混合策略范文（精选12篇）
混合策略 第1篇
大机组、超高压、远距离交直流混合输电使得当今电网的结构和运行方式日趋复杂多变, 新能源发电也改变了传统电源与电网的交互作用机理, 电力系统稳定运行难度越来越大。
基于三道防线的防御结构为电网的稳定运行提供了有效保障[1]。预防控制、紧急控制及其两者的协调, 可以分阶段有针对性地提高电网稳定裕度, 防止事故扩大[2,3,4]。
暂态稳定量化分析为策略寻优提供了明确的目标或约束函数, 将最优控制策略转化为暂态稳定性约束下的最优潮流 (optimal power flow, OPF) 问题[5,6,7,8,9], 并使预防控制与紧急控制的协调优化成为可能。协调优化从预防控制的靶点开始, 分别在连续的预防控制策略空间和离散的紧急控制策略空间寻优, 进而交互迭代趋向整体最优解[10]。但策略空间的高维度及控制策略的负效应使得预决策难以快速达到全局最优解。文献[11]将预想事故分属不同失稳模式子集, 进行局部优化求解[12], 此后遵循最小风险原则建立目标函数, 针对上述解集进行全局协调, 实现不同失稳模式的协调控制。
稳定裕度的非凸性使目标函数具有局部极值特性, 事故发生的不确定性又可能使目标函数取值与实际相差较大。预防控制针对潜在的可能故障实现事前控制, 其收益与是否发生故障、事故类型直接相关, 因而选择最佳控制策略具备博弈的本质特征。
本文以控制策略集和预想事故集作为博弈策略集, 以稳定裕度变化作为收益, 建立了一种混合策略博弈模型来匹配最佳预防控制措施。并进一步在博弈匹配过程中引入外界环境变化对电网运行的影响因子、控制代价及协调控制因子, 使得在博弈过程中能够预先考虑紧急控制效应。将博弈问题求解转化为对偶线性规划问题, 给出了Nash均衡的求解方法, 选择均衡解中期望收益最大的控制策略作为预防控制策略。
1 博弈论及应用
博弈论解决的是多个决策主体在条件制约的竞争中如何选择优势策略的问题。基本博弈模型包括有限的参与人集合Γ={1, 2, …, i, …, N}, 参与人i的策略空间Si及收益函数ui。当参与人从策略空间选定自己的策略后, 所有策略构成策略组合s, 显然参与人的收益ui是s的函数, 记作ui (s) 。
一般地, 设si′和si″分别代表参与人i的两种策略, 如果对其他参与人的任何策略组合, 参与人i选择si′的收益都大于选择si″的收益, 则称策略si′相对于si″是严格优势。在理性的博弈中, 全部参与人最终选择的策略应该都是严格优势策略, 此时称作Nash均衡[13]。
Nash均衡并不代表着博弈人的收益达到了整体最大值, 而是意味着每个参与人的策略是对其他参与人策略的最优反应。
电力市场参与人总是希望通过一定的策略获得最佳经济利益, 因而博弈论在售电决策、购电决策、区域间功率交换、转运和输电成本分配、市场行为分析、发电机组检修策略中得到了较好应用[14,15,16,17,18]。
在电力系统防御策略、电网故障处理等方面的研究中, 基于博弈论的分析方法也越来越受到重视。文献[19]构造了一种两人零和博弈模型制定预算费用受限情况下的防御策略。文献[20]分别采用静态博弈和动态博弈确定使防御方最严重损失最小的策略集。文献[21]针对不完全信息条件下的电网突发灾难事件应急管理, 建立了电网事故与电网管理者之间的博弈模型, 通过求解精炼贝叶斯均衡解制订应急预案。
文献[22]将博弈思想应用于连锁故障的预防, 提出连锁故障的博弈防御策略。文献[23]将暂态稳定协调控制问题处理为“外层协调”和“内层优化”两个子问题, 在外层协调过程中建立了基于“单人博弈”思想的协调模型, 最终实现协调控制。
2 策略匹配的博弈模型
将可能发生的预想事故假设为一个“虚拟人”的策略, 其目的是降低系统安全稳定性。而系统调度人员选择最有利于电力系统稳定运行的控制策略。建立基于零和博弈的策略匹配模型, 表述为{Γ, S, u}。其中Γ为参与人, S为策略集, u为策略的收益函数。
根据预防控制的性质做以下约定。
1) 调度方完全了解双方策略集和相应收益。
2) 两参与人在决策时不知对方将采取的策略, 即事故的不确定性和调度对不确定事故的决策未知性。
3) 调度方目标是增强系统抵御事故能力, “虚拟人”目标是降低电网的稳定性。
2.1 参与人
两参与人为系统调度方和触发电力系统故障的“虚拟人”。
2.2 策略集
在所有电网在线元件故障组成的预想故障集中, 把剔除大部分非严重故障后的安全预警预想故障集 (safe-evaluating contingency set, SECS) [24,25]作为“虚拟人”的策略集A。记A={Ai:i∈[1, n]}, 约定A1表示不发生任何元件故障。
A中的预防事故将使系统呈现不同的失稳模式, 根据临界群的不同把预想事故划分到相应的失稳模式集U={Uj:j∈[1, m-1]}中, 调度方针对m-1个失稳模式的策略集为D={Dj:j∈[1, m]}, 其中D1表示不采取控制措施。
2.3 收益函数
定义参与人的收益为系统稳定裕度的得失, 策略实施后稳定裕度的变化量作为调度方的收益, 其相反数作为“虚拟人”的收益。组合A和D中的策略, 分别计算对应的稳定裕度变化量Δηij, 得到收益矩阵G。
2.4 博弈求解
考虑事故的不确定性和调度对不确定事故的决策未知性, 采用混合策略博弈选择预防控制措施。设A的概率分布p={pi:i∈[1, n]}, 其中p1为不发生事故的概率, 因而有∑pi=1。设调度方策略的概率分布q={qj:j∈[1, m]}, 其中q1是不控制的概率, 因而有∑qj=1。
Von Neumann极大极小值定理:对于两人零和博弈, 如果存在参与人1的某个混合策略p*= (p1*, p2*, …, pn*) 和参与人2的某个混合策略q*= (q1*, q2*, …, qm*) 使式 (2) 成立, 则策略组合 (p*, q*) 是Nash均衡解。
设Nash均衡的期望收益v>0, 其性质决定了无论“虚拟人”采取何种策略, 调度方的收益都不小于v。
将不等式两边同除以v得式 (4) 。其中, λi=pi*/v。
参与人1总是希望v的值越大越好, 因而将问题转化为求取λi使的值最小。博弈均衡解 (p*, q*) 等价于如下对偶线性规划问题的解。其中,
求解式 (5) 和式 (6) 两式可得两参与人混合策略博弈的均衡解和收益。
电网事故的发生具有很强的随机性, 调度人员只能采取预防性应对措施而无法控制具体事故的发生, 因此并不需要关注Nash均衡中事故方的p*取值, 可以根据收益矩阵G和q*计算策略的期望收益, 从Nash均衡解给出的混合策略中选择期望收益最大的策略作为预防控制措施。
2.5 预防控制的博弈流程
控制策略的博弈搜索过程如下。
1) 根据在线元件信息构建“虚拟人”策略集A。
2) 对A中各故障进行稳定性量化分析, 得到失稳模式集U和策略集D。
3) 组合A和D中的策略, 并计算采取调度措施前后的稳定裕度差值Δη, 确定双方收益值。
4) 按式 (5) —式 (8) 求Nash均衡解。
5) 计算Nash均衡解中各策略的期望收益, 选择数值最大的作为预防控制措施。
3 与紧急控制协调的博弈
3.1 预防控制代价
控制策略的出力调整量越大, 控制代价越大。即使稳定裕度提高较大, 但并不一定比出力调整量小、稳定裕度提高较少的策略更优。
设调度策略Dj的出力调整量之和如式 (9) 所示。其中ΔPjg为机组g出力调整值非零的调整量。
出力调整量增大, 策略所获得收益应相应减小。设ΔPmin为ΔPj中最小值, 如式 (10) 定义调控代价影响因子kpj。此时, 出力调整最小的策略对应的kp为基准1。当预防控制收益u1 (i, j) ≥0时, ΔPj越大, kpj越小, 即调度收益减少;当u1 (i, j) <0时, ΔPj越大, kpj越大, 则调度收益也减小。
计及调控代价后, 参与人预防控制收益如下式定义。
3.2 外界环境因素影响
在发生严重自然灾害时, 电网自身的运行工况和元件状态等信息并不能完全反映电网面临的事故风险。突发的地质灾害、影响区域大的台风等环境因素都会导致元件故障概率发生明显变化, 尤其会使接近检修周期元件的故障率大大提高。根据灾害预报信息确定电网元件的灾害影响因子, 修正A的收益, 在“虚拟人”博弈过程中计入外界环境的影响。
外界环境因素造成的设备故障率φ (x) 采用指数函数模型计算[23]。
式中:x为灾害影响因子, x∈[0, 1];参数a, b, c可通过统计分析历史灾害数据或者对不同灾害级别进行模拟分析得到。
如果“虚拟人”策略Ai对应的事故元件位于灾害范围内, 收益函数修正为式 (13) 。
3.3 紧急控制收益
在预防控制与紧急控制的协调博弈中, “虚拟人”策略集不变, 调度方策略调整为预防控制措施及后续紧急控制措施的组合, 在控制策略收益函数中应计入紧急控制措施的收益。
紧急控制的收益也描述为稳定裕度的提升量, 考虑切机代价并计入紧急控制时多条措施的实施概率。由于紧急控制针对特定事故、特定失稳模式, 因此, 调度方收益一定为正值。
在预防控制的调度策略Dj实施后, 如果Ai故障下的系统依然处于失稳状态, 以临界机群中切机灵敏度最高的机组作为紧急控制切机机组, 并以最小的切机离散量使系统稳定裕度提升到高于某个设置值ε。紧急控制前后系统稳定裕度差值Δη2即是紧急控制所得, 设为u2 (i, j) , 计入调控代价影响因子kpij=ΔPmin/ΔPij, 其中ΔPij为事故Ai经预防控制Dj调整后的紧急控制切机量, ΔPmin为Dj调整后全体紧急控制策略切机量中的最小值。
紧急控制收益如式 (14) 定义。
总收益u (i, j) 为预防控制收益与紧急控制收益的加权和, 加权因子k∈[0, 1]。
3.4 协调控制的博弈流程
协调紧急控制的预防控制博弈过程按照以下步骤进行。
1) 根据在线元件信息构建“虚拟人”策略集A。
2) 对A中各故障进行稳定性量化分析, 得到失稳模式集U和策略集D。
3) 组合A和D中的策略, 并计算调度措施前后的稳定裕度差值Δη。
4) 按式 (10) 和式 (11) 计算预防控制的收益, 按式 (14) 计算紧急控制的收益。
5) 按式 (13) 修正“虚拟人”策略变化。
6) 按式 (5) —式 (8) 求Nash均衡解。
7) 计算Nash均衡解中各策略的期望收益, 选择数值最大的作为预防控制措施。
4 分析算例
以新英格兰10机39节点系统为例, 安全预警预想事故集由68个三相短路故障组成, 取预防控制与紧急控制效益的加权因子k=0.5。计算采用电力系统稳定量化分析软件FASTEST, 并经BPA校验。新英格兰数据及具体控制策略因篇幅限制不再赘述。
针对单个失稳模式制定预防控制策略集, 并假设各发电机均以出力10%为离散切机量, 对于预防控制后失稳故障建立紧急控制策略表。最终形成博弈双方收益矩阵。
求解混合策略的Nash均衡解, 得到p2*=0.210, p3*=0.325, p*13=0.016, p*14=0.088, p*16=0.325, p*17=0.036, 余下策略概率均为0。
均衡解中概率非零的纯策略收益之和如下:∑u (2, j) =316.89%, ∑u (3, j) =352.488%, ∑u (13, j) =164.70%, ∑u (14, j) =409.02%, ∑u (16, j) =389.09%, ∑u (17, j) =273.51%。策略D16的期望收益最大, 可作为当前运行方式下的预防控制策略。
策略D16的预防控制效果如表1所示。后续可能的紧急控制出力切除量与切机效果见表2。
5 结语
本文提出了一种基于混合策略博弈的预防控制策略匹配方法, 能够面向预防控制与紧急控制整体协调来匹配预防控制策略。由于博弈过程不在函数空间求解最优参数, 而是选择已有策略集中最佳的控制策略, 因而博弈不涉及大量计算, 也不存在寻优无果的情形, 更适合在线应用。博弈策略集A和D可以在线优化、筛选, 也可以根据离线优化结果增补。如果控制策略集在状态空间分布足够均匀, 博弈结果可以接近最优解。
可以进一步将文中方法所得结果作为预防控制的初始靶点, 再次进行预决策的交替迭代寻优。Nash均衡意味着不管实际是否发生事故、发生哪个预想事故, 调度方选用均衡解策略的所得收益都不会变小, 因而选择Nash均衡解作为寻优的初始靶点可以避免迭代陷入局部最优解, 而更快地收敛到全局最优解。
电网运行结构的变化将逐步改变预想事故集A和策略集D的组成及其收益, 因而文中的方法实际是连续进行的混合博弈。
文中方法是对控制策略实时匹配的一种方法探讨, 主要着重于方法本身及应用可行性, 可以采用更合适的经济指标定义替代式 (11) 、式 (13) 、式 (14) 中的收益函数, 而不会影响策略博弈的一般过程。
