VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,威格士VICKERS-V系列低噪音葉片泵，其主要特點：1、子母葉片的結(jié)構(gòu)設(shè)計，減少了葉片對定子的沖擊，在較高的工作壓力和高轉(zhuǎn)速下，性能更穩(wěn)定，壽命更長。2、子母葉片結(jié)構(gòu)本身具有低噪音的特性。12葉片的設(shè)計、流量脈動很小，噪音更低。3、多排量的選擇。以及泵芯的插裝式結(jié)構(gòu)，使用戶使用更靈活，維修更方便。VICKERS油泵又是一種既輕便又緊湊的泵，提出了一種具有一個由含鋁材料制成的外殼的油泵和設(shè)置在該外殼中的可運(yùn)動的模制件，其中，該可運(yùn)動的模制件至少部分地由一種可燒結(jié)的、至少包含一種奧氏體的鐵基合金的材料制成，并且其中由一種可燒結(jié)材料制成的該模制件具有一個至少為該外殼的熱膨脹系數(shù)60％的熱膨脹系數(shù)。
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摘要：蟻群算法是一種求解復(fù)雜組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法，本文通過對學(xué)生探索新知的協(xié)作學(xué)習(xí)模式研究，并結(jié)合蟻群算法的持點，實現(xiàn)兩者的有效融合。實驗結(jié)果表明，蟻群優(yōu)化在學(xué)生的協(xié)作學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出較強(qiáng)的優(yōu)越性，能較好的求解非線問題，并能達(dá)到全局最優(yōu)的解。，論文關(guān)鍵詞：蟻群算法,協(xié)作學(xué)習(xí),組合優(yōu)化，，隨著社會的進(jìn)步，知識更新速度的加快，從而導(dǎo)致信息量的爆漲，因而學(xué)生對知識的需求也越來越高。傳統(tǒng)的灌注式學(xué)習(xí)模式正在逐步向小組協(xié)作學(xué)習(xí)的模式的轉(zhuǎn)變。為了體現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)個性的同時，更好的促進(jìn)學(xué)生充分的發(fā)展主動性，提升對未知知識的探究能力并提高學(xué)習(xí)的效率，在新的模式中形成了小組的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，而合理的分組與優(yōu)化的組合將會起到事半功倍的作用，本文采用改進(jìn)型的蟻群優(yōu)化方法，能較好的解決這種優(yōu)化分組和較優(yōu)的協(xié)作學(xué)習(xí)的問題。，，1、基本的蟻群算法，，20世紀(jì)90年代意大利學(xué)者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等從生物進(jìn)化的機(jī)制中受到啟發(fā)，通過模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為，提出來一種新型的模擬進(jìn)化算法—— 蟻群算法，是繼遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化算法之后的又一種啟發(fā)式搜索算法，也是群智能理論研究領(lǐng)域的一種主要算法。用該方法求解復(fù)雜優(yōu)化問題方面有一定優(yōu)越性，成功解決了很多復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。如TSP問題、分配問題、job-shop調(diào)度問題，取得了較
VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,好的試驗結(jié)果．雖然研究時間不長，但是現(xiàn)在的研究顯示出，蟻群算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題（特別是離散優(yōu)化問題）方面有一定優(yōu)勢，至今，蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用已拓展到動態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃、通信網(wǎng)路由優(yōu)化等多種領(lǐng)域。研究表明，蟻群優(yōu)化算法是一種模擬種群進(jìn)化的算法，具有隨機(jī)搜索、全局優(yōu)化的特點，能很好的解決離散問題的優(yōu)化問題。，，1、1蟻群算法的基本模型，，蟻群算法最初是在求解TSP（旅行商問題）時提出的。螞蟻k(k=1,2,….,m) 在運(yùn)動過程中，根據(jù)各條路徑上的信息量及路徑的啟發(fā)信息來計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。Pkji （t）表示在t 時刻螞蟻k由元素（城市）i 轉(zhuǎn)移到元素（城市）j 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率：，，協(xié)作學(xué)習(xí)，，作者簡介：魏勇（1978—） 男 湖南人 廣西師范學(xué)院計算機(jī)與信息工程學(xué)院碩士生，，王汝涼 男 廣西師廣西師范學(xué)院計算機(jī)與信息工程學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師。，，式中α 為信息啟發(fā)因子，表示軌跡的相對重要性；β 為期望啟發(fā)因子，表示能見度的相對重要性；ηji（t）為啟發(fā)函數(shù)，其表達(dá)式如下：，，ηji（t）=1/dij，，式中dij 表示相鄰2個城市之間的距離。該啟發(fā)函數(shù)表示螞蟻從元素i 轉(zhuǎn)移到元素j 的期望程度。