关键词： 生产运作管理优化   线性规划算法   非线性规划算法   整数规划算法  

摘要： 为提高企业生产运作管理能力,采用数学规划算法进行优化。运用线性规划、非线性规划、整数规划等常见的数学规划算法,结合作业调度和生产计划、生产系统和产能配置、生产设备布局与选址、生产系统中库存管理、生产系统供应链等内容,构建优化生产运作管理的方法,为企业构建数字化、智能化生产运作管理体系提供支持。

关键词： 小学数学教学   算理   算法   万以内的加法和减法  

摘要： 在小学数学教学中,为强化“数”与“运算”的一致性,教师应将算理和算法融合,使学生掌握知识的形成过程,了解知识间的联系,以此切实提升学生的运算能力.基于此,文章分析了算理和算法之间的关联,总结了小学数学教学中算理和算法融合的意义,并以“万以内的加法和减法”教学为例,从多角度探究了小学数学教学中算理和算法融合的策略,以此借助实践教学深化算理和算法的融合.

关键词： 改进遗传算法(IGA)   计算机   数学建模  

摘要： 遗传算法(genetic algorithm,GA)作为智能优化算法的重要分支,在解决复杂优化问题中展现出巨大潜力。本研究旨在探讨GA的改进方法及其在计算机数学建模中的应用。首先,从GA的基本原理和计算机数学建模的概况入手进行概述;其次,针对传统GA存在的易早熟、收敛慢等不足,提出包括选择机制改进、交叉与变异算子优化以及种群多样性保持在内的改进方法,并对改进后的遗传算法(improved genetic algorithms,IGA)进行性能评估;再次,通过线性规划问题、非线性优化问题和动态系统建模等具体案例,将IGA应用于计算机数学建模中,验证其有效性;最后,通过相关实验对改进算法的性能进行验证,研究结果表明:IGA调度方案比传统GA减少了约12%的总加工时间,比启发式方法提高了约8%的效率,并且与商业调度软件相比,虽然初始设置和调优过程更为复杂,但最终方案在成本节约上具有竞争力,证明了IGA在实际工业优化问题中的应用潜力和价值。

摘要： 在 21 世纪的教育背景下,核心素养已成为衡量学生全面发展的重要标准。小学数学教育作为培养学生逻辑思维和问题解决能力的关键学科,其教学内容和方法的改革显得尤为重要。计算教学作为小学数学教学的重要组成部分,不仅关系到学生基本数学技能的掌握,更是发展学生核心素养的重要途径。在这一领域,算理与算法的有效结合成为了提高教学效果、提高学生学习效率的关键。本文旨在探讨在核心素养理念指导下,如何在小学数学计算教学中实现算理与算法的有效结合,以促进学生数学核心素养的提升。

关键词： 智能化   数学算法   木片脱水   浸渍程度  

摘要： 为提升制浆造纸环节中木片浸渍的效率,优化浸渍效果,构建了一种专门推算制浆造纸木片浸渍程度的数学模型。该模型通过对木片的组成关系进行分析,得到木片厚度、预汽蒸、表面活性剂、温度、木片密度等因素对制浆造纸木片浸渍程度的影响规律。以实验方式对该模型的应用效果进行总结,结果表明:木片厚度、预汽蒸压力和温度、添加表面活性剂等因素都会对制浆造纸木片的浸渍程度造成显著影响,在实际生产环节需要对这些因素进行着重控制。

关键词： 人工智能助手   高中数学联赛   数学教育   DeepSeek  

摘要： 2025年春节,全球科技界都在谈论DeepSeek——一个由中国杭州深度求索公司开发的人工智能助手。其在我国全国高中数学联赛的模拟测评中,基础和中等难度题的正确率约为70%~80%,高难度题的正确率约为30%~40%;在美国数学竞赛(AIME 2024)的模拟测评中同样出色。

关键词： 物流配送   路径优化   数学建模   优化算法  

摘要： 文章概述了物流配送路径优化,详细阐述了物流配送路径优化的数学建模,探讨了精确算法、启发式算法和元启发式算法在物流配送路径优化中的应用,进行了算法性能评估与优化,并总结了应用前景与挑战,旨在为相关研究提供参考。

关键词： AI算法   分层教学   小学数学  

摘要： 许多教师在对学生进行分层教学时,往往主要依据学生的考试成绩,而较少综合考虑学生的学习能力、学习态度、兴趣爱好等因素。因此,本文聚焦人工智能算法驱动下的小学数学分层教学模式,深入探讨如何借助AI算法收集多维度学习数据,实现精准学情分析、智能资源推送及多元数据评估。这一创新教学模式的实践探索,旨在为小学数学教学提供更具针对性、高效性的教学策略,满足不同层次学生的学习需求,提升学生的数学素养与综合能力,促进小学数学教学质量的全面提升。

关键词： 小学数学   计算教学   算理和算法  

摘要： 现阶段小学数学教学目标已经从传统的帮助学生掌握基础数学知识转变为提高学生的核心素养,促进学生健康快乐成长和发展.因此,小学数学教师应该在日常计算教学中将算理和算法有效地结合,帮助学生在了解计算原理的基础上掌握计算方法,最终提高学生的计算能力.

关键词： 压缩感知   连续相位调制   信道估计   近似消息传递   参数学习  

摘要： 连续相位调制（Continuous Phase Modulation ， CPM）凭借高的频率效率和功率利用率，逐渐成为物联网热门的调制方式之一。随着物联网传输带宽增加，传统CPM接收机受多径干扰的影响导致通信性能严重下降。针对该问题，利用传输信道的稀疏性，在近似消息传递（Approximate Message Passing， AMP）算法的基础上提出了一种基于参数可学习的近似消息传递（Parameter Learned Approximate Message Passing， PLAMP）信道估计算法，该算法通过梯度下降法对AMP算法中的阈值函数项以及Onsager校正项进行参数的学习优化，在保证原AMP算法低实现复杂度的基础上，提升了算法收敛速度和信道估计的精度。仿真分析表明，PLAMP算法相较于传统的最小二乘、正交匹配追踪和AMP算法，具有较低的实现复杂度以及更优的信道估计和误码性能，同时与向量化近似消息传递（Vector-AMP， VAMP）算法进行仿真对比，在估计精度相同的情况下具有更低的误码率以及实现复杂度。