混合策略 第2篇
[摘要]混合式教学降低了学习成本，方便了师生之间的互动和交流，但网络技术在为学生的学习提供工具时，也会因信息的冗余和直白剥夺了学生想象的空间，本文结合实际重点讨论了基于互联网下的高校混合式教学技术和策略，希望能和从事大学英语教学的同仁们一起交流和探讨。
[关键词]网络信息资源；混合学习模式；专业学习
随着教育信息化的推进，传统的大学英语教学模式受到了挑战，已经不能更好地培养学生英语综合应用能力，而且使教学质量下降，不能适应社会和语言的变化。通过混合式学习可以将传统教学的优势和网络学习的优势相结合，摆脱以往学生依赖教师，对教师“唯命是从”的习惯，大胆鼓励学生根据自己的具体情况利用网络开展有目的、有计划的英语学习，实现由以教师为中心的教学模式向以学生为中心的教学模式转变，将学生的英语学习有效地拓宽到教室以外和教师以外。如此一来，教师只需要在面授时有针对性地对学生学习过程中的学习难点加以启发、引导，对课程的重点加以强化即可，从而转变自身角色，成为学生学习的设计者、观察者、倾听者、引导者、评价者、咨询者和辅导者，而学生要在教师的辅助下主动去建构知识。混合式学习模式的设计是为了便于指导和监控教学，除了混合在线学习和离线学习，还应该混合特定的学习材料和灵活的学习材料，混合自定步调的学习和协作学习，混合结构化学习和非结构化学习，有效提升大学英语教学质量。
1、混合式教学概念
关于混合学习，研究者们有着各种不同的理解。其中最为简单的理解就认为，混合学习是以事先规划的形式将网络学习、面对面学习、自定步调的学习等整合为一体的学习方式，是多种学习方式的结合而有别于单一的学习方式。Maegatet Driscoll认为混合学习指的是四种不同的概念：结合或者混合多种网络化技术（如实时虚拟教室、自定步调学习、写作学习、流式视频、音频和文本）实现教育目标。结合多种教学方法（如构建主义、行为主义、认知主义），利用或者不利用教学技术产生最佳的学习效果。将任意一种教学技术与面对面的教师指导的培训相结合。将教学技术与实际工作任务相混合或结合，以使学习和工作协调一致。混合式学习过程强调教师主导与学生主体地位的结合，其研究的本质是对信息传递通道的研究，其关键是对于媒体的选择与组合。
2、高校英语课件教学模式的缺陷
高校教学的课堂大信息，使学生不可能在课堂学习中马上完全理解和掌握新知识，也使学生承载教师的学术思想或严谨的科学态度受到极大的影响，也限制了学生的思维空间和思维活动，导致学生创新思维、创新能力得不到发展，直接影响到创新人才的培养。在面对面的常规教学中，在对重难点问题讲解时，教师是通过师生间互动，引导并让学生自己去思考、想像，最终实现思维能力的培养。而在多媒体课件教学中，随着教学过程中的一屏一屏的文字图像不断的刷新，使学生看不过来，也无法做笔记，课后面对的是空空的屏幕，头脑中也如空白的屏幕一样感到茫然，只有课下吃力的阅读教科书进行自我学习，使教师的作用被淡化，造成教师主导地位丢失。对一些重点和难点内容，教师总是通过精心组织的举例或实验、动画、仿真模拟，直至以即兴的丰富的肢体语言等方法来突破。然而曲终人散，单一的面对面的教学过程课后是无法还原这精彩的课堂瞬间，从而制约了学生综合性素质的捉高，也很难形成知识的结构性框架。随着投影仪使用时间的增长，由于投影亮度等各项性能下降而使得多媒体的表现能力降低，从而直接影响教学效果，学生普遍认为第一眼看到这昏暗的屏幕时，本节课的学习欲望就完全消失了。
3、大学英语混合式学习模式设计
3.1教学目标设定。如何使我们的教师不再只是知识的传声筒，使我们的学生不再是知识的收藏家，而是有意义的创新文化的载体，这要内外兼修大学学习的创新环境。在外部环境上，提供足够多的信息选择，激发学生在专业领域因了解而产生的自信和兴趣，社会和学校有义务来保证教育权利的畅通和人性化。将教学内容和目标以及相应的评价标准明确地告知学生是实现教学目标的第一步，可帮助学生明确学习方向。教学设计最好能够结合课本，以真实的事件作为学习的实例，让学生觉得有其实际价值。
3.2教学策略设计。混合式教学方法注重教学的方式以及所采用的媒介，由于采用计算机技术、依靠互联网，因此教学过程中所接触的信息量很大，学习方式也多种多样。而诗词的学习又是一种感性的学习，重在理解和感受。一种信息量极大、复杂多变的教学方式遇上一种感性的文体，对于教师提出了很高的要求。因此在开展混合式学习的过程中，对于学生在听力、词汇掌握方面的考核也是必不可少的。教师必须严格掌握学习成果，及时调整教学策略，保证学生在欣赏英语之美的情况下，能够对语言知识做到完全掌握。
3.3学习环境设计。学习环境的设计在大学英语混合式学习中至关重要，包括对基于网络的自主学习环境、协作式学习环境和课堂面授教学环境，三者有机结合，共同促进学生的英语学习。围绕学习内容，笔者进行了初步的学习环境的设计，同时搭建了一个“大学英语混合式学习网络平台”，为学习者开展混合式学习提供导航。学习者通过网络平台认真学习本单元的语言点，了解课文内容，引发学生进一步思考，要求学生就此问题查阅资料（至少通过网络和图书馆查阅资料）进行分组辩论。学生完成网络作业、课后习题和单元测试。这个阶段教师亦可通过网络参与进去，协助学生组织材料，给学生提供帮助。通过前两个阶段的网络学习后，学习者接受教师课堂面授。教师要检查学生的自主学习和协作学习情况，对重要语言点进行梳理，对课文结构和写作手法进行分析；组织课堂辩论活动。课堂活动也是对学生自主学习的检验；但课堂活动的主体是学生，能给学生提供展示所学和师生互动的机会，也能很大程度上激发学生学习英语的兴趣。在面授环节教师要及时对学生的学习情况进行点评。上述示例设计仅为常规教学设计的一部分，教学设计是一项系统工程，教师要从教学环境、教学对象、教学内容和评价方式等方面展开详尽的工作。在整个教学过程中，学生不但要学习课本上的语言点，同时还要以小组形式进行协作学习。教师在给学生任务时，要提供清晰的学习任务并告知预期的目标，准确把握任务的难度，如果学生英语水平很低，学习目标过高，任务过难则只会打击学生学习英语的积极性，结果会适得其反。
4、结束语
混合式教学方法的一大特点就是对于网络技术的运用。目前，流媒体技术在我国已经有了一定的发展，教师在课堂上除了利用PPT 等课件进行教学之外，还可以引入互联网，以多媒体的形式进行教学。笔者认为，使用网络流媒体播放音视频来辅助大学英语的学习是一种很好的方式。在教学中，教师还可以尝试用播放电影的方式将学生引入情境中，更好的理解英文的情境，从而加深对其的理解。
参考文献
[1]顾建民.整合教育：美国研究型大学重建本科教育的新范式[J].外国教育研究，2002，29（5）：59―6O.[2]宋德如，张晓旭.论网络教育的负向效应及其纾解[J].电化教育研究，2002，（10）：67 70.作者简介
李娜洋，1979.09，女，辽宁沈阳，讲师，研究方向：翻译学、语言哲学、教育技术，硕士，毕业院校：纽约州立大学.基金项目
混合策略 第3篇
关键词：高职院校；混合学习；MOOC；教学模式
中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）20-0175-02
近几年发布的地平线报告高等教育版中，提出混合学习的广泛应用是当前最有潜力的发展趋势。从国内外的发展来看，混合学习已经成为世界范围内相当盛行的一种学习方式，很多研究结果也表明混合学习是传统面对面教学与远程线上学习的优势整合，是信息时代教育发展的主流方向。[1]高职院校的教育信息化环境体系建设已日臻完善，使得高职院校的教学活动趋向多元化发展。高职学生作为当前信息社会的主力军，提高高职学生的学习能力，重视优质教学资源和网络信息资源的利用，对于社会和个人的发展有着重要的作用。近几年开放、优质教育资源的兴起，优质资源免费开放，MOOC已经逐渐成为教育技术领域的核心和研究热点，高等教育正在随着MOOC的出现而革新。探索如何在高职院校利用MOOC进行混合学习，进行基于MOOC的高职混合学习策略研究，有利于高职学生提高学习能力，树立终生学习的理念。
1 MOOC和混合学习
MOOC （ Massive Open Online Courses）大规模开放在线课堂，是一种参照大学课堂模式所设计的，针对于大众人群的在线课堂，具备开放共享和可扩展这两个显著特点。[2]当前国内外MOOC平台发展较为成熟，大部分上線课程来自于著名高校和教育机构，教学设计完美，配备了高水平的教学团队和提供完备的教学支持。MOOC还实现了教学的全程参与，学习者能够进行知识学习、作业和考试，还能够学习互动交流，进行互相评价，通过相关检验得到认可，能够提高学习者的学习兴趣。
混合学习（ Blended Learning） 是面对面教学和计算机辅助在线学习的结合，其概念在Internet普及之后逐渐形成[3]。李克东[4]教授认为：“混合学习是人们对网络学习进行反思后，出现在教育领域、尤其是教育技术领域中较为流行的一个术语，其主要思想是把面对面教学和在线学习两种学习 模式有机地整合，以达到降低成本、提高效益的一种教学方式。”
MOOC的出现和发展给混合学习的带来了新的发展方向。基于MOOC的高职混合学习，主要是在现有的高职面对面教学中引入以MOOC为辅的网络学习，构成课堂学习、自主学习、协作学习等多种学习方式的混合学习模式。这种学习模式能够充分发挥课堂教学和网络教学的优势，提升学习效率和教学效果。
2 基于MOOC的高职混合学习策略
高职院校培养的是技术型、应用型人才，高职混合学习模式能够将传统的课堂教学与主流的MOOC网络教学相结合，较多的提供各种实践和操作环境，适应课程的教学内容变化，采用任务驱动、协作学习等训练和提高高职生的相关能力。而当前高职院校的信息化建设为实施基于MOOC的高职混合学习模式提供了良好的学习环境和硬件基础。教师和学生的信息技术素养普遍较高，也具有较高的信息技术应用能力，这也是进行基于MOOC的高职混合学习模式实施的良好学习基础。而MOOC平台的自主学习和开放性的特征与学生的学习特点相吻合，在线教育的发展为学生的自我发展提供了可能，混合学习发展趋势也将会促进高职教学的改革和学生的个人发展。
2.1 确定目标
高职院校的学习是一个半开放式的学习，学生可以根据个人的兴趣爱好进行学习，不局限于课堂和教材。对于专业的知识和技能，面授的方式很难达到个人相应的深度和广度。所以高职学生进行MOOC学习的目的往往是个人的兴趣和专业课程的拓展。基于MOOC的高职混合学习的学习目标是以学生兴趣和学校课程为出发点，发现自我需求而确定的。
2.2 选择课程
当前MOOC课程众多，由不同的平台和教育机构开设。高职学生如何选取合适自己的相关课程，是确定目标后的重要工作。选择MOOC课程宜多听取专任教师、领域专家和学习伙伴的建议。专任教师对于本专业和相关开设课程较为熟悉，了解学生的学习进展，能够提供最符合实际情况的MOOC课程选择。领域专家经常会在公众网络平台上发布一些专业领域的最新信息，值得学习者了解和参照。课程的先修者也能够提供一些课程选择的参考。
2.3 制订计划
选择MOOC课程后需要对课程的时间安排、开设计划和教学安排中的一些细节因素，来制订学习计划。因为学生有着相应的在校期间课程的正常学习计划，需要从中规划出可以利用进行的MOOC学习的时间，制订计划需要考虑课程课时和知识点的安排，相辅相成。
2.4 课程学习和知识构建
MOOC课程学习过程也是自主学习过程，需要与其他学习者进行沟通和互助，共同完成学习任务，提高MOOC课程学习的完成率。MOOC课程学习过程中，需要学习者善于利用多种类型的学习资源进行知识的获取和转化，发现和整合自己需要的知识，构建相应的知识结构。MOOC课程学习中可以与其他学习者进行讨论，或者交互环节进行充分互动，并通过提问和回答问题，进行知识建构。
2.5 评价反思
MOOC课程学习中具有多种形式的练习和测试，帮助学习者检验学习情况，检测该阶段的学习目标。MOOC课程评价方式多元化，包括自评，测评和互评，都能够帮助学习者进行过程中的学习反思。学习反思后根据相关结果调整学习活动和计划，有助于课程学习的进一步推进。
3 结语
MOOC课程学习具有学习时间碎片化、学习地点灵活和学习资源丰富的特点。将其作为高职学生学校课程的补充，能够促进和支持高职学生的学习和发展，提升专业学习的深度和实践，完善知识结构。还能够促使高职学生的个人发展，增强学习能力，锻炼专业技能，学会交流沟通和团队协作。基于MOOC的高职混合学习模式还能够推进高职教育信息化的大力发展，重视优质教学资源和网络信息资源的利用，促进高职院校教学质量的提高。
参考文献：
[1] 龚志武，吴迪等.新媒体联盟2015地平线报告高等教育版[J].现代远程教育研究，2015，2（134），3-22.
