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啊呜咖啡

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齐齐哈尔的大学有齐齐哈尔大学、齐齐哈尔医学院等等。齐齐哈尔的大学共有6所,名单分别为齐齐哈尔大学、齐齐哈尔医学院、齐齐哈尔工程学院、齐齐哈尔高等师范专科学校、黑龙江交通职业技术学院、齐齐哈尔理工职业学院。齐齐哈尔市,别称鹤城,古称卜奎,是黑龙江省地级市,位于黑龙江省西北部的嫩江平原,是黑龙江、吉林、内蒙古三省(区)的交汇地带,东与黑龙江省绥化市、大庆市相连,南与吉林省白城市交界,西与内蒙古自治区呼伦贝尔盟为邻,北与黑龙江省黑河市接壤。

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青藤6970

@[toc] 摘要:受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发,Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法:灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为,基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少,容易实现等特点,其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。 灰狼属于犬科动物,被认为是顶级的掠食者,它们处于生物圈食物链的顶端。灰狼大多喜欢群居,每个群体中平均有5-12只狼。特别令人感兴趣的是,它们具有非常严格的社会等级层次制度,如图1所示。金字塔第一层为种群中的领导者,称为 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的个体,主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。金字塔第二层是 α 的智囊团队,称为 β 。 β 主要负责协助α 进行决策。当整个狼群的 α 出现空缺时,β 将接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配权仅次于 α,它将 α 的命令下达给其他成员,并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ,δ 听从 α 和 β 的决策命令,主要负责侦查、放哨、看护等事务。适应度不好的 α 和 β 也会降为 δ 。金字塔最底层是 ω ,主要负责种群内部关系的平衡。

