一种偏向目标型地RRT算法实现

一种偏向目标型的RRT算法实现

摘要：本文针对基本快速扩展随机树(RRT)算法存在搜索过于平均、效率低下、用时较长的缺陷，提出了一种偏向目标型的改进型RRT算法。这种算法在生成随机点时以一定概率选择最终目标点作为局部目标点，使树的扩展有一个趋向于最终目标点的趋势，从而加快了算法的收敛速度，优化了规划路径。最后通过Matlab程序仿真，在二维平面上验证了改进型算法相对于基本算法的优越性。关键词：路径规划、RRT算法、偏向目标型

一.引言

机器人学是当今科学技术研究的热点问题，它汇聚了各个尖端学科最先进的研究成果。科学家们从上世纪40年代开始着手研制机器人到如今，机器人的发展主要经历了三次技术变革。从最简单的第一代机器人到现在的第三代智能机器人，机器人从只会机械的执行命令逐渐演变成利用各种先进的传感器自动的学习环境，适应环境，并完成人类下达的任务。

路径规划问题是机器人研究中的重要的组成部分，它的重点就是要使机器人自主并且安全的从起始位姿移动到目标位姿。机器人路径规划主要分为全局路径规划和局部路径规划两大方面。全局路径规划是一种利用环境全局信息的方法，它通常将周边环境信息存储在一地图中，并且利用这地图寻找可行路径。全局路径规划的优点是有利于找到全局可行解和最优解，但是它的运算时间长，不适用于快速变化的动态环境。常用的全局路径规划方法有栅格法、可视图法、拓扑法和自由空间法等。局部路径规划只考虑机器人当前能探测到的环境信息，运算速

度快、反应迅速，非常适用于动态环境。但其缺点是算法可能无法收敛，不能保证机器人一定能够到达目标点，而且找到的可行路径可能会偏离最短路径。常用的局部路径规划算法有人工势场法、模糊逻辑法、神经网络法和遗传算法等等。

RRT 算法是最近几年才发展起来的，并且应用比较普遍的一种路径规划算法。它在处理非完整约束的路径规划问题时具有相当大的优势，因为它可以将各种约束集成到算法本身之中，因此对环境要求较低。而且该算法概率完备，在理论上肯定能找到可行路径。但其缺点是搜索过于平均，算法效率较低，而且规划出的路径往往偏离最短路径。本文针对RRT 算法存在的缺陷，提出了一种改进的偏向目标型的RRT 算法，该算法有效的解决了搜索过于平均的问题，提高了算法效率，而且规划出的路径是更接近于最短路径的次优路径。 二. RRT 算法的基本原理

RRT 算法在路径规划时以状态空间中的一个初始点作为根节点，通过随机采样逐渐增加叶节点的方式，生成一个随机扩展树。当随机树中的叶节点中包含了目标点或目标区域时，便可在随机树中找到一条从根节点到目标点的路径。RRT 的扩展方式如下图1所示。

图 1 RRT 算法扩展过程

图1中T 表示当前存在的扩展树，rand q 表示随机点，near q 表示离随机点rand

q 最近的一个树节点，然后在rand q 和near q 的连线上以步长step 为单位截取一个新节点new q ，如果new q 没碰到障碍物，则将new q 加入到扩展树T 中。重复以上步骤直到new q 到达目标区域则算法结束，此时可在树T 中找到一条起点到目标点的路径。

为了便于计算机编程实现，我们将RRT的构建过程归纳为以下两个表格。其中表1为各参数意义，表2为RRT构建流程。

表1 RRT算法中的各参数意义

表2 RRT算法构建流程

三. 改进的RRT 算法

虽然RRT 算法概率完备，在理论上总能找出一条可行路径。但是由于其扩展新节点的方式是在全空间随机产生的，一方面造成扩展树在全空间分布过于平均，算法效率较低；另一方面规划的路径质量不高，通常偏离最短路径较大。

针对以上缺陷，我们希望对基本的RRT 算法进行改进。经过分析我们得知造成RRT 算法上述缺陷的根源是在扩展新节点时，随机点是在全空间随机产生的。借鉴启发式算法的灵感，我们可以在确定随机点时让随机点以一定的概率等于目标点。这样树的扩展就有一个趋于目标点的趋势，而不是在全空间随机分布，从而提高了算法的搜索效率，而且由于树节点的扩展是趋向于目标点的，理论上规划出来的路径也会更加接近于最短路径。还应注意的是改进后的算法在概率上依然是完备的。

通过以上分析，我们知道改进的RRT 算法流程和基本的RRT 算法流程大致相同，只要把第二节中表2的第3个步骤进行如下的改写即可。

（1） 生成随机点rand q ；

（2） 给定一个0到1的偏置变量Bias ，生成一个0到1的随机数rand ； （3） 如果rand

本文仿真是在二维平面上进行的，将整个平面划分为了有障碍部分和无障碍物部分，如下图2所示。

图 2环境模型示意图

地图尺寸为100*100，其中白色区域代表无障碍空间，机器人可以随意行走；黑色区域表示障碍物空间，机器人不能通行。为了仿真的方便，这里的障碍物都选择为圆形，这不影响算法验证的可靠性。 2.定义节点数据结构