[2] 维基百科.大规模开放在线课堂[EB /OL].[2014-11-14]. http： //zh.wikipedia.org/wiki/大规模开放在线课堂.
[3] 詹泽慧，李晓华.混合学习： 定义，策略，现状与发展趋势[J].中国电化教育，2009，30 （ 12） ：1-5.
混合动力汽车多平台控制策略分析 第4篇
1 混合动力汽车的结构
混合动力汽车是指利用两种动力源作为动力装置的汽车。混合动力汽车具有不同的布置方式、控制策略和组成部件, 所以形成了各式各样的结构型式。本文根据蓄电池组的荷电状态的变化情况, 对混合动力汽车的结构类型进行分析。
1.1 荷电消耗型
荷电消耗型的混合动力汽车运行时它的蓄电池组的荷电状态逐渐消耗具有纯电动行程。蓄电池组利用车外充电器进行充电, 它的有效利用的电力相当高, 大约为45%。这种类型的汽车的电池充放电损失小, 能量经济性比较好。
通常这类汽车的蓄电池组容量都比较大, 而且发动机的排量小。这样就可以提供较长的纯电动行程, 如果蓄电池组不能有效的保证足够功率的动力时, 那么发动机会直接开始运行。如果需要将蓄电池的容量相应的减少, 可以选择配置小型的发动机, 结合一定的能量管理控制系统来确保汽车在电动使用里程的长度, 提供更好的续驶能力。
1.2 荷电维持型
该类型混合动力汽车都已经预先设定一定长度的纯电动行程, 但是也存在一部分车辆没有设置或者很少的纯电动里程。在汽车运行完成一次循环之后, 能够有效的保证SOC系统不变。
荷电维持型汽车可以不使用电能, 例如动力辅助型汽车就是采用该系统类型, 根据相关专业技术研究部门的确定, 该类型汽车采用并联型混合动力汽车在燃油方面具有十分明显的优势, 相对串联型混合动力汽车效率高大约6%左右。
2 混合动力汽车多平台控制策略
一旦确定混合动力汽车各个部分的配件之后, 技术的核心内容为优化相应的控制系统, 保证混合动力汽车在油耗和排放等方面相比普通汽车具有更为明显的优势。基于Simulink的V模式开发方法, 针对混合动力汽车各部件的特性及汽车的运行工作状况和混合动力汽车开发的各个阶段, 遵循了相应汽车控制系统研究内容, 采用高效、可靠、低投入的汽车控制系统, 同时已经逐渐发展形成高效控制系统的重要思路。而目前常用的系统控制技术大部分采用对于固定类型的混合动力汽车进行设计, 具有很强局限性, 不能有效的满足所有类型的汽车控制要求。在移植性、通用性和继承性等方面存在许多不足。
为了减小混合动力汽车的开发周期和成本, 提高开发效率, 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室提出了一种基于Simulink的混合动力汽车多平台能量分配策略的通用构架, 该策略适用与不同开发阶段、不同仿真环境、不同构型、不同车型。它采用标准化、模块化、层次化的建模思想进行搭建, 在可读性、扩展性、通用性、移植性和继承性等方面具有很大的优势。
2.1 多平台控制策略架构的建立
建立现代化的控制系统需要通过几个流程来实现:功能设计与离线仿真、原理设计、代码编写、硬件仿真、整车测试。开发完成需要实现功能设计到测试结束一体化设计, 整体设计流程下来, 最重要的内容是保证核心控制系统的正确性, 在信号的输入和输出端口, 设备的了解稳定性, 加强不同平台之间信号联系和关联。
采用该框架进行汽车控制系统设计时, 如果汽车需要选择不同的平台, 那么不需要对核心内容进行重新调配即可完成不同平台之间的切换, 只需要完成在不同接口处的交换控制即可。
构架核心控制策略的模型框架有三个基本原则:
第一, 采用总线结构。在实际信号处理过程中, 设备将所有收集到的信息都集中到设备总线内, 并且不同分块之间的信号传输过程也需要由总线控制。
第二, 具有统一的建模规范。根据相应控制算法提出的建模指导信息, 技术人员根据建模规范中内容来进行模型的建立, 其中比较重要的数据全部储存于m文件中, 在进行命名时, 对于不同的模块、参数和信号都是参考目前行业公认的仿真软件来命名的。
第三, 采用模块化、使能结构。技术人员根据实际功能应用的情况将其划分为不同操作部分, 通过将使能状态调整能够实现控制不同功能的开启和停止, 从而使复杂程度不同的设备都能全面符合系统的控制要求。
2.2 多平台控制策略的应用
利用本文研究的不同平台能量分配策略形成的混合动力汽车控制系统, 同时结合硬件管理的不同模块搭建技术, 配合仿真软件的实际模拟, 得到最终的分析结果可以发现, 混合动力汽车在车速控制上能够满足要求, 运行模式与设计完全相同, 蓄电池的响应速度也能够满足汽车使用要求, 因此可以说明这种模型构架的通用性和继承性很好。这种框架有利于提高混合动力汽车能量分配策略的开发效率。
3 结束语
混合动力汽车是车辆工程发展重要方向, 采用多平台混合动力控制技术能够有效的满足以后人们生活的需求。目前多平台控制策略发展还存在一定的不足。并联混合动力汽车的运行原理与串联型混合动力汽车更为复杂, 在控制策略管理过程中参考依据应当保证燃油的经济特点, 同时还要分析结合不同的汽车使用环境, 结合发动机的排放量、电池使用时间、驾驶的舒适性等特点, 考虑成本的投入, 进行全面的综合评定。为了满足上述不同要求的内容, 需要进行全面的分析和研究, 将多平台控制策略深入研究, 保证混合动力汽车的发展。
参考文献
[1]陈萍.并联混合动力汽车动力总成控制策略的仿真研究[D].吉林大学, 2007.
[2]马晨琦.混合动力汽车的控制策略研究[D].上海海洋大学, 2014.
[3]付俊.混合动力汽车控制策略及其仿真系统的研究[D].哈尔滨工业大学, 2012.
[4]曾小华, 彭宇君, 宋大凤, 白鸽, 王庆年.混合动力汽车多平台控制策略架构[J].吉林大学学报 (工学版) , 2015 (01) :7-15.
混合策略 第5篇
Plug-in串联式混合动力电动汽车控制策略研究
控制策略直接影响了串联混合动力汽车的`燃油经济性、排放性以及车辆的续驶里程.文中基于WG6120HD混合动力城市客车动力系统,综述了蓄电池组SOC的估算方法以及对蓄电池容量的评价,并结合蓄电池组SOC的变化情况,对Plug-in串联式混合动力汽车控制策略进行了分析和研究.
