【正文】 –獨家原創(chuàng) 19 / 74 工作經驗的計生人，受黨組織培養(yǎng)和教育多年，培養(yǎng)了我 “ 服從命令聽從指揮 ” 、 “ 能吃苦、能戰(zhàn)斗、能奉獻 ” 的良好品質， 2020年到云龍區(qū)人口計生局工作以來，我主要從事發(fā)展規(guī)劃與信息工作，對科室工作任務重點、流程比較了解，也積累了一定的工作經驗，能做到干一行、愛一行、鉆一行，執(zhí)行力較強。 具有過硬的業(yè)務能力。 具備良好的心理素質。 具有很強的協作意識。希望大家給予支持 ! 一、我個人認為我的主要優(yōu)勢有以下幾點： 具有較強的適應能力。 ” 競爭上崗，有上有下，無 論上、下，我都將以這句話自勉，勝不驕、敗不餒，一如既往地勤奮學習、努力工作、追求夢想！ 最 新精 品 資料推薦 提 供全程指導服務 2020 全新精品資料 全新公文范文 全程指導寫作 –獨家原創(chuàng) 18 / 74 衛(wèi)計委衛(wèi)生計生委基層指導科科長競職演講稿 尊敬的各位領導、各位同事： 大家好！ 首先感謝委黨委給了我這個機會，一次檢驗、學習、提高的機會。如果我競聘成功，我會擺正自己位置，謙虛謹慎，團結科室人員努力拼搏，盡職盡責，出色完成各項任務；如果我競聘成功，我將堅決摒棄本位主義，同心同德，分工不分家，融合融入衛(wèi)計大家庭。以上這些都是我在本職工作中任勞任怨、勤學肯干 的一些積累和經驗，也是支撐我能站在這里的競崗的信心與底氣。一是我有較強的寫作能力，我先后在中國人口報、徐州日報等媒體上發(fā)表千字以上文章 5 篇，這有助于我區(qū)家庭發(fā)展工作經驗、做法的總結、提煉、推廣；二是我對組織大型活動有豐富經驗，我連續(xù)三年參與了區(qū) “ 家庭人口文化節(jié) ” 的策劃與實施工作。 而過去宣教工作中的兩項內容 — 幸福家庭建設、性別比治理現劃歸家庭發(fā)展科，再加上利益導向組成了現在的家庭發(fā)展科全部工作內容。 從事計劃生育工作以來，我一直負責宣傳教育工作，主要包括新聞宣傳、幸福家庭建設、出生人口性別比綜合治理等工作。 今年是我從事人口計生工作的第七個年頭，想想當年，初來乍到，面對各種業(yè)務術語真是一頭霧水，聽到專業(yè)名詞看到一些藥具還會臉紅，就這樣我成為了一名計生戰(zhàn)線的新兵，一干就是七年。 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 15 附件 2 外文資料 最 新精 品 資料推薦 提 供全程指導服務 2020 全新精品資料 全新公文范文 全程指導寫作 –獨家原創(chuàng) 16 / 74 上文已完。 圖 31 遺傳算法的操作流程 判斷是否滿足 優(yōu)化收斂準則 計算每個個體的適應度值 復制 交叉 變異 確定表示問題解的代碼：染色體 輸出最優(yōu)個體 停 產生初始種群 Y N Random= 0 Random= 1 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 9 優(yōu)化算例 ， 設計 結果 對比 表 如 31 所示。 同理，當選擇染色體第 2 位基因 dL 進行變異時，得到的新的基因值 dLnewpop _為： ? ?? ???? ?????ddd Lpop LpopLne w po p _i ntC _Ci nt_ （ 332） 式中： tempRnd ??? ， temp =3，為設定的一常數，其值隨著 Numld 的增大增加。 約束條件的 處理 遺傳算法求解 優(yōu)化問題的求解過程是從眾多的解中選出最優(yōu)的解，生物進化的適者生存 規(guī)律使得最具有生存能力的染色體以最大的可能性生存，這樣的共同點使得遺傳算法可以在優(yōu)化問題中應用。 本例由已知條件 AK ＝ ， P =7 kW，根據 式 （ 33） caP = AK P =? 7 kW= kW 結合 1n =1440 r/min， 查相關 文獻 [17]帶型為 A型 ； ? ? 0751 ??? dXg （ 34） ? ? 08002 ??? dXg （ 35） ? ? 0108 ??? zXg （ 318） 而上式中 z 的計算方法為 [17]： ? ? LArca KKPP PKPPz ?00 ???? （ 319） 式中： 0P 可從相關文獻 [17]查得， 為 基本額定功率， 是與小帶輪基準直徑 1d 一一 對應的參數 ； ??P kW，由帶型 A 型，傳動比 i =，小帶輪轉速 1n =1440 r/min，由文獻 [17]查得，為 當傳動比不等于 1時，單根 V帶 額定功率的增量 ； ?K 為 當包角不等于 ?180 時的修正系數 ； LK 為 帶長不等于試驗規(guī)定的特定帶長時的修正系數 ，它是與基準長度 dL 一一對應的參數，由 文獻 [17]查得 。 因此，需滿足 maxmin ddd ?? （ 32） 式中 ： mind 、 maxd 由帶型確定，而帶型是 根據計算功率 caP 和小帶輪轉速 1n 查 文獻 [17]獲得 。另外，帶輪直徑的減少，增加了帶的彎曲應 力。 需要考慮的 約束條件 有： 小帶輪直徑 直徑大傳動功率也大，但 可能會 受到傳動外廓尺寸 要求 的限制 ；在帶傳動需要傳遞的功率給定的條件下，減小帶輪的直徑，會增大帶傳動的有效 拉力，從而導致 V 帶根數的增加。 x 滿足約束條件時 x 不滿足約束條件時 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 5 第 3 章 V 帶傳動遺傳算法優(yōu)化設計 優(yōu)化設計 數學模型 的建立 V 帶傳動設計題目要求 建立帶傳動的數學模型 系統(tǒng)的 數學模型為： ? ?BddVVVf 22212139。， （ 212） 式中： ??xF 為原適應函數值； ??xF39。 （ 2） 指數變換法 若 ??xf 為目標函數，則適應函數可以取為： ? ? fexfitness ??? ? （ 27） ************ 選擇過程總可以 寫成如下形式： 對每個染色體 ??ipopi ， 計算累積概率 ip ???? sizepop1j iiiffp ， sizepop,2,1 ?? ?i （ 28） 。遺傳算法不能直接處理問題的空間參數， 此 操作稱為編碼。 1989 年美國伊利諾大學的 David 博士出版的專著《 Geic Algorithm in Search， Optimization and Machine Learning》是遺傳算法發(fā)展過程中的又一個里程碑，這本書全面地闡述了遺傳算法的發(fā)展歷程、現狀、各種算法和應用實例，并附有 Pascal 源程序，從而使得廣大工程技術人員得以進行實際的應用，在全世界掀起了關于遺傳算法的研究和應用熱潮 [9]。 教授的《 Adaptation in Natural and Artificial Systems》一書的問世標志著遺傳算法的誕生 [8]。全文的主要內容包括 以下幾個方 面： 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 3 第 2 章 遺傳算法 基本 原理 遺傳算法簡述 遺傳算法的術語來源于自然遺傳學。 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 2 論文主要研究內容 本論文主要對 V 帶傳動設計中所需要參數及其相關性的分析，選定設計變量；結合對它們的約束 條件建立體積優(yōu)化的數學模型。 另外，文獻 [3]中使用二進制編碼，還會存在編碼 、 解碼 造成的解的誤差。帶輪體積與許多變量有關，而選擇出來作為設計變量的變量之間必須具有相互獨立性。但該方法仍然存有傳統(tǒng)設計方法的缺陷，在解決離散性問題時的精確度不夠。 文獻 [2]的帶傳動優(yōu)化設計中，編碼方式上采用實數編碼策略，利用實數進行編碼，直接用十進制串表示問題變量，所有操作均在實數域內進行，表示問題的解的數字串將會比用二進制表示的數字串短得多，相 應的遺傳操作算子的計算量也會減少，所需的計算時間也降低。 integral coding 青島理工大學本科畢業(yè)設計（論文）說明書 III 目錄 摘要 ............................................................................................................. I Abstract ..................................................................................................... II 目錄 .......................................................................................................... III 第 1 章 緒論 .............................................................................................. 1 課題研究的意義及現狀 .......................................................................................... 1 論文主要研究內容 .................................................................................................. 2 第 2 章 遺傳算法基本原理 ...................................................................... 3 遺傳算法簡述 .......................................................................................................... 3 第 3 章 V 帶傳動遺傳算法優(yōu)化設計 ....................................................... 5 優(yōu)化設計數學模型的建立 ...................................................................................... 5 遺傳算法求解 .......................................................................................................... 7 優(yōu)化算例 .................................................................................................................. 9 結論 ........................................................................................................... 10 參考文獻 ................................................................................................... 11 致謝 ............................