，，經(jīng)過n個時刻，螞蟻完成一次循環(huán)，各路徑上信息素量根據(jù)下式調(diào)整:，，τij（t+n）=（1-p）τij（t）+△τij（t），，△τij（t）=mΣ△τkij（t），，k = 1，，式中p 表示信息揮發(fā)因子，（1-p）為信息軌跡的衰減系數(shù)，△τij（t） 表示本次循環(huán)中路徑（i ,j）上的信息素增量，△τk ij（t） 表示第k 只螞蟻在本次循環(huán)中留在路徑（i,j）上的信息量。，，1．2蟻群算法與組合優(yōu)化融合，，蟻群算法主要思想都是生成一定數(shù)量的螞蟻，通過每只螞蟻搜索路徑建立可行解。先將螞蟻隨機(jī)放置在若干節(jié)點上，每只螞蟻從初始節(jié)點出發(fā)，根據(jù)路徑上信息素濃度和啟發(fā)信息以某種概率策略選擇下一個節(jié)點，直到建立可行解。每只螞蟻根據(jù)解的優(yōu)劣程度，更新路徑上的信息素。如此周而復(fù)始，直到蟻群找到最優(yōu)解。但是螞蟻在搜索過程中收斂速度慢，為了加快該算法的收斂速度，本文將一定數(shù)量的螞蟻通合組合成小數(shù)量的團(tuán)體，在搜索的路徑上通過自身釋放的信息素傳遞息信來進(jìn)行相互協(xié)作活動，以達(dá)到實現(xiàn)最短路徑、最少耗時的找到食物的來源點。，，2、協(xié)作學(xué)習(xí)模式概述，，協(xié)作學(xué)習(xí)(Co11aborative Learning)是一種通過小組或團(tuán)隊的形式組織學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種策略。小組成員的協(xié)同工作是實現(xiàn)班級學(xué)習(xí)目標(biāo)的有機(jī)組成部分。小組協(xié)作活動中的個體(學(xué)生)可以將其在學(xué)習(xí)過程中探索、發(fā)現(xiàn)的信息和學(xué)習(xí)材料與小組中的其它成員共享，甚至可以同其它組或全班同學(xué)共享。在此過程中，學(xué)生之間為了達(dá)到小組學(xué)習(xí)目標(biāo)，個體之間可以采用對話、商討、爭論等形式對問題進(jìn)行充分論證，以期獲得達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)的最佳途徑。學(xué)生學(xué)習(xí)中的協(xié)作活動有利于發(fā)展學(xué)生個體的思維能力、增強(qiáng)學(xué)生個體之間的溝通能力以及對學(xué)生個體之間差異的包容能力。此外，協(xié)作學(xué)習(xí)對提高學(xué)生的學(xué)習(xí)業(yè)績、形成學(xué)生的批判性思維與創(chuàng)新性思維、對待學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)校的樂觀態(tài)度、小組個體之間及其與社會成員的交流溝通能力、自尊心與個體間相互尊重關(guān)系的處理等都有明顯的積極作用。在協(xié)作學(xué)習(xí)的過程中，勢必要將一個在的集體分成若干個小的團(tuán)隊，由于成員的各種素質(zhì)和能力不同，那么如何分才能達(dá)到最優(yōu)的效果：1、小組內(nèi)部的成員有相近的性格；2、組員間能形成很好的合作效果；3、組間能形成良性的競爭環(huán)境；4、成員能主動的發(fā)揮自身的積極性且相互扮演或轉(zhuǎn)換不同的角色；5、整個集體能最大限度的提升學(xué)習(xí)的效率。，，3、基于蟻群優(yōu)化的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，，在一個集體學(xué)習(xí)中，由于每一個學(xué)生的閱歷和知識結(jié)構(gòu)不同，所以學(xué)生之間存在著差異，但在同一位教師的教導(dǎo)下，對同一類知識，我們要求是每個學(xué)生都能掌握，但由于學(xué)生各自的特點，很難出現(xiàn)整齊劃一的情況，針對以上的5點要求，本文引進(jìn)蟻群優(yōu)化算法來進(jìn)行分組優(yōu)化來達(dá)到整個集體的最優(yōu)的成績效果。，，3、1模式的建立，，在這個集體中，我們可以把每一個學(xué)生看成是一只只的小螞蟻k，把未知的知識為食物源，用dij 表現(xiàn)他們現(xiàn)有知識i與將要掌握知識j的距離?！鳓?span>kij （t）表示在t時刻知識i與已認(rèn)知j過程中殘留的信息量。那么在進(jìn)行對學(xué)生分組合作時，我們可以動態(tài)的進(jìn)行組合，讓學(xué)生自身去組合，而教師在他們的組合中，給予適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)（適當(dāng)?shù)尼尫呕蛏l(fā)一些信息素）。，，3、2模式的實現(xiàn)，，在蟻群系統(tǒng)中，位于知識點i的學(xué)生k，根據(jù)偽隨機(jī)比例規(guī)則選擇知識點j作為下一要求解的識。偽隨機(jī)比例規(guī)則由下式給出：，，arg max{τij[ηil]β} ,如果q≤q0；，，J l∈Nik1 否則。，，其中q是均習(xí)分布在區(qū)間[0,1]中的一個隨機(jī)變量，q0(0≤q0≤1)是一個參數(shù)，J是根據(jù)（公式一）給出的概率分布產(chǎn)生出來的一個隨機(jī)變量（其中a=1）。學(xué)生選擇當(dāng)前可能的最優(yōu)的與某同學(xué)協(xié)作方式的概率q0。這種最優(yōu)的給合方式是根據(jù)信息素和啟發(fā)式信息值示出的（在這種情況下，學(xué)生可以通過與學(xué)生協(xié)作的過程繼續(xù)開發(fā)已知的知識）。同時，學(xué)生以（1- q0）的概率有偏向性地探索新知的各邊。通過學(xué)生合協(xié)和教師的引導(dǎo)來調(diào)整參數(shù)q0，并控制學(xué)生討論的深度來決定尋求的最佳解路經(jīng)附近的區(qū)域，實現(xiàn)快速成收斂以達(dá)到全局最優(yōu)解。，VICKER葉片泵 3525V-30A21-86CC-22R 美國威格士,