作 者：毛文刚 吴森 作者单位：武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉,430070 刊 名：北京汽车 英文刊名：BEIJING AUTOMOTIVE ENGINEERING 年，卷(期)： “”(2) 分类号：U469.79 关键词：PHEV SOC 控制策略混合物中某组分含量测定的策略 第6篇
元素化合物的知识是九年级化学教育的重要组成部分，是实现物质分离与转化的重要依据，熟练掌握物质的性质才能更快、更准的将混合物中各组分离或转化。常用的物质分离或转化的方法有过滤法、结晶法、气化法、沉淀法等。混合物中各成分均保持原有的性质，依据物质性质的差异，选择恰当的方法分离或转化某一组分，是测定混合物中某组分含量的首要任务。
例1我国某些盐湖出产天然碱中含有杂质为氯化钠及少量泥沙。某校初三学生为了该天然碱中，提出了两个方案，具体过程如图1所示。
请回答：
（1）A试剂化学式是 ，A试剂须“过量”原因是 。
（2）方案二中“操作Ⅰ”应是 操作。
分析盐类是元素化合物的重要基础知识之一，碳酸盐的性质是盐的重要内容。碳酸钠能与酸反应产生气体；还能与含钙离子或钡离子的溶液反应生成白色沉淀。题目依据碳酸盐的化学性质确定实验原理，设计了两种转化方案。
依据物质的性质，可以确定物质分离和转化的方法。测定物质中某组分的含量，也能帮助学生了解化学与生活、化学与社会的密切关系，激发学生关注化学，亲近化学，渴望学习化学的情感，培养学生的物质意识，形成正确使用的物质科学思想。在生活实例中运用元素化合物的性质，能复习巩固元素化合物的知识，有助于学生建立元素化合物知识之间的联系，实现所学知识的结构化、系统化。
二、依托实验获取数据
实验是科学探究的重要手段，是中学化学教育中不可缺少的重要组成部分，根据实验操作和实验的精确度，将初中化学实验分为定性实验和定量实验。定量实验是从数量的角度揭示物质及其变化的本质和规律。定量实验中出现的物质与物质之间存在“量”的关系，通常需要借助计量仪器来实现。如例1方案一中装置M可为图2，图2中运用盛有碳酸氢钠饱和溶液的洗气瓶来收集二氧化碳气体，排出的碳酸氢钠饱和溶液即为二氧化碳气体的体积，实验后取出量筒中的导管，读出液体的体积，记录实验数据。装置M若换成图3，经浓硫酸干燥后的二氧化碳气体，被氢氧化钠固体完全吸收，可通过称量装置A和氢氧化钠固体实验前后的质量，实验后增加的质量即为二氧化碳气体的质量。
图2图3定量实验中要求获得某些物质的正确、精确的“量”。熟练的化学实验基本操作、准确记录是学生必备技能，是实验得以成功的前提和保障。通过测定实验中某物质或某组分含量实验，训练学生规范的实验基本操作和科学的实验习惯，培养学生精细化的定量观念和严谨的科学态度。
合理的实验方案，规范的实验操作，是实验得以成功进行的保障。实验数据的处理和误差分析也是定量实验中一个重要的环节，选择正确的数据运算才能确保计算结果的准确。
例2某同学欲测定Na2CO3和NaCl固体混合物中Na2CO3的质量分数，分别取a g样品，下列方案进行实验，合理的是（）。
A.与足量稀盐酸充分反应，用排水法收集到V mL气体
B.与足量稀盐酸充分反应，称量反应后的溶液，质量为m1g
C.与足量氯化钙溶液充分反应，将沉淀过滤、洗涤、干燥，得到m2g固体
D.与足量浓盐酸充分反应，逸出的气体用NaOH固体充分吸收，固体质量增加m3g
分析本题设计四种实验方案测定碳酸钠的质量分数，并都记录了实验数据。依据碳酸钠能与酸反应生成二氧化碳气体，设计的A、B、D三种实验方案。因二氧化碳气体能溶于水，并能与水反应，故A选项中排水法收集的二氧化碳气体比理论值少，计算的碳酸钠的质量分数偏低；D选项中浓盐酸具有挥发性，氢氧化钠固体不仅吸收了二氧化碳气体，还有氯化氢气体和水蒸气，氢氧化钠固体增重的质量偏大，计算的碳酸钠的质量分数偏高；B选项欲运用实验前后质量差，即二氧化碳气体的质量，但缺少稀盐酸的质量，因而不能实现。根据碳酸钠能与氯化钙反应，称量沉淀碳酸钙的质量，再根据化学方程式求出碳酸钠，故C选项正确。
基于新搜索策略的混合蛙跳算法 第7篇
混合蛙跳算法(SFLA)是模拟青蛙觅食过程中群体信息共享和交流机制而产生的一种群智能算法[1]。该算法是Eusuff等人在2003年提出，分别结合了模因算法MA(Memetic Algorithm)和粒子群优化算法PSO优点，是一种全新的进化算法。该算法概念简单、控制参数少以及易于实现的特点，使得该算法常用来解决各种优化问题[2,3,4,5]。但相关研究表明，随着迭代次数的增加，SFLA中青蛙个体的趋同性导致种群多样性降低，算法易收敛到局部最优解，求解精度低，为此国内外学者对其进行大量的研究。如:文献[6]将差分进化算法DE(Differential Evolution)的思想引入蛙跳算法的搜索策略当中，利用SFLA和DE搜索机制的互补性增加搜索过程中发现新解的概率，进而有效地避免了搜索陷入局部最优解;文献[7]在子群内部搜索策略中通过引入“搜索加速因子”，提高了算法的全局寻优能力;文献[8]将模拟退火SA(Simulated Annealing)算法思想引入SFLA中，通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和求解精度。文献[9]在子群内部搜索策略中加入“认知分量”，提高了算法的求解成功率和跳出局部最优的能力。显而易见，想要改进SFLA，不仅要提高它的收敛速度，还要尽量避免其陷入局部最优解。
本文在借鉴前人研究成果的基础之上，提出一种改进的混合蛙跳算法，该算法不同于传统的混合蛙跳算法，传统的混合蛙跳算法未考虑个体的差异性，所有的青蛙使用相同的位置更新方法;而本文根据个体的差异性自主选择不同的位置更新方式，一定程度上避免了算法的盲目搜索、加快算法收敛速度，而且丰富了种群的多样性。在迭代过程中，每个青蛙个体根据实际情况，动态改变自身惯性权重，平衡了算法的全局搜索和局部搜索，增强了算法的鲁棒性。设立局部极值监听机制，通过停滞代数判断算法是否陷入局部极值，陷入局部极值时采用柯西变异对全局最优青蛙个体进行变异，帮助算法逃出局部极值。最后仿真实验证明了算法的可行性和有效性。
1 混合蛙跳算法
SFLA算法建立在种群中个体具有的模因进化及利用模因实现全局信息交换的基础上。简单地说，SFLA主要由局部位置更新和全局信息交换两部分构成。
以下简要介绍混合蛙跳算法的数学模型:
随机生成P只青蛙组成初始化群体Q={F1,F2，…，FP}，第i只青蛙表示问题的解为Fi={xi1,xi2，…，xil}，其中l表示变量的个数，即解空间的维数。将种群内所有青蛙按适应度降序排列，并分成m个分组，每个分组包含n只青蛙。其中P=m×n，分组方式见文献[10]。
对于每一个分组，适应度值最好的青蛙个体表示为Fb，适应度值最差的青蛙个体表示为Fw，而整个青蛙种群中适应度值最好的青蛙个体表示为Fg。然后对每个分组进行组内迭代搜索，即对每个分组中的适应度值最差的青蛙个体Fw循环进行位置更新操作，更新策略为:
其中，Di表示分量i上移动的距离，rand()表示0～1之间的随机数，Dmax表示每次青蛙个体所允许改变位置的最大值。
在位置更新后，如果得到新Fw的位置优于原来Fw的位置，则取代原来Fw。如果新Fw的位置没有得到改进，则用Fg取代Fb重复执行更新策略，如式(1)、式(2)。如果仍然没有改进，则随机产生一个新的青蛙个体取代原来的Fw。重复这种更新操作，直到组内最大迭代次数。当所有分组迭代至组内最大迭代次数，将所有分组中的青蛙重新混为一个新的青蛙种群，并再次排序和分组，然后每个分组再进行组内局部搜索。如此反复，直到满足结束条件(达到全局最大迭代次数或者收敛到指定的精度)。
2 改进的混合蛙跳算法
2.1 新的位置更新模式
如图1所示，以二维为例，描述青蛙种群位置的分布。其中，“●”代表最优青蛙个体(当前全局最优解);“□”离“●”距离最近，为较优秀的青蛙个体，这些个体适合在“●”附近进行更精确的局部搜索;“○”离“●”距离适中，是一般青蛙个体，这些个体有较强的全局寻优和局部寻优能力;“△”离“●”距离较远，代表较差的青蛙个体，这些个体适合做范围更广的全局搜索。传统的混合蛙跳算法中，所有青蛙个体都用相同的步长更新式(1)、式(2)进行位置更新，这样可能导致下列不合理情况:对于优秀的青蛙个体，如图1中“□”所示，虽然其离全局最优解“●”较近，但进行位置更新时，其移动步长较大，位置更新后，导致优秀个体反而偏离了全局最优解;对于较差的青蛙个体，如图1中“△”所示其本身离全局最优解“●”较远，但进行位置更新时，其移动步较小，位置更新后，导致较差的个体仍然离全局最优解较远。所以，传统的蛙跳算法属于盲目搜索，使得算法收敛速度变慢。
为了避免算法的盲目搜索，应根据青蛙个体的优劣程度，自适应地调整移动步长，使每个个体的搜索空间更加合理科学。本文根据适应度值所在范围进行分类，以评判青蛙个体的优劣程度。
定义1粒子平均适应度值在SFLA中，设青蛙个体的数目为P，第i个青蛙个体的适应度值为fi，则族群中粒子的平均适应度值为:
设f'avg为青蛙种群中个体适应度值优于favg的平均适应度值。当个体适应度值fi小于f'avg时，个体比较接近全局最优解，位置改变不宜太大，参考当前组内最优青蛙，进行更精确的局部搜索;当个体适应度值fi介于favg和f'avg之间时，个体为一般个体，具有较好的全局寻优能力和局部寻优能力，按一定的比例分别参考全局最优个体Fg和组内最优个体Fb进行位置调整;当个体适应度值fi大于favg时，这些个体离全局最优解较远，不应该局限于个体附近小范围搜索，而是参考全局最优青蛙个体，以获得较大步长，进行范围更广的全局搜索。综上所述，青蛙移动的距离为:
其中，rand()表示0～1之间的随机数。λ是学习因子，，当fi离f'avg较近时，λ的值较小，1-λ的较大，使青蛙个体以较大的概率进行更精确的局部搜索，较小的概率进行范围更广的全局搜索;反之，当fi离f'avg较远时，λ的值较大，1-λ的较小，使青蛙个体以较大的概率进行全局搜索，较小的概率进行局部搜索。
2.2 ω自适应调整
惯性权重ω对SFLA的收敛速度和精度几乎起着决定性的作用[11]。传统的线性递减惯性权重在每次全局迭代中给粒子赋予相同的惯性权重，但粒子之间优劣有别，存在着差距，应根据它们的差异赋予不同的权限权重值。当粒子在全局最优解附近，该粒子应进行更精确的局部搜索，所以赋予较小的惯性权重值;当粒子离全局最优解较远，说明该粒子与最优解差距较大，需要赋予较大的惯性权重值，逃离原先的位置，进行更广阔的全局搜索，加快向全局最优解靠近。本文根据青蛙个体的适应度值动态调整惯性权重，第i只青蛙的惯性权重为:
其中，ωmax为最大惯性权重;ωmin为最小的惯性权重，一般来说惯性权值ωmax=0.9，ωmin=0.4时算法的性能最好;fi表示第i只青蛙的个体适应度值;fw、favg、fg表示族群中最差、平均、最优适应度值;。当fi<favg，青蛙个体里全局最优解较近，惯性权重为ωmin加上系数为a的自适应微调，有利于进行更精确的局部搜索;当fi≥favg，青蛙个体里全局最优解较远，惯性权重为ωmax加上系数为b的自适应微调，有利于进行范围更广的全局搜索。
更新最差青蛙位置的式(2)改为:
2.3 最优个体优化策略
本文提出的搜索策略，算法受全局最优解的影响较大，一旦全局最优青蛙个体Fg陷入局部极值，算法很容易陷入局部最优解。因此，需要对Fg进行优化处理。柯西分布易产生一个远离原点的随机数，它比高斯变异产生的随机数分布范围更广。用柯西变异算子对Fg进行变异，易产生较大的变异步长[12]，有利于“逃出”局部最优解的陷阱，使其偏离原来运动轨迹，从而能够有效地避免算法陷入局部最优解。
本文中引入监视哨—停滞代数[13]来监视算法是否收敛到局部最优解。停滞代数的计算过程:初始化一个停滞代数计数器Cstop，初值为零，在算法运行过程中，检测本次全局迭代的全局最优解与前一次全局迭代的全局最优解是否得到改进。如果没改进，计数器Cstop加1，如果得到改进计数器将清零。当Cstop增加至阈值E时，就表明算法已经停滞时间过长，可能已经早熟收敛。因此需要对全局最优青蛙个体进行柯西变异，以帮助其逃离局部最优解;未达到阈值E，说明算法没有陷入局部最优解，可以按照当前的轨迹继续进行搜索，即:
式(7)中:η为扰动振幅值参数，μ为满足柯西分布的随机变量。
