后,采用不计名问卷调查的形式,调查了学员对于本次国家级培训在组织安排上、培训方案课程设置、培训教学方式、授课教师、培训课程内容等方面的评价和建议,并且了解学员通过本次培训的收获等.调查结果显示:(一)学员对于本次培训的整体方案设计、授课教师、课程内容都比较满意.(二)贴近中学生物教学实际、实用性、实践性、操作性强的课程内容尤其受到学员青睐.学员对于案例教学的需求非常强烈,但由于本次培训时间短,案例教学没有较多展开.(三)学员对于本次培训的组织工作满意度较低.主要体现在当地教育主管部门培训前的宣传和动员工作不到位,有大约三分之一的学员事先不了解相关背景情况和培训的目的及要求,以致影响了培训的效果.(四)培训过程中学员的交流与活动欠缺,差异明显,学员对于培训内容的反思不够,部分学员学习积极性和主动性不足.
第三部分是来自2006年广东省肇庆市生物骨干教师高级研修班的实证研究.本调查采用问卷调查和访谈相结合的方法,全程跟踪调查了研修班为期一个月的集中研修阶段.主要就教师的教育科研背景、现状,研修的课程内容需求、研修方式等方面进行了调查研究.在调查结果分析的基础上,从内容和形式上,提出了改善地市级生物骨干教师研修途径的建议:(一)做好前期预调查研究.(二)做好全程跟踪调查与回访工作.(三)优化研修方式,加大专题讲座的比例,在形式上进一步多样化,增加互动环节,促进交流,增加到优秀中学观摩学习的机会,不仅观摩优秀教师的精品示范课,也适当安排一些日常教学示范课,多角度、全方位的展示,优化师资队伍,以高等师范院校为依托,加大中学教师的比例.(四)紧密联系中学生物教学实际,优化研修课程内容.例如:结合当地实际介绍最新教育理念,在不具备教材要求的条件下如何开展新实验教学等.
第四部分是优秀教师群体个案研究,选取四位优秀生物教师的专业成长案例,结合国家级培训生物骨干教师职业成就相关因素研究,近距离剖析了优秀生物教师的专业成长特点.
本文的研究结论是中学生物教师成长为专家型教师的关键因素:
(一)职业投入程度是最关键因素,(二)具备良好的情意状况,(三)抓住专业成长的关键时期,(四)具备扎实的人文功底和优良的数理—逻辑能力,(五)立*职工作,不间断开展教育科学研究,(六)自主学习与专职教育缺一不可,(七)与高校保持紧密联系.
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最后提出了针对中学生物教师的专业发展对策:
(一)教师专业自主发展策略,包括两方面:1、培养教师专业自主发展意识,2、树立终身学习理念,融入学习型社会.(二)在职培训——教师专业发展的最有效途径,包括以下六个方面:1、多元化发展,对应的构建相适应的培训模式,2、加快教育信息化建设,构建现代远程教师教育体系,3、体现人文关怀,关注教师情意发展,4、以教师需求为依据,结合生物学科特点,优化培训内容,5、加强生物学实验的探究与实践,6、结合中学生物教学实际,加强案例教学.(三)中学生物教师研修课程内容:1、专业基础课程,2、实验和实践课程,3、实地参观考察.
本文的创新之处在于采用点、线、面结合的研究策略,紧密结合了生物学科特点和中学教学实际,针对性地进行了中学生物教师的专业发展策略研究.针对中学生物教学当前仍属弱势学科的特点,提出提高中学生物教师情意状况、有效促进专业成长的策略,针对生物学多学科交叉特点,提出数理能力的培养是成为未来专家型生物学教师的关键因素之一.根据研究结果绘制出专家型生物教师专业发展阶段示意图,提出了中学生物教师专业成长关键时期:教龄11-15年是专业成熟的黄金时期,教龄16-20年是专业成果爆发期,教龄20年以后进入专业发展分化期.
