简介:【摘要】一直以来,在混合运算的计算教学中,教师往往比较关注的是运算法则是什么,应该如何指导学生正确地按照运算法则进行计算,而学生也认定了运算法则就是人们共同遵循的规则。在笔者访谈不同年段学生的过程中,发现大多数学生是能准确的把同级运算、含有两级以上运算以及含有中括号、小括号的运算法则说出来,但法则为什么是这样的,却鲜少说得出来。因此,在本文中,笔者结合课例,阐述如何在教学中结合情境故事促进学生理解混合算式的运算法则。
简介:一、遗传算法的发展遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)是由美国Michigan大学的JohnHolland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论,通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。从1985年在美国卡耐基.梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议到1997年5月IEEE的Transactions0nEvo-lutionaryComputation创刊,遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。[1]遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,主要有以下特点:(1)自组织、自适应和学习性(智能性)。遗传算法消除了算法设计中的一个最大障碍,即需要事先描述问题的全部特点,并要说明针对问题的不同特点算法应采取的措施,因此,它可用来解决复杂的非结构化问题。(2)直接处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身。(3)搜索过程中使用的是基于目标函数值的评价信息,搜索过程既不受优化函数连续性的约束,也没有优化函数必须可导的要求。(4)具有显著的隐并行性。遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点,而不是单点。它的并行性表现在两个方...