2.4 算法流程
本文改进的混合蛙跳算法NSSFLA的处理流程描述如下:
Step1初始化算法参数。青蛙种群中青蛙个体的数量P，模因组数量m，模因组内进化次数M，全局最大迭代次数T等参数。
Step2随机初始化青蛙种群。
Step3将所有青蛙按其适应度值降序排列，根据分组规律分成若干个分组，并记录全局最优解Fg以及每个模因组内最差青蛙Fw及最好青蛙Fb的适应度值。
Step4计算组内所有青蛙个体的平均适应度值favg，再计算青蛙种群中适应度值小于favg的平均适应度值f'avg。根据青蛙个体的适应度值从式(4)中选择相应的步长更新公式，根据式(5)自适应调整惯性权重，再通过式(6)进行位置更新。重复上述过程，直到满足组内最大迭代次数。
Step5在全局迭代中，判断本次当前迭代产生的全局最优解与前一次全局迭代的全局最优解相比是否得到改进。如果没改进，计数器Cstop加1，如果得到改进计数器将清零。当计数器的值达到阈值E，就按式(7)对Fg进行柯西变异。
Step6将各组青蛙重新混合形成新的种群。
Step7判断算法是否满足结束条件。若满足，则输出最优解;若不满足，则跳到Step3继续执行。结束条件:算法迭代至全局最大迭代次数或者收敛到指定的精度要求。
3 实验仿真
3.1 实验平台测试函数的介绍以及参数的设置
为了检验改进算法的性能，设计实验环境在软件平台MatLab上。测试对象为6个经典的连续函数:Sphere、Rosenbrock、Rastrigin、Griewank、Ackely、Schafferf7，分别标注为f1、f2、f3、f4、f5、f6。其中，f1为简单的单峰函数，f2为简单的多峰函数，f3-f6均为复杂的多峰函数。这些函数的理论全局最优解都为0。6个函数表达式如下所示:
算法的参数设置:SFLA算法的青蛙数量200个，模因组数20个，组内最大迭代次数10次[14];将NSSFLA算法与文献[6]改进的算法(简记MSFLA1)、文献[15]改进的算法(简记MSFLA2)以及经典的SFLA算法进行对比实验。
本文评估算法的寻优性能从以下两个方面进行:首先，指定全局迭代次数，比较算法的速度、精度以及稳定性3个方面。其次，指定收敛精度，评估算法的全局迭代次数以及收敛时间。
3.2 实验结果及分析
1)指定全局迭代次数的分析。指定全局迭代次数为500次，实验独立运行30次。实验结果的数据如表1所示，进化曲线图如图2-图7所示。其中表1中“最优解”表示30次试验中精度最好的结果，“平均最优解”表示30次实验结果最优解的平均值。图2-图7为算法对六个函数的寻优进化曲线。其中横坐标代表进化迭代次数，纵坐标代表了每次全局迭代中的平均最优适应度值。对纵坐标的计算结果取自然对数(底数为2)，以方便直观地比较各算法的进化曲线。
从表1的“平均最优解”列的数据可以看出，在6个函数中，除了第2个和第5个函数外，NSSFLA都收敛到理论最优解0，第2个函数NSSFLA的收敛精度也比另外两种改进算法要高，说明本文改进的算法的精度得到了有效的提高。比较各算法的方差，NSSFLA的稳定性也优于MSFLA1和MSFLA2。从图2-图7的寻优进化曲线可看出，NSSFLA的曲线都在其他算法曲线的左下方，说明NSSFLA收敛速度更快，这是由于NSSFLA采用了新的搜索策略，一定程度上可以避免算法的盲目搜索，算法的搜索过程更加合理，更加流畅。
2)指定收敛精度的分析。6个测试函数中有简单的单峰函数，也有复杂的多峰函数，设置统一精度可能导致有些算法无法收敛到指定精度，本实验按照函数的复杂程度设置相适应的收敛精度，各函数的收敛精度如表2中的“精度”列所示。为了避免算法无法收敛到指定精度而使程序一直运行下去，本实验设全局迭代次数最大为500次，超过500次就认为该算法寻优失败，表2中“成功率”是指算法寻优成功的次数/算法寻优的总次数。实验结果如表2所示。
从表2的数据可以看出，在SFLA对所有的测试函数都很难达到指定精度;除了MSFLA1在对Rastrigin函数达到指定精度时成功率只达到87%外，其余都达到了100%。MSFLA2与NSSFLA都达到了100%的成功率，但相较之下，NSSFLA的迭代次数更少，平均运行时间也少，说明NSSFLA算法的收敛速度比其他算法要快。综上对表中数据以及图像的分析，本文算法的改进是可行的、有效的。
4 结语
混合动力电动汽车控制策略优化 第8篇
对于不同类型的混合动力汽车, 已经研究出来很多不同种类的控制策略, 但是对于所有类型的混合动力汽车来说, 控制策略的参数优化有着很大的共通。一般情况下, 都是根据以往的经验来设定一套大概的值, 然后进行参数的微调找到最合适的参数。然而这种尝试的办法很难锁定最佳的参数搭配方案, 因此在参数优化的过程中就使用优化算法来解决问题。
2控制策略的分类
2.1基于规则的能量管理策略
2.1.1逻辑门限值控制方法。通过阈值的设置来限制发动机的有效工作范围, 控制发动机和电池在高效率范围内工作。该算法简单易实现, 应用较普遍。此种策略中要提前设置阈值, 所以造成控制系统较难随时匹配实际的情况和参数的改变, 同时也忽略了电机的效率情况, 所以这种静态控制策略并不是最优的。
2.1.2基于模糊控制的智能型控制策略。该策略来源于人类的思维方式, 提取被控系统的定性和定量信息, 通过推理来控制一些很难模型化的系统。由于不能够模型化, 所以设计者通过自己以往的经验来提炼规则。
2.2瞬时优化控制策略
对于不同的功率分配以及地点, 该策略实时监控发动机和电动机的消耗燃油量和排放量, 通过这些数据得到最适合该混合动力系统的工作模式以及地点。该策略目前并未广泛使用。
2.3全局优化控制策略
全局最优控制策略是根据最优化方法和最优控制理论而得到的策略, 用于分配混合驱动动力。若想使用该策略最重要的前提是清楚汽车的行程, 由于这一点的限制, 该策略目前尚未投入实用阶段。所以, 可以说全局最优控制策略仅仅称得上是一种控制策略设计的方法。
3参数优化算法
3.1遗传算法概述
遗传算法实质上是一种高效并行在全局范围内进行搜索的方法, 该方法借鉴了生物界的自然选择规律和自然遗传机制[2]。该方法的搜索不需要提供梯度信息便可以自己得到搜索空间范围内的信息并进行叠加。在处理空间问题参数的时候, 要先将空间问题参数进行编码才能进行, 也就是把这些参数转换成遗传空间内的特定染色体或个体, 他们是根据基因以某些特定的结构形成的。下一步使用选择、交叉和变异等遗传算子, 模拟生物种群在大自然环境中的自然选择过程, 优胜劣汰从而进化, 直到将要求解的集合收敛于最优状态。
3.2模拟退火算法概述
模拟退火算法的原理是固体退火, 固体退火指的是加热固体使其温度足够高, 然后慢慢的降温, 加热温度升高的过程中, 固体内部粒子的排列没有顺序, 使得内能增大, 慢慢降温的过程中粒子呈有序排列, 当到达常温的时候回到稳定的基态, 此时内能达到最小值[3]。使用该原理来模拟解决组合优化问题, 将内能E模拟为目标函数值f, 温度T看做控制参数t, 就演化为我们所使用的模拟退火算法。模拟退火算法是一种随机组合优化方法, 它是在局部搜索算法的基础之上演变而来的。模拟退火算法以一定的概率选择区域内费用值大的状态, 这也是其区别于局部搜索的地方。当初始温度足够高而温度下降的足够慢时, 该算法完全能够收敛到全局最优值。当系统温度较高时该算法能够使之避免局部最优, 而且当系统在温度下降到接近全局最优点的时, 该算法能够极大地避免此时接受次优解的情况出现。
3.3组合优化算法的编程
遗传算法的优势是具有很高的在全局范围内进行搜索能力, 然而当进化群体中存在为数不多的几个个体, 它们相较于剩余其他个体具有很高的适应函数值, 不用经过几次迭代这些个体便会占据整个种群, 此时就会将进化过程收敛, 而并不是真正的收敛, 也就是所谓的“过早收敛”, 这是遗传算法的不足之处。而模拟退火算法在局部范围内的搜索能力具有极大的优势, 所以在这里将遗传算法和模拟退火算法进行结合, 将模拟退火算法演变, 做为遗传算法中的一个独立算子看待, 整个算法的具体过程是:首先随机分散的抽取出个体组成一组最初的群体, 然后使用普通的遗传算子得到一组新的个体, 在这些个体中进行筛选出一些较优秀的个体, 单独使用模拟退火算法处理, 从而得到这些优秀个体邻域内的新的个体, 存在一定的可能性是这些新的个体比原来的个体要好, 所以防止了少数优秀个体占据种群的情况发生, 解决了算法过早收敛的问题, 又极大的加快了种群的进化速度。如图1所示, 是遗传算法和模拟退火算法相结合的组合优化算法流程图。
文章使用遗传算法和模拟退火算法相结合的组合优化算法求解, 选取的设计变量定为动力系统匹配参数和控制策略参数, 目标函数选取为燃油经济性和排放, 以加速性能、爬坡性能、荷电状态校正为约束。图2所示为优化流程图。
4结束语
文章对混合动力汽车控制策略进行了分类及分析, 指出混合动力汽车的控制策略的缺点和不足, 需要进一步的优化。文章在详细论述遗传算法和模拟退火算法的基础之上, 提出了将两种算法相结合的组合优化算法。
摘要：混合动力电动汽车其中一个非常重要的技术是控制策略, 文章对混合动力汽车控制策略进行了分类及分析, 指出混合动力汽车的控制策略的缺点和不足, 需要进一步优化, 整车性能会受到动力系统匹配参数和控制策略参数二者的共同影响, 提出一种结合了遗传算法和模拟退火算法二者的优化算法。
关键词：混合动力电动汽车,控制策略,优化
参考文献
[1]刘明辉.混合动力客车整车控制策略及总成参数匹配研究[D].吉林大学, 2006, 4.
中学实施混合式学习的策略设计 第9篇
关键词：中学阶段混合式学习,可行性,策略设计
一、混合式学习的应用
自2003年何克抗教授在南京召开的全球华人计算机教育应用大会上介绍Blended Learning的理念之后，混合式学习被应用到了很多领域。国外的混合式学习主要应用在企业培训、远程教育等领域，最具有代表性，效果卓著的就是IBM公司的Basic Blue培训课程。在国内混合式学习主要集中在远程教育、高等教育等领域，如精品课程的混合式学习、基于平台的混合式学习。高等教育阶段学生自主学习能力较强，会主动探索问题，不需要教师过多的监督与管理，还有就是信息技术条件下学习资源的资金投入也非常大，因此这个阶段的成效还是非常显著的。中学阶段学生自控能力较差，需要教师的引导、监督。而这个阶段的学习以课堂教学为主，结合信息技术整合的课程相对较少。因此中学阶段的混合式学习较少，缺乏相应的学习环境、学习资源、学习策略的支撑，从而收效甚微。
二、中学实施混合式学习的可行性分析
1. 混合式学习有助于问题解决能力的培养。
中学阶段学习的课程门类逐渐增加，学习的内容也逐步加深。此时学习的自主能力显得很重要，还有学习的自觉性和依赖性、主动性和被动型并存。这需要老师合理地引导，对学生的指导更多地侧重学习方法和学习意志品质的培养。事实上，中美学生在解决问题上存在很大的差异[1]：中国学生擅长逻辑推理、逆思维和列方程解题等抽象思维方法，能用所学的知识将问题归纳并一般化，擅长列方程解应用题，并已形成一定的思维模式。美国学生方法较直观具体，如猜想和检验、动手画图和列表等，随机性成分比较多，缺乏系统性，花费的时间多，解题效率没有中国学生高，但美国学生多角度、多方向思考，大胆尝试不同的方法。因此中国学生在解决常规题时明显比美国学生占有优势，但在非常规问题的解决中，这种优势就不存在了。在非常规问题上，美国学生能综合运用自己所掌握的问题解决策略，同时能采用联系的观点，显然这种方法是值得我们借鉴的。由此看来，这个阶段无论是良构问题还是非良构问题的解决都非常重要，因此在混合式教学中问题解决能力的培养应该逐步渗透。
2. 新课标核心理念的指导是实施混合式学习的依据之一。
新课标的核心理念认为[2]：教学观念的改革，要以学生的发展为本。我们要注重全体学生的发展，注重学生的全面发展，注重学生个性的健康发展，注重学生的可持续性发展。(1)变革学习方式为研究性学习方式。这就要求我们在教学方法上从传统的教学模式变为以探究为主的多样化教学方式。(2)精选课程内容。我们要对教材足够熟练，准确地把握其深度和广度，提供给学生最基本的知识、技能和方法，给学生留出足够的空间让他们自己去想象、去探究。(3)开发新的评价体系。新课标的评价体系是旨在促进学生发展的多样化评价，其体现了诊断功能、导向机制、激励机制、全方位评价等。