第三篇*计算机论文范文模板：玉米自交系DNA*化多态性与*优势关系及EMS处理诱导DNA*化变异的研究
玉米是天然异花授粉作物,遗传基础复杂,人工控制授粉自交并加以选择,使杂合遗传基础得以纯合,产生自交系,利用自交系间Fl代的*优势,形成了玉米育种的特性.玉米是*优势利用最早,并在世界范围内取得最大成效的作物,对玉米的*优势现象的进一步研究有助于对*优势作用机制的了解.本研究首先选用属于不同*优势类群的东北春玉米区骨干自交系作为实验材料,研究了玉米*F1代产量等性状的优势表现,进一步,利用AFLP、MSAP等分子标记技术研究了玉米亲本自交系之间的遗传和基于DNA*化的表观遗传相似性,分析了亲本之间遗传距离和表观遗传距离同杂交种的产量性状以及其他性状之间的关系,探讨了DNA*化在玉米*优势中的作用.本研究主要结果如下:
(1)30个F1代*优势结果表明,玉米产量及与产量相关因素均有较明显的中亲优势和超亲优势,单位面积产量和单株产量最高,穗粒数和百粒重的*优势亦较高,玉米产量优势较高的组合是由较早熟自交系与较晚熟自交系杂交、Lancaster类群材料与Reid类群或旅大红骨材料杂交构成的.
(2)配合力分析结果表明,旅大红骨系统丹340其产量性状的一般配合力在研究的11份自交系中较高.说明丹340较容易与其他材料组配并产生较高的*优势.在特殊配合力分析中,丹340同样有较好的表现.组合Mo17×,丹340、齐318×,丹340、614×,丹340在产量方面特殊配合力效应值较高,表明旅大红骨系统与Lancaster系统、PN系统杂交均有优良的*优势表现.组合“杂C546×,C8605”的特殊配合力虽不高,但该组合的单株产量及小区产量却均表现出较强的*优势,认为该两自交系及其所组配的杂交组合未必不是好的材料组合.
(3)利用AFLP和MSAP分子标记技术研究了11个玉米亲本自交系之间的遗传相似性和表观遗传学相似性,分析了亲本之间遗传距离和表观遗传距离同杂交种的产量性状以及其他性状之间的关系.在研究表明,基于亲本*化水平计算出的亲本遗传距离(AFLP-based PGD)与穗行数等性状之间没有相关性.但将基于MSAP计算出的总体*化水平分解成CG和CHG两种*化模式时,发现基于CHG的*化水平计算出的表观遗传距离(CHG methylation level-based PEGD)与*的行粒数呈显著负相关,与穗行数呈显著正相关,与百粒重和单株产量等性状不相关.而基于CG的*化水平计算出的表观遗传距离(CG methylation level-based PEGD)同*的六个穗部性状无显著相关.
本文研究结果表明,玉米亲本的表观遗传多态性特别是DNA*化水平的差异对*优势的预测具有一定意义,同时基于亲本CHG*化的遗传距离与行粒数和穗粒数的相关性也意味着*优势的产生受到了表观遗传机制的调控.
第四篇*计算机论文范例：基于遗传规划的分类算法研究
分类问题是机器学习领域最为基础的研究方向.所谓分类问题利用通过训练数据集得到的分类器对新的数据样本进行样本归类的问题.其中,二类分类问题是被研究最为广泛的问题,也是分类问题中最为基础和重要的方向.在二类分类问题中,所有的数据样本将被分类器划分到两个不同的类别.传统的机器学习大多是利用统计知识来设计分类器,从而获得较好的分类效果.在本文中,我们将从优化的角度来谈分类问题.遗传规划(Genetic Programming)作为演化算法(Evolutionary Computation)的分支,其树状结构编码方式与基于决策树的分类器有着紧密联系,此外,遗传规划具有演化算法在解决复杂问题的独特优势.本文将从遗传规划着手,从遗传优化的角度设计和演化分类器,从而获得全局最优分类器.本文的主要研究工作与创新之处包括以下几个方面：
1.遗传规划用于分类问题的个体编码和适应度函数设计.在本文中,我们设计了基于统计的遗传决策树来对分类问题的解进行编码.基于统计的遗传决策树的特点在于能够精细刻画分类平面对样本空间划分情形和数据样本在各个子空间的分布状况.除此之外,利用基于统计的遗传决策树优越的显示特性,我们设计了基于信息熵的适应度函数.新颖的设计使得适应度函数的优化不仅具有和分类问题相一致的目标同时还具有较小的时间复杂度.
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2.在分类问题中的遗传规划局部搜索算子设计.局部搜索算子在演化算法中扮演重要的角色,它能够帮助个体解在短时间内能够快速靠近一个局部最优解.一般来讲,搜索算子要结合具体问题的特性来进行设计.本文中,根据基于统计的决策树的分类面对样本空间的划分状况来考虑局部搜索算子的设计,我们设计了基于信息熵增的分割算子.新的局部搜索算子将某些样本子空间的重新划分从而提高了此子空间的信息熵,进而提高了整个决策树的分类性能.