图1.灰狼的社会等级制度 此外,集体狩猎是灰狼的另一个迷人的社会行为。灰狼的社会等级在群体狩猎过程中发挥着重要的作用,捕食的过程在 α 的带领下完成。灰狼的狩猎包括以下 3个主要部分: 1)跟踪、追逐和接近猎物; 2)追捕、包围和骚扰猎物,直到它停止移动; 3)攻击猎物 在狩猎过程中,将灰狼围捕猎物的行为定义如下: 式(1)表示个体与猎物间的距离,式(2)是灰狼的位置更新公式。其中, 是目前的迭代代数, 和 是系数向量, 和 分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量。 和 的计算公式如下: 其中, 是收敛因子,随着迭代次数从2线性减小到0, 和 的模取[0,1]之间的随机数。 灰狼能够识别猎物的位置并包围它们。当灰狼识别出猎物的位置后,β 和 δ 在 α 的带领下指导狼群包围猎物。在优化问题的决策空间中,我们对最佳解决方案(猎物的位置)并不了解。因此,为了模拟灰狼的狩猎行为,我们假设 α ,β 和 δ 更了解猎物的潜在位置。我们保存迄今为止取得的3个最优解决方案,并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置,同时强迫其他灰狼个体(包括 ω )依据最优灰狼个体的位置来更新其位置,逐渐逼近猎物。狼群内个体跟踪猎物位置的机制如图2所示。
图2.GWO 算法中灰狼位置更新示意图 灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下:其中, 分别表示分别表示 α , β 和 δ 与其他个体间的距离。 分别代表 α , β 和 δ 的当前位置; 是随机向量, 是当前灰狼的位置。式(6)分别定义了狼群中 ω 个体朝向 α ,β 和 δ 前进的步长和方向,式(7)定义了 ω 的最终位置。 当猎物停止移动时,灰狼通过攻击来完成狩猎过程。为了模拟逼近猎物, 的值被逐渐减小,因此 的波动范围也随之减小。换句话说,在迭代过程中,当 的值从2线性下降到0时,其对应的 的值也在区间[-a,a]内变化。如图3a所示,当 的值位于区间内时,灰狼的下一位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任意位置。当 时,狼群向猎物发起攻击(陷入局部最优)。灰狼根据 α ,β 和 δ 的位置来搜索猎物。灰狼在寻找猎物时彼此分开,然后聚集在一起攻击猎物。基于数学建模的散度,可以用 大于1 或小于-1 的随机值来迫使灰狼与猎物分离,这强调了勘探(探索)并允许 GWO 算法全局搜索最优解。如图3b所示, 强迫灰狼与猎物(局部最优)分离,希望找到更合适的猎物(全局最优)。GWO 算法还有另一个组件 来帮助发现新的解决方案。由式(4)可知, 是[0,2]之间的随机值。 表示狼所在的位置对猎物影响的随机权重, 表示影响权重大,反之,表示影响权重小。这有助于 GWO算法更随机地表现并支持探索,同时可在优化过程中避免陷入局部最优。另外,与 不同 是非线性减小的。这样,从最初的迭代到最终的迭代中,它都提供了决策空间中的全局搜索。在算法陷入了局部最优并且不易跳出时, 的随机性在避免局部最优方面发挥了非常重要的作用,尤其是在最后需要获得全局最优解的迭代中。
图4.算法流程图 [1] Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software,2014,69. [2] 张晓凤,王秀英.灰狼优化算法研究综述[J].计算机科学,2019,46(03):30-38. 文献复现: 文献复现:基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSFGWO) [1]王正通,程凤芹,尤文,李双.基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法[J/OL].计算机应用研究:1-5[2021-02-01]. . 文献复现:基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法(LIS-GWO) [1]龙文,伍铁斌,唐明珠,徐明,蔡绍洪.基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法[J].自动化学报,2020,46(10):2148-2164. 文献复现:一种优化局部搜索能力的灰狼算法(IGWO) [1]王习涛.一种优化局部搜索能力的灰狼算法[J].计算机时代,2020(12):53-55. 文献复现:基于自适应头狼的灰狼优化算法(ALGWO) [1]郭阳,张涛,胡玉蝶,杜航.基于自适应头狼的灰狼优化算法[J].成都大学学报(自然科学版),2020,39(01):60-63+73. 文献复现:基于自适应正态云模型的灰狼优化算法 (CGWO) [1]张铸,饶盛华,张仕杰.基于自适应正态云模型的灰狼优化算法[J/OL].控制与决策:1-6[2021-02-08]. . 文献复现:改进非线性收敛因子灰狼优化算法 [1]王正通,尤文,李双.改进非线性收敛因子灰狼优化算法[J].长春工业大学学报,2020,41(02):122-127. 文献复现:一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法 [1]邢燕祯,王东辉.一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法[J].网络新媒体技术,2020,9(03):28-34. 文献复现:基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法(GWOM ) [1]李阳,李维刚,赵云涛,刘翱.基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法[J].计算机科学,2020,47(08):291-296. 文献复现:一种改进的灰狼优化算法(EGWO) [1]龙文,蔡绍洪,焦建军,伍铁斌.一种改进的灰狼优化算法[J].电子学报,2019,47(01):169-175. 文献复现:改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法(CGWO) [1]王秋萍,王梦娜,王晓峰.改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2019,55(21):60-65+98. 文献复现:一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究(CGWO) [1]谈发明,赵俊杰,王琪.一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究[J].微电子学与计算机,2019,36(05):89-95. 文献复现:一种基于Tent 映射的混合灰狼优化的改进算法(PSOGWO) [1]滕志军,吕金玲,郭力文,许媛媛.一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法[J].哈尔滨工业大学学报,2018,50(11):40-49. 文献复现:基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法(IGWO) [1]朱海波,张勇.基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法[J].南京理工大学学报,2018,42(06):678-686. 文献复现:基于 Iterative 映射和单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO) [1]王梦娜,王秋萍,王晓峰.基于Iterative映射和单纯形法的改进灰狼优化算法[J].计算机应用,2018,38(S2):16-20+54. 文献复现:一种基于混合策略的灰狼优化算法(EPDGWO) [1]牛家彬,王辉.一种基于混合策略的灰狼优化算法[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2018,34(01):16-19+32. 文献复现:基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法(IGWO) [1]徐松金,龙文.基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法[J].科学技术与工程,2018,18(23):252-256. 文献复现:一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法(DEGWO) [1]金星,邵珠超,王盛慧.一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法[J].科学技术与工程,2017,17(16):266-269. 文献复现:协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法(IGWO) [1]龙文,伍铁斌.协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法[J].控制与决策,2017,32(10):1749-1757. 文献复现:基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法(IGWO) [1]徐辰华,李成县,喻昕,黄清宝.基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2017,53(04):1-9+50. 文献复现:具有自适应搜索策略的灰狼优化算法(SAGWO) [1]魏政磊,赵辉,韩邦杰,孙楚,李牧东.具有自适应搜索策略的灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(03):259-263. 文献复现:采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法(IGWO) [1]陈闯,Ryad Chellali,邢尹.采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法[J].计算机应用,2017,37(12):3493-3497+3508. 文献复现:具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(CLSGWO) [1]张悦,孙惠香,魏政磊,韩博.具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(S2):119-122+159. 文献复现:强化狼群等级制度的灰狼优化算法(GWOSH) [1]张新明,涂强,康强,程金凤.强化狼群等级制度的灰狼优化算法[J].数据采集与处理,2017,32(05):879-889. 文献复现:一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法(NGWO) [1]王敏,唐明珠.一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法[J].计算机应用研究,2016,33(12):3648-3653. 文献复现:重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法(EGWO) [1]黎素涵,叶春明.重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2021,57(01):62-68.