新课标的核心理念告诉我们，首先应该注重学生学习观念培养，还要给学生自由发展的空间，并且注重他们的全面发展。其次要注重多种学习方式结合，多种学习资源混合，多种评价方式结合，真正做混合式学习，做到服务于学生，为学生的学习提供帮助。最后对教师的综合素质也提出了要求，除了对教学资源理解和深度掌握之外，还要加强对学生技能、方法的指导，引导他们注重去探索、认知。
3. 创新教育既是人才培养的保障，又是混合式学习所倡导的。
长久以来形成的根深蒂固的教育方式，严重制约着创新教育的实施，表现在：忽略学生的主体作用，学生的学习较为被动，长期以来的唯分数论已经形成了教育的怪圈;忽视个体差异，学生个体发展注重较少;过多注重知识传授，严重制约了学生问题解决能力、综合素质的提高和学习能力的培养，特别是创新能力的培养;学生综合学科的知识较为薄弱，缺乏综合、交叉学科的学习;学校的教学管理比较严格，学生没有充分的自主和开放的学习环境。
由此可见，要进行教育创新，必须充分利用现代教育技术手段，大力提高教育的现代化水平。首先，教育信息化为学生提供了良好的学习环境，使个性化学习和因材施教成为可能。利用信息化教育的环境，可以实现学生的个别化学习、小组协作学习、在线学习、在线讨论和远程交互的多媒体教学等，使学生从约束过多的环境中解脱出来，有利于发展个人的志趣，也有利于个性特征的培养。其次，在信息化技术环境下，学生一方面可以根据自己的兴趣和爱好对所学的知识和学习进度进行自主选择，另一方面可以对某一问题进行搜集、整理，实现发现学习和问题解决学习。这样有利于丰富学生的知识面，也有利于培养学生的创新能力和独立思考能力。最后，利用教育信息化手段，借助丰富的网络资源可以将一些抽象问题具体化，从而帮助学生理解和学习。教育信息化不仅在提高教育质量和教育效率上有潜力，在培养学生的创新精神和实践能力上同样也具有很大的潜质。
4. 混合式学习面临广阔的空间。
有许多研究表明，混合式学习对培养学习者获取知识的能力、分析问题和解决问题的能力、创新和组织能力等都有好处。但以往以学校为依托的混合式学习缺乏教师的深度参与，并不能取代传统的课堂教学。课堂教学的优势是高效、集中，教师的主导作用充分发挥，师生面对面交流，升华情感体验，等等。何克抗教授提出：所谓混合式学习(Blending Learning)就是要把传统学习方式的优势和E-learning (即数字化和网络化学习) 的优势结合起来。也就是说，既要发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用，又要充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性[3]。混合式学习还能培养学生的探究、创新精神。混合式学习的诞生和发展，是教学方式的一次革命，是教育方式、教学理念的螺旋式上升，是现代教育技术和教育教学发展的必然。所以，大量开展和推广混合式学习，将是我国教学改革的一种重要趋势。
三、中学混合式学习的策略设计
近年来，信息技术与中学课程的整合越来越多，在结出诸多丰硕果实的同时也面临着一些困境。至今为止对混合式学习策略是仁者见仁智者见智，没有一个统一的说法。在我国的中学教学中，一直都是多种学习媒体、教学资源、学习形式混合应用，这种教学往往流于形式，没有深入到实际的学习层面，对学生的学习效率、学习成绩的促进也难以考核。我们结合信息技术和中学的学科课程进行研究，对中学开展混合式学习的做法进行总结，并提出中学实施混合式学习的策略，希望能给大家一个参考。
1. 学习资源。
学习资源是进行学习的基础保障，它来自印刷材料、录像带、教学软件、课件、实验器材、互联网等。特别是互联网为学习资源提供了强大的学习资源支持。混合式学习资源既有传统课堂的教科书，又有基于互联网的辅助媒体资源和网络学习平台。该媒体资源既可以提供贴近情景问题的学习(主要是指贴近学生的生活)，又可以和课堂教学的问题紧密结合，还可以提供探究性学习，培养学生的探索、认知能力。真正做到培养学生的学习兴趣，并帮助学生掌握一定的技能。
2. 学习环境。
混合式的学习环境不再单纯指学校的学习环境和网络学习环境，还包括家庭的学习环境。学生不但可以在传统的物理环境即教室中学习，而且可以在虚拟环境中，即借助互联网学习，如网上课堂、虚拟社区、论坛、博客、微博等。家庭的学习环境需要父母深度参与其中，父母在为孩子树立榜样的同时，还要提供融洽的学习环境，为孩子的学习出力、献策并监督。在传统的教学中，学生可以积极主动地参与教学实践，自己动手操作，而网络学习却缺乏这样的条件，但它可以提供广泛的学习资源，家庭的学习环境学习比较轻松、自由。因此这三者是相互补充相互加强、相得益彰的。
3. 学习管理。
混合式学习管理包括传统的课堂教学的管理和在线学习的组织。一项网络调查表明，46.2%的人认为影响网络学习质量的最主要因素是学习监控机制。据英国远程教育专家伯纳狄特罗宾森所作的一个简单比较，中国学生的整体特征表现为缺乏自主性、独立性、缺乏自我控制学习能力[4]。因此混合式学习的管理尤为重要，特别是在线学习的组织与管理。在线学习需预先设定教学计划，学生可以根据自己的时间进行学习。教师对学生进行实时的网络监督，并且对学生的学习及时回馈。对学习不认真、态度不端正的学生适当引导;对随便猜测题目、胡乱做题的学生查明情况并进行指导。混合式的学习管理，教师、学生的角色都是多重的。
4. 学习方式。
从宏观意义上讲，包括离线学习和在线学习。离线学习大多指课堂教学，在线学习是指同步于课堂的网络辅助学习。从微观角度看，学生可以进行自主性学习、探究性学习和小组合作学习等。这种既能发挥教师主导作用，又能充分体现学生主体地位的以“自主、探究、合作”为特征的教学方式，把学生的积极性、主动性、创造性调动起来，这便是混合式学习的方式。
5. 学习支持服务。
混合式学习的学习支持服务包括面对面的直接交互和在线学习的间接交互。面对面的交互比较容易实现教师和学生的情感交流、知识交流和方法的切磋，但由于班级人数较多，很难实现一对一的交流。间接交互要充分利用好空间物理距离、心理距离和发展距离。传统课堂的时空距离很近，但真正的心灵之间的交流还是会有障碍。因此在线学习可以借助虚拟的网络袒露自己的内心，从而进行情感交流。同时还应设置多种交流途径，如提供网上专人值机答疑，BBS论坛、微博、博客讨论区或是留言板，还有就是学习双方的电话、邮箱地址等。教师还要对各种面对面的、同步的、异步的对话进行及时有效的反馈。
6. 学习评价。
混合式的学习评价结合课堂教学的评价和在线学习评价，评价方式倡导多元化，评价方式包括常规的测验测评、问卷评价、调查评价，以及表现评价、学生自我评价、小组评价、计算机自动生成的测评和学生对教师的评价，等等。总结性评价和形成性评价相结合，旨在发现和发掘学生多方面的潜能，帮助学生认识自己，树立学习的信心，真正实现量化评价与定量、定性评价相结合。
7. 学习动机维持。
影响学习动机的因素有很多，如好奇心和兴趣、目标和目标定向、自我效能感、归因和智力观等[5]。在混合式学习中，学习动机的维持离不开学习任务难易度的设定，太难了学生会选择逃避，太容易了学生会缺乏兴趣。其次要满足学生的学习期望，将混合式学习的学习资源与同步的课堂教学相结合，学生在获得知识满足的同时还能拓展视野，进行不同学科的交叉学习。最后要帮助学生树立信心，在混合式学习中，让学生自己设定目标，这样学生会愿意为达成目标而努力。当然辅导老师也要对学生进行实时的监督，当发现学生没办法坚持的时候要多给予鼓励、帮助，进行个别化的指导。
8. 情感交互。
混合式学习中不但注重学习环境建构、学习资源建构，而且非常注重情感的交互。在混合式学习中教师、学生的角色已经发生了改变，角色的转变淡化了传统课堂中教师的权威，教师成为咨询者和辅导者。学生可以主动参与到学习内容的选择，也可以按自己的意愿主动、有效地探索问题。多种角色的转变，能不断完善学生的情感体验。
在混合式学习中，尚没有一种固定的模式和方法，我总结了以上八个维度的策略和方法，在具体实施时老师们可结合具体教学，以使学习效果最优化。
参考文献
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基于混合QoS模型的服务选择策略 第10篇
Web服务(Web Service)是基于XML和HTTPS的一种服务,在分布式环境下Web服务已成为商业应用的重要部分。随着Web服务的日益增多,不可避免地涌现了大量功能相似但服务质量(QoS)不同的服务,如何快速、准确地从海量的服务中找到满足客户个性化需求的服务,是Web服务应用的重要工作。
Web服务的QoS研究已经成为Web服务研究领域里的热点。文献[1]通过扩展WSMO本体,使之支持基于QoS的匹配,但是服务供求双方只能通过“≤”,“≥”,“=”3种运算符进行服务匹配。Zeng等人[2]提出了QoS驱动的服务选择问题,该问题的解决运用多目标决策,但在大规模的商业应用场合中,还有许多问题要解决。目前基于QoS的服务选择算法都假设所有服务质量属性都以实数的形式给出,这种假设已不能满足在商业应用场合对QoS描述的需求,许多文献认为这种描述方法会导致丢失大量有用的信息。在高度开放、动态的网络环境中,服务的QoS属性应该以各种形式给出,以增强QoS的描述能力。例如,有些QoS属性可用区间型描述其在动态环境下的最大和最小值;有些属性可用语言型数据描述,因为其无法用数字描述。本文给出了混合型QoS模型,将QoS描述为精确数值型、区间数值型和模糊数值型。在此基础上基于TOPSIS决策算法给出了具有混合型QoS服务的选择过程。
1服务QoS属性描述
为了区分具有相似功能但服务质量不同的服务,必须建立服务的QoS模型。服务提供者和服务请求者可以使用不同的QoS概念描述服务质量信息。本文给出的QoS模型主要包括5个属性:price、availability、time、reliability和reputation。
Price:代表客户调用一个服务必须支付的费用,该值由服务提供商给出。P=Pc+Ps,P代表服务的总费用,Pc代表网络传输费用,Ps代表执行费用。该属性的类型为精确数值型。
Availability: 代表服务在一段时间内的可访问的概率。a=T/n,a表示服务的可用性,T为在一段时间内服务可用的次数,n为访问的总次数。该属性的类型为精确数值型。
Time:代表服务响应时间,指由客户端发出调用请求到服务执行得到最终结果花费的总时间,t=tprocess+ttrans,ttrans代表传输时间,tprocess代表执行时间。大部分文献将响应时间规定为单值数值型,本文将响应时间指定为区间型[aL,aU],T=[min(t1,t2,…,tn),max(t1,t2,…,tn)]。max(t1,t2,…,tn)和min(t1,t2,…,tn)分别代表响应时间的最大值和最小值。
Reliability代表服务的可靠性,表示服务成功执行的比值。在网络环境下,许多因素影响服务的可靠性,如网络环境,硬件,代码的风格等等。于是可靠性表达为区间型数值,R=[rL,rU],R代表服务的可靠性,rL可靠性的下限,rU为可靠性的上限。
Reputation代表服务的声誉,用来度量服务的可信程度,该值主要来自用户的反馈。由于用户不是QoS专家,对于某些属性的语义必定存在理解上的困难。声誉简单地表达为精确值不能反映出用户的真实意愿。在调用一个服务后,用户对服务的整体QoS评价为模糊的评价,例如:较高,所以声誉表示为语言型数据。在调用服务后,服务请求者给服务声誉打一个模糊的分值,该分值为一个集合(很高,高,一般,低,很低)中的一个元素。虽然语言型的数据具有合理的描述能力,但却不易计算,所以必须对它量化。语言型数据的量化方法通常采用三角模糊数。Re=(aL,aM,aU),其中aL,aM和aU分别表示三角模糊数的下界、核和上界值。语言型变量与三角模糊数的转换关系如下[3]:
为了实现对服务的语义描述,本文采用OWL-S描述服务信息。但OWL-S缺乏对QoS的度量,本文对OWL-S Profile增加了关于QoS的描述,如图1。其中属性hasMetric描述QoS属性值的度量方式,其支持精确型、区间型和模糊型三种方式度量。模糊型支持很高(VH),高(H),一般(M),低(L),很低(VL)词汇描述,hasHighValue和hasLowValue代表区间型的上限和下限。hasWeight描述QoS参数的权重,其取值在0和1之间,所有权重总和为1。hasTendency用来描述参数的取值趋势,有的QoS参数取值越大越好,有的参数取值越小越好。hasParaName描述QoS参数名称。属性hasFunction是复合QoS参数所特有,用来定义复合QoS参数与其他QoS参数之间的逻辑关系或者代数关系。