3.多目标遗传规划在分类问题中的研究和应用.对于具有样本偏态分布或者代价敏感的分类问题,我们希望能够找到一组最优的鲁棒解,这组鲁棒解集共同构成ROC的凸包集合.在本文中,这组鲁棒解的寻找问题被我们归约为一个类似多目标优化的问题.则,我们的任务就是最大化召回率(True Positive Rate)和最小化假正率(False Positive Rate).研究如何将演化多目标技术结合遗传规划来搜索最优的Pareto解集,并将这解集作为近似ROC凸包的集合,这也是本文的创新之处.我们将研究包括当前最先进和流行的演化多目标算法NSGA-Ⅱ, *S-EMOA, MOEA/D和AG-EMOA等结合遗传规划(多目标遗传规划)来获得这组鲁棒解,从而获得更加通用的问题解集.
4.基于凸包的多目标遗传规划在分类问题中的研究和应用.尽管利用多目标遗传规划获得的Pareto解集能够比较好的近似ROC凸包集合,但存在两个问题是：第一,Pareto解集并不是完全等同于ROC凸包；第二,多目标遗传规划的收敛速度问题.在本文中,我们将从ROC凸包本身出发,利用ROC凸包本身的特性(特别是不同于一般多目标优化技术支配关系的特性)设计了基于凸包的多目标遗传规划分类算法,从而提高最终解集的表现和加快多目标遗传规划的收敛速度,即花费更少的评估次数获得更优的结果.主要的创新点有：设计了基于凸包的多目标排序策略和基于面积贡献的种群选择机制.
本文的研究方式是自下而上和循序渐进的.先从基本的遗传规划引入,探讨如何解决数据分类问题,如何编码和解码.此后,从遗传规划的框架中着手,研究如何快速、有效地利用遗传规划解决数据分类问题.接着,在利用遗传规划能够获得性能不错的单个分类器之后,探讨如何获得一个性能良好的分类器集合来鲁棒地解决分类问题,这是我们更深一层的研究内容.在这里,我们引入最常见的演化多目标优化框架来结合遗传规划,尝试解决ROC凸包最优化问题；之后,我们进一步利用了ROC凸包的特性,设计了专门针对凸包优化的多目标遗传规划,从而更加快速、有效解决此问题.在以上所有的问题中,我们都将通过实际的UCI分类数据集来证实算法的有效性和高效性.
第五篇*计算机论文范文格式：复杂性科学的方法论研究
兴起于20世纪80年代的复杂性研究或复杂性科学,是系统科学发展的新阶段,也是当代科学发展的前沿之一.尽管目前它仍处于萌芽和形成阶段,但已引起了学术界的广泛重视,已被有些科学家誉为“21世纪的科学”.复杂性科学之所以获得如此的盛誉,主要是因为它在科学方法论上的突破.复杂性科学的兴起在哲学上对传统的科学方法论(如还原论、整体论等)产生了重大冲击,其研究也采用了许多传统科学研究较少采用甚至被排斥的研究方法.复杂性科学方法论既是对传统科学方法论的重大挑战,也是对传统科学方法论的重要补充,并对复杂性科学自身的健康发展有着重要的意义.
复杂性科学的总体特征是它不能完全用还原论的方法进行研究,需要超越还原论,并在某种意义上是对整体论的复兴.然而,它也并非属于完全的整体论研究纲领,它同样需要超越整体论.因此,从科学方法论的角度来看,复杂性科学是对传统还原论和整体论的超越,要求在还原论和整体论之间保持必要的张力,并要求在既发挥它们的长处又克服它们的弱点的基础上为复杂性科学创造新的方法论.为此,我们对复杂性科学与还原论、整体论的关系做了比较全面的考察,在此基础上提出了适合复杂性科学的新方法论:融贯论,即把还原方法和整体方法融贯起来而创立的新的方法论,并在融贯论的指导下提出了复杂性科学的几条方法论原则.融贯论及其方法论原则不能停留在完全抽象的层次上,而应体现在复杂性科学的具体研究活动之中.本文从复杂性科学的具体文献中进行了归纳总结,提出了复杂性科学中常用的六种科学方法,即隐喻、模型、数值、计算、虚拟和集成等,并对这六种复杂性科学的研究方法做了比较全面的阐述,分析了它们在复杂性科学中的具体运用.这些方法在许多传统科学研究中不太使用或不太受到重视,但在复杂性科学中却占有重要的方法论地位,成为复杂性科学的几种重要的科学研究方法.该文是*计算机论文范文,为你的写作提供相关参考.
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