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开心往前飞tt

齐齐哈尔大学、齐齐哈尔医学院、齐齐哈尔工程学院、齐齐哈尔职业技术学院、齐齐哈尔师专、齐齐哈尔广播电视大学、齐齐哈尔铁路工程学院、齐齐哈尔林业学院。

齐齐哈尔大学简介

1、齐齐哈尔大学具有50多年的办学历史,是黑龙江省西部地区唯一的一所省属综合性大学。她坐落在嫩江之滨闻名遐尔的丹顶鹤故乡--黑龙江省齐齐哈尔市劳动湖畔,占地面积115万平方米,建筑面积72万平方米,享有“环湖大学”的美誉,被省委、省政府授予“花园式学校”称号和“省级文明单位标兵”称号。

2、近年来,齐齐哈尔大学实现了跨越式发展。现有16个学院(计算机与控制工程学院、化学与化学工程学院、通信与电子工程学院、生命科学与工程学院、理学院、人文学院、教育与传媒学院、艺术学院、经济管理学院、外语学院、机械工程学院、轻工纺织学院、体育学院、应用技术学院、继续教育学院、国际交流学院)、1个教研部(社会科学教研部)、1个馆(图书馆)、2个中心(计算中心、网络信息中心)和1个独立的研究所(有机合成研究所)。

3、学校师资力量雄厚、结构合理。全校教职工2100余人,在1300余名专任教师中有教授、副教授480余人、讲师320余人,博士90余人,硕士500余人;博士生导师、硕士生导师180余人;还有美国、奥地利、俄罗斯、日本、韩国等外籍教师26人。在校全日制本、专科生23000余人,研究生400余人,留学生200余人,已形成包括研究生、本专科生、留学生、函授和夜大教育在内的多层次办学体系。

4、学校具有先进的教学条件和设施。图书馆藏书190万余册,电子阅览室6个,社科、外文资料等专门阅览室10个;拥有现代化的语言实验室、多媒体教室、CAI教室、CAD教室、声像教室等110个,建立了2个远程网络教学主播教室和14个远程网络教室。拥有省内一流的体育馆、体育场、游泳馆和音乐厅。学校定期出版国内外公开发行的学术期刊有《齐齐哈尔大学学报》(哲社版)、(自然科学版)和《高师理科学刊》3种;学校的奥托格电脑彩色技术有限公司被省科委命名为高新技术产业。

5、学校坚持“以适应地方经济建设和社会发展为前提,以教学为中心,以本科教育为主体,积极发展研究生教育,稳步发展高等职业教育、成人教育和对外合作办学,适度发展留学生教育,重视学生人文精神的培育,培养思想品德高尚、基础知识扎实、实践能力强、具有创新精神的复合型人才”的办学指导思想,立足“六个定位”,形成了“重基础、重实践、重思想品德教育、重培养学生创新精神和实践能力,厚德载物、知行合一”的办学特色。

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大雪压青松丶

本科:齐齐哈尔大学、齐齐哈尔医学院 专科:齐齐哈尔职业学院、齐齐哈尔高等师范专科学校、黑龙江交通职业学院(石家庄铁道学院分校) 这五所

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