2采用TOPSIS的服务选择算法
2.1TOPSIS算法
TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)算法,逼近理想解的排序方法,该算法被Chen和Hwang[4]提出,借助多属性问题的正理想解和负理想解给各个方案排序,是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法。下面给出TOPSIS算法步骤:
(1)构造初始标准化决策矩阵;
(2)构造加权标准化决策矩阵;
(3)确定正理想解和负理想解;
(4)计算诸评价对象所有各指标值与最优方案及最劣方案的距离;
(5)计算诸评价对象与最优方案的相对贴近度;
(6)按贴近度大小将各评价对象排序,贴近度值越大,表示综合效益越好。
2.2服务选择决策过程
假设经过服务功能匹配获得了n个功能相似的服务,为了区分这些服务的服务质量好坏必须进行基于QoS感知的服务匹配。设服务候选集WS={ws1,ws2,…,wsn},对于每个服务,其服务质量向量都是5元组。n个服务的QoS属性可以构成一个矩阵Q=(qij)n×5,qij表示第i个服务的第j个质量属性的取值。第i个Web服务其QoS表示为QoS(WSi)=(qi,p,qi,a,qi,t,qi,r,qi,re)。
由于各个QoS指标的单位和评价方法不同,即它们的量纲和数量级也可能不同。最常见的指标类型有效益型指标、成本型指标。效益型指标是指标值越大越好的指标;成本型指标是指标值越小越好的指标。Price和Time属性,它们值越大对于整体的服务质量贡献越小,该类指标为成本型。Reliability, Availability和Reputation,它们的值越大对整体服务质量的贡献越大,该类指标为效益型。
2.2.1 本文首先对矩阵Q规范为标准化的决策
矩阵B=(bij)n×5
对于效益型指标规范的方法[5]:
(1)精确型数值
(2)区间型数值
(3)三角模糊型数值
对于成本型指标规范的方法[5]:
(4)精确型数值
(5)区间型数值
(6)模糊型数值
2.2.2 假设用户对各QoS属性偏好权重
ω={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5},且
2.2.3 根据规范化矩阵可确定正理想解X+和负理想解X-
(1)对精确型数值,令
(2)对区间型数值,令
(3)对三角模糊型数值,令
2.2.4 计算各方案到正理想解
X+=(X+1,X+2,[X
定义1[6] :设
定义2[7]:设
,而
。
2.2.5 计算每个方案的相对贴近度
2.2.6 di的大小按顺序排列di越大,其综合QoS越优
2.3服务选择架构
本文给出了服务选择架构,如图2所示。由于UDDI不支持语义描述,通过OWL-S/UDDI将服务转换为OWL-S格式使UDDI支持语义描述。服务选择过程如下:
1)服务提供者将携带QoS信息的服务采用扩展的OWL-S描述,并发布在UDDI注册中心。
2)Web服务消费者向QoS决策模块发出具有QoS约束的服务请求。
3)QoS决策模块查询UDDI注册中心,找出满足功能要求的Web服务。
4)UDDI返回查询结果。
5)对返回的Web服务,在满足功能需求的基础上,QoS决策模块基于TOPSIS算法对服务QoS属性综合排序,并将质量最好的服务返回给服务消费者。
6)Web服务消费者根据返回的结果调用具体的服务。
3实例分析
设现有n个功能相似的服务候选集WS={ws1,ws2,…,wsn},表2给出了其QoS属性集合,现采用TOPSIS决策算法给出服务的QoS排序过程。
1)根据表2形成QoS决策矩阵Q:
2)对矩阵Q规范为标准化决策矩阵B
3)求加权矩阵C,设ω1=ω2=ω3=ω4=ω5=0.2。
4)确定正理想解X+和负理想解X-。
X+=(0.118 3,0.104 9,[0.180 9,0.063 2],[0.099 1,0.108 0],(0.104 2,0.134 2,0.174 1))
X-=(0.082 8,0.099 2,[0.135 6,0.057 7],[0.085 5,0.096 0],(0.052 1,0.074 5,0.104 4))
5)确定各服务的QoS属性到理想解的距离。
d+1=0.035 4,d+2=0.066 6,d-1=0.042 1,d-2=0.028 0
d+3=0.075 4,d+4=0.007 0,d-3=0.002 8,d-4=0.074 2
6)计算相对贴近度
d1=0.543 2,d2=0.296 0,d3=0.035 8,d4=0.913 8
方案排序d4≻d1≻d2≻d3,即评价后的服务QoS性能排序方案为WS4>WS1>WS2>WS3。
4结束语
在动态的网络环境中,服务QoS属性描述的多样性是不可避免的,因为无法保证每个客户都是领域专家。本文结合相关文献的研究成果给出了精确数值型、区间型以及模糊数值型的混合型QoS描述模型,并在用户偏好确定的情况下提出了利用TOPSIS决策模型快速筛选出满足用户QoS要求的服务。如何在用户偏好不确定的情况下选择服务是下一步值得研究的问题。
摘要：目前大部分Web服务质量属性都采用精确数值型描述,不能适应客户对服务QoS描述的需求。为了增强服务QoS描述能力,给出混合QoS模型。该模型将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和模糊数值型,并基于OWL-S增加了其QoS信息的描述。在此基础上,采用TOPSIS决策算法给出混合型QoS属性服务的选择过程。提出了一种基于理想解的多属性决策模型。实例验证该模型是可行的。
关键词：Web服务选择,混合QoS属性,理想解,TOPSIS
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混合策略 第11篇
（东风汽车有限公司 东风商用车技术中心，武汉 430056）
随着已经实现工业化国家的不断发展和新兴国家的工业化迅猛壮大，汽车在人们生活中得到迅速普及地球上的石油资源不断消耗和枯竭，燃油价格不断上涨，因此节能和环保成为汽车工业可持续发展的关键课题，也是汽车企业未来的核心竞争力所在。如何减少燃油消耗和降低排放，对当前的汽车企业来说是非常重要和刻不容缓的工作。目前全球大型汽车企业已将研发节能新能源汽车纳入企业发展战略中，许多汽车公司已经有成熟的新能源汽车投放市场，尤其是混合动力车（包括乘用车和商用车）获得了市场的普遍认同和接受。混合动力车由于有着较低成本、较高的可靠性和实用性，在可以预见的时期内是节能减排的必经之路。混合动力汽车实现节能主要靠四个方面：发动机优化、车身轻量化、能量回馈和怠速停机。混合动力车包括轻度、中度和深度混合三种技术层次。轻度、中度混合动力汽车，主要靠怠速停机功能来达到节油目的。其中，轻度混合动力可基本不改变发动机，中度只需对发动机做有限的改动。
ISG（integrated-starter-generator）柴油混合动力系统属于并联式混合动力系统，ISG电机集起动机、发电机功能于一体，能够实现怠速停机、加速助力、行车充电等功能，可以有效的调节发动机运行工况，是一种轻度混合动力系统。ISG混合动力系统相比传统车辆系统改动较小，同时成本增加也较小，是各个厂商经常采用的方案，因而研究其能量分配策略也具有现实意义。
本文研究的对象是以一款短途运输车为基础车的ISG混合动力中型卡车，分析了整车能量分配算法和策略，并进行了仿真分析。
1 ISG混合动力的技术方案
在基础车上，将ISG电机安装在发动机曲轴输出端，ISG电机转子前端与发动机飞轮连接盘联结，后端安装飞轮及离合器，取消原有的起动机和发电机，成为ISG混合动力车辆。ISG系统中采用开关磁阻电机，使用140 ps发动机加ISG电机的结构代替原来的180 ps发动机。基础车与改装为ISG混合动力车的车辆模型见图1及图2。
整车控制单元（HCU）作为整车的控制中心，与电池控制器（BMS）、电机控制器（MCU）和发动机控制器（EECU）进行通信，协调各部件的工作。在车辆行驶过程中，HCU除了处理各种故障信号外，最重要的任务是解决发动机和ISG电机间的能量分配问题。能量分配策略一般采用规划分配优化的方法，具体可分为以下两种：静态能量分配控制，即采用查能量分配表进行控制的方法；动态能量分配控制，即采用实时动态分配的控制方法，根据各模块的状态和驾驶员指令进行一定的优化来实现车辆的能量流动分配。
本文采用一种基于逻辑门限值的动态能量分配策略，首先根据驾驶员油门请求和瞬时车速来判断车辆状态，实现发动机起停控制；然后根据驾驶员油门请求和发动机转速确定整车需求转矩；最后结合电池荷电状态SOC（state of charge）、整车需求转矩以及发动机或ISG电机转速（两者相等）、车辆起停信号等进行扭矩分配，保证车辆动力需求的同时，控制发动机工作在最佳经济性区间。
2 能量分配策略及混合动力车辆建模
2.1 能量分配策略
混合动力卡车工况一般限于城市工况，用于短途物流运输，工况定义为实际采集的某城市工况。
ISG柴油混合动力中型卡车采用140 ps柴油发动机和35 kW的ISG电机替换原180 ps发动机，基础车型和ISG混合动力车型的主要参数见表1。
表1 基础车型和ISG混合动力车型的主要参数
发动机和ISG电机总成外特性见图3、图4。
能量分配策略以综合优化发动机油耗和排放为目标来确定发动机的最佳输出转矩。由于发动机油耗和排放性能是互相制约的平衡关系，很难做到油耗和排放性能同时最优。因此本文的能量分配策略以实现最小燃油消耗为主要目标，适当考虑发动机的排放优化问题。以下从三个方面进行分析开发混合动力中型卡车能量分配策略。
1）发动机转速调节
由于基础车只有发动机一个动力源，因此后桥速比必须选得较大，且换挡转速较高才能保证足够的驱动力。采用ISG混合动力方案后，由于有了电机的辅助，在低速段，电机可以提供很大的扭矩进行驱动辅助，发动机不仅马力可以降低，而且后桥速比可以选择较小的速比，换挡转速也可以选择发动机经济区进行换挡，可以保证整车有很好的的经济性。
2）发动机负荷调节
电机助力区确定方法：以上的发动机转速调节，相当于没有使用发动机油耗较高的高功率区域，因此，发动机负荷比基础车的发动机负荷高。在发动机负荷超过一定限值时，电机启动进行助力，根据发动机的万有特性，选择发动机经济区的中间扭矩线作为电机助力的触发线，超过该扭矩线则电机助力。
电机发电区设定方法：在ISG混合动力系统中，电池相当于一个缓冲池，以电能的形式存储和释放能量。其电能的来源有两个，一是发动机带动电机发电，将一部分燃油化学能转换成电能；另一种是通过制动能量回收蓄积一部分电能。从图4可以看出，ISG电机发电功率较小 （15 kW），制动能量回收有限；同时，由于ISG电机与发动机飞轮刚性连接，制动时发动机系统消耗了部分制动能量。因此，混合动力车辆要实现节能，首先要保证从发动机输出的能量能经过电池的缓冲后能尽可能高效的输出，这就要求充放电过程保持很高的效率。以下不考虑制动能量回收，从最小功率损失的角度出发，对充放电效率进行探讨。
在ISG混合动力系统中，电能的循环过程为：动力从发动机输出→离合器→电机（发电）→电池→电机（电动）→离合器2→变速箱。从变速箱开始后面的动力传输过程与常规车辆相同，与混合动力无关，在此就不关注了。通过对动力传递过程“→电机（发电）→电池→电机（电动）→”中的效率与发动机负荷调节的效率进行对比，计算出合适的油电转换区间，从而可以得到在任意瞬时发动机和电机的扭矩分配关系。
根据以上原则制定了某一时刻混合动力系统的运行区间见图5。
3）怠速停机控制
当车辆处于怠速状态时，发动机的运转对于整车行驶和运输里程毫无意义。因此，这段时间的油耗完全可以通过发动机停机节省下来，根据实际车速和驾驶员油门踏板信号来判断车辆是否需要停机。
2.2 系统建模
综合以上几点，在Matlab/Simulink中搭建了混合动力车辆的控制模型，其能量分配策略用Embedded MATLAB Function编写，能够支持代码生成。
将控制策略模型生成.dll文件与基于Cruise的车辆模型进行了连接，模型编译设置如图6所示，选择针对Matlab自带的lcc编译器的编译模板进行编译，仿真步长设置为Cruise计算步长的1/20，关于Matlab与Cruise的接口配置方法在此不再赘述。
对Cruise的换挡策略和主减速比进行更改后，完整的混合动力模型就搭建好了。
3 仿真分析
基于本文的能量分配策略，在仿真过程中对标定参数进行了优化，分析结果如下。
3.1 总体结果对比
表2中第一项失效时间是指实际车速超出目标车速误差范围的时间，这段时间在总的工况中占比例很小，而且从下文车速跟随部分的数据分析来看也是完全可以接受的，对整个计算结果没有实质影响。
表2 基础车型-ISG车型计算结果对比表
可以看出，总体油耗和折算出的百公里油耗略有偏差。实际上是由于在计算过程中，车速是一个动态控制的过程，两种车型计算时的整车模型有很大不同，车速控制不可能完全一致而导致工况运行距离不等，引起折算出的油耗与总体油耗略有差异，因此根据这两个数据计算出的节油率也不同。但是差别不大，我们在以下的讨论中以总油耗的计算结果为准进行分析。
表2显示，采用ISG混合动力系统的样车在工况分析中实现了降低油耗的目标，节油率为4.68%：在怠速、加速、减速等工况下，由于控制策略定义为怠速停机、加速助力，发动机负荷输出功减少，故均实现了节油；等速情况下由于电机发电导致发动机油耗增加，故此时反而耗油多。从表2最后一列来看，怠速停机提供了3.76%的节油率，占总节油效果的80.34%，行驶工况（加速、等速、减速）的节油率为0.92%。总体上不仅克服了油电转化的效率损失，而且提供部分节油贡献，说明制定的控制策略是合理的。
同时，整车排放中一氧化碳和碳氢化合物明显降低，但是氮氧化物增加17.81%，这是控制策略对于发动机工作负荷调整的结果，从后文发动机工作点的分布可以得到验证。后期可考虑增加后处理设备处理氮氧化物，从而获得整车排放性能的全面改善。由于缺乏发动机低速及起停工况的排放数据，在仿真计算过程中这部分排放数据输出为0，实际上该区间为高排放区，本策略通过电机启动发动机，取消了发动机的这个高排放区，对排放有一定好处。
3.2 电池荷电状态（SOC）比较
从图7可以看出，在车辆需求扭矩较低时，电机发电；车辆需求扭矩较高时，电机助力。仿真起始SOC为60%，仿真结束时SOC为60.116%，基本保持与初始SOC值一致。保持SOC平衡对混合动力车辆比较重要，在这种情况下，无需为电池额外充电，且电池基本能够保持在最高效区间工作，对电池的性能和寿命都是有益的。考虑到车辆停止时电池会存在自放电导致SOC下降，因此，略高的SOC也有利于下次车辆启动时SOC在正常水平上。比较可贵的是，在总体节油的情况下，SOC略有增加，说明控制策略确实是充分利用了发动机和电机的高效区。
3.3 工况车速跟随情况
从图8可以看出，在整个工况中，车速总体跟随良好，仅在车速42 km/h以上加速时，有少许部分实际车速略低于目标车速，但是加速终了时与目标车速保持一致，而且车辆实际加度波动更小，加速过程更加平稳，发动机扭矩波动更小，在实际使用中应该更加经济。总体上，可以认为车辆驾驶性能良好，能够满足驾驶员的动力需求。
3.4 发动机工作点分布
由图9及图10可以看出，基础车为了保持充足的后备功率，因此换挡区间比较大，发动机运行点分散，360 Nm（负荷为60%）以上区域仅占总运行时间的8%，高负荷区的实际利用率并不高。而采用ISG方案的混合动力系统后，优化了换挡区间，发动机运行点都集中在经济区 （1 000～1 600 r/min之间），同时降低了发动机功率。同等情况下，高负荷（60%）区占15%，发动机高效区利用率提高；此外在低负荷区，基础车型大部分运行点都集中在此区间，而ISG车型则较少集中于此区间，而是更多的分布于中等负荷区，发动机运行区间得到明显优化改善。综上，可以认为控制策略对发动机负荷的调整效果较好。
3.5 起停控制结果分析
由图11可以看出，车辆运行过程中，起停开关保持在开（起停开关值为1）的状态；在发动机怠速时，起停控制开关准确的关闭 （起停开关值为0）；起停控制准确的判断了车辆状态，保证发动机怠速停机功能正确，从而贡献了占总体80%节油效果。
3.6 扭矩分配结果分析
从图12可以看出，在怠速状态，发动机和电机处于关闭状态，输出扭矩为0；在车辆扭矩较低时，发动机对电机进行充电；在车辆需求扭矩较高时，电机进行助力。发动机输出扭矩一直保持在中高负荷状态。而由于Cruise对油门是反馈控制的，在部分情况下车辆加速度波动加大，引起车辆需求扭矩波动，导致电机在电动和发电之间快速波动。总体上，可以认为扭矩分配策略是比较合理的。
4 结论
本文在理论分析的基础上，结合实例，采用Matlab/Simulink建立控制模型，开发了基于逻辑门限值的ISG混合动力中型卡车能量分配控制策略，以AVL/Cruise建立整车物理模型，进行了仿真分析。仿真结果表明，采用ISG混合动力系统的中型卡车实现了较好的节油效果，并且保证了电池SOC平衡，车辆动力性能够满足要求，整车能量分配控制策略是有效的。
在以上的仿真计算中，也存在一些不足，如目前的控制策略中没有考虑制动能量回收，没有考虑电机和电池温度特性，以及电机在不同工况下的波动特性优化等，将在后续的工作中对进行研究分析。
［1］秦大同,舒 红,胡建军,胡明辉.轻度混合动力汽车动力性能仿真及动力系统参数匹配研究 ［J］.机 械 工 程 学 报,2004,40（02）:12-20.
［2］浦金欢.混合动力汽车能量优化管理与控制策略研究［D］.上海:上海交通大学,2004.
混合策略 第12篇
1 核心网网元融合
核心网是移动通信网络的核心组成部分, 对于整个无线通信的实现具有十分重要的意义。GSM网络的核心网属于TDM中心节点交换型, 而WCDMA网络的核心网属于分布式网络结构。在GSM网络的基础上搭建WCDMA核心网必须要基于如下原则: (1) 优先确保GSM网络的网络稳定性, 避免新的网络对GSM网络相关业务带来干扰或影响; (2) 均衡发展, 相互补充, 确保混合网络既能够利用GSM网络的特性向用户提供语音信息, 还能够利用WCDMA网络进一步开发和拓展数据业务, 促进各无线业务的均衡发展; (3) 充分利用现有网络资源, 网络的升级换代虽然不可避免, 但是在混合组网阶段还是应该注意要在最大范围内利用GSM网络的资源, 避免因网络替代而出现公共资源浪费。
总结来看, 在GSM网络的基础上进行WCDMA混合组网可以执行如下策略。
1.1 MSC Server与MGW替代MSC的策略
2G网络向3G网络过渡中若直接对现有的MSC进行改造, 无论改造成本还是改造难度都非常大, 甚至会影响现有的2G网络的稳定性和可靠性, 为解决该问题可以使用MSC Server与MGW来替代MSC。
实际应用中, MSC Server的设置可以遵循“集中化”的原则设置在某一用户相对集中的地区来向若干个移动业务本地网提供相应的数据或语音服务。需要注意的是, 其所选取的位置应该尽量与IP承载网核心路由器机房接近, 这样可以有效提升系统的传输电路组织结构。除此之外, 为保证系统运行的可靠性与稳定性, 服务器设置过程中要部署备份机制。
而MGW的设置则遵循初期集中化, 积累到一定规模后再进行逐步下放的原则。同样的为便于传输电路组织, MGW对部署具有一定要求, 其设置属性应该参照与其有连接的RNC的设置方式。
1.2 HLR
HLR主要负责对用户的数据库设备进行管理和维护, 但是在不同的网络制式下其所负责的具体功能存在一定的差别。
在用户信息定义方面, 由于WCDMA网络所能够提供和承载的业务类型和数量得到了极大的拓展, 故其在HLR中存放的用户信息量相较于GSM网络而言也得到了非常大的丰富。此时, 不同网络对HLR的数据定义出现了差别性。在鉴权机制方面, WCMDA网络下的HLR除了兼容支持GSM网络下的多个算法外还添加了对3G网络鉴权算法的支持。特别的, 其还具有由五元组向三元组转换的特性。在MAP协议方面, WCDMA承载的3G业务和功能的丰富使得两种网络下的MAP协议呈现出一定的差别性。
为同时满足混合网络的网络特性, 混合组网中的HLR必须进行软件升级, 进而极好地满足不同用户的无线网络应用需求。
1.3 CMN
CMN的引入可以对混合网络所使用的MSC Server之间传输的信令进行汇聚, 同时对网络内被叫用户的号码进行分析, 其应用可以有效提升网络的扩展性能与可维护性能。实际应用中, CMN的构建原则如下:在混合组网的初期, 现有的网络可以承载不同MSC Server之间的BICC信令, 因而不必刻意设置过多的CMN节点, 只需要以大区为单位进行设置即可;当BICC信令交互量超出现有网络的承载时可以将全网作为一个整体进行CMN节点集中部署, 这样可以有效减少BICC信令的转接次数, 提升整个网络的通信效率。
2 混合组网策略
2.1 覆盖策略
无线通信网络的建网成本相对较高, 在现有的GSM网络下建设WCDMA网络应该具有一定的前瞻性和规划性, 尽量避免后期因网络覆盖不当而出现的调整。具体的, WCDMA网络的建设应该以重点地区、重点业务、重点对象为指导原则, 有针对性地进行网络建设, 在重点城区进行连续性网络覆盖建设, 而对于相对远郊或非重点区域则是用现有的GSM网络作为承接和延续, 保证整个混合网络的连续性。WCDMA网络覆盖范围内的用户可以优先选择3G网络, 而离开其覆盖区域时用户进行网络重选, 与GSM网络建立连接。
2.2 资源共享策略
适当条件下, GSM网络可以与WSCDMA网络进行资源共享, 特别是基础设施。同时, 对现有GSM系统进行改造还可以实现室内分布系统的共享。目前, GSM网络的站址设置以容量为主, 但是其所能够支持的覆盖范围有限, 此时可以使用该基站发展建设WCDMA网络, 即共站设置双网络, 但是在建设过程中应该注意调整WCDMA网络的导频信道功率, 避免其影响到GSM网络的正常使用。通常要求该功率值不应超过基站总发射功率的百分之十。共站建设时通常会涉及到配套资源的扩容问题, 特别是新建的WCDMA网络, 其系统多个特性与现有的GSM网络存在一定差异, 需要进行特别考虑。
对于共享室内分布系统而言, 与GSM网络进行室内分布系统共用既有效又简单, 最为重要的是室内混合组网的实现难度相对较低, 只需要对原有的系统进行小幅度改动或升级即可。
在天馈系统方面, 由于现有的无线网络已经基本成型, 故新建的WCDMA网络所能够使用的天面资源相对有限, 需要与现有的GSM网络共享天面资源。该共享可以通过射频拉远技术将两套天线的间隔拉出相互干扰范围即可。这样可以有效降低网络的建设成本, 实现混合网络的同时运行。需要注意的是, 两种网络具有非常大的区别, 应该尽量避免共用天馈系统。
2.3 漫游与切换策略
现行的通信标准对GSM网络和WCDMA网络间的切换、漫游以及重选等有非常明确和细致的说明。利用该说明可以按照第三节中提到的方法对现有GSM网络的BSS和MSC等软硬件进行升级, 实现两个网络间的无缝切换和漫游。
2.4 号码策略
保持用户在两个网络之间转换时的号码不变, 即号码携带, 是混合网络的重要关注内容之一。合理有效的策略可以保证用户号码的平滑过渡, 避免用户切换弄使用网络时出现错误或功能缺失。该策略的实现是由HLR融合实现的。通过对现有的GSM网络所使用的HLR进行软件升级, 能够使其能够同时适配GSM和WSCDMA两种网络, 从而降低混合组网的建设成本。
3 结语
移动通信网络的建设和发展仍旧处于转型期, 多个制式多种网络共存仍旧是当前移动通信网络的主题。为向用户提供稳定可靠的服务, 确保2G向3G甚至向4G的平滑过渡, 就必须制定和采取适当的混合组网策略将不同网络组建在一起协同工作。这样既增强了不同网络之间的衔接, 又降低了网络升级换代所需的建设成本, 还能够向用户提供更为优质多样的业务服务。因而, 混合组网对移动网络的升级和发展具有十分重要的意义。
参考文献
[1]李春林, 陈若玮, 韦邵高.WCDMA/GSM网络融合的策略分析[J].电信技术, 2011 (8)
[2]刘术平, 周凯琪.2G与3G混合组网策略研究[J].移动通信, 2005 (8)
[3]尼松涛, 王题.GSM/WCDMA混合组网策略浅析[J].移动通信, 2006 (11)
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