分析可知扩展树的每个节点有三个必要要素，分别是节点的x ，y 坐标以及其父节点。因此我们定义节点的数据结构如下：

123[,,]node x x x

其中12,x x 表示节点在二维平面上的坐标，3x 表示节点的父节点序号。考虑到起点作为根结点，其没有父节点，因此定义它的父节点序号为0。 3.仿真结果对比 （1）分布障碍地图

起点（5，80），终点（90，70）

图3 路径规划图，RRT算法(左)，改进RRT算法(右)

上图中蓝色的“*”点表示扩展树的所有节点，红色的曲线表示规划得到的路径。通过图3的对比明显可以看出在分布障碍地图中，偏向目标型RRT算法得到的扩展树节点数更少，这说明算法的效率更高。观察路径曲线可以看出偏向目标型RRT算法得到的路径更优。

（2）狭窄通道地图

起点（1，1），终点（90，90）

图4路径规划图，RRT算法(左)，改进RRT算法(右)

从图4中可以看出在狭窄通道地图中，我们可以明显的观察到基本RRT算法在搜索时表现出来的搜索过于平均，算法效率低下的缺陷，而且规划得到的路径也偏离最优路径较大。而改进后的偏向目标型RRT算法体现出了强烈的趋向于目标点趋势，而且规划得到的路径也非常接近于最优路径。

（3）复杂随机地图

起点（1，1），终点（90，90）

图5路径规划图，RRT算法(左)，改进RRT算法(右)

通过图5，我们也可以看出改进后的RRT算法在复杂随机地图中也表现优异，证明了偏向目标型RRT算法的优越性。

五.总结

本文针对基本RRT算法存在搜索过于平均，算法效率低下，规划路径偏离最短路径较大的缺陷，分析其缺陷原因在于随机点的确定在全空间分布过于平均导致的。借鉴启发式算法的思想，我们提出了一种确定随机点的新方法，即让随机点以一定的概率等于目标点，这样就使随机树的扩展有一种趋向于目标点的趋势，从而解决了随机点分布过于平均的缺点。最后通过Matlab仿真对两种算法的结果对比分析得到，改进后的偏向目标型RRT算法相对于基本RRT算法，无论在算法效率还是路径质量，都体现出了很大的优越性。

参考文献

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[4]贾菁辉.移动机器人的路径规划与安全导航[D].理工大学,2009.

[5]周培培.未知环境下机器人路径规划算法的研究[D].科技大学,2014.

[6]猛.基于智能优化与RRT算法的无人机任务规划方法研究[D].航空航天大学,2012.

[7]王滨,金明河,宗武等.基于启发式的快速扩展随机树路径规划算法[J].机械制造,2007,45(12):1-4.

[8]宋金泽,戴斌,单恩忠等.一种改进的RRT路径规划算法[J].电子学报,2010,38(z1):225-228.

[9]乔永兴.自主式移动机器人的路径规划[D].广西大学,2003.

[10]磊,叶涛,谭民等.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人,2002,24(5):475-480.

[11]刚,林成.复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法[J].机器人,2001,23(1):40-44.

附录

本文中使用的Matlab程序

%主程序

function BiasGoal_RRT

Map=CreateMap(1); %创建有障碍物的模拟地图，输入参数为不同的地图类

型

step=5; %步长

startNode=[1,1,0]; %起点

endNode=[90,90,0]; %终点

tree=startNode; %根结点

if((norm(startNode(1,1:2)-endNode(1,1:2))<=step)&(collision(startNode,endNode, Map)==0))

path=[startNode(1,1:2);endNode(1,1:2)];

else

success=0;

while success==0

[tree,flag]=extendTree(tree,endNode,step,Map);

success=flag;

end

end

path=findPath(tree);

plotmap(Map,path,tree);

%创建地图，有三种不同类型的地图

function Map=CreateMap(num)

if num==1 %分布障碍地图

Map.BarNum=3;

Map.LLCd=[0;0]; %地图左下角坐标

Map.URCd=[100;100]; %地图右上角坐标radius=[20;15;20]; %障碍物半径

barCenter=[33,75;38,30;75,50]; %障碍物中心点坐标for i=1:Map.BarNum

Map.radius(i)=radius(i);

Map.cx(i)=barCenter(i,1);

Map.cy(i)=barCenter(i,2);

end

end

if num==2 %狭窄通道地图Map.BarNum=2;

Map.LLCd=[0;0];

Map.URCd=[100;100];

radius=[23.75;23.75];

barCenter=[50,76.25;50,23.75];

for i=1:Map.BarNum

Map.radius(i)=radius(i);

Map.cx(i)=barCenter(i,1);

Map.cy(i)=barCenter(i,2);

end

end

if num==3 %复杂随机地图

Map.BarNum=100;

Map.LLCd=[0;0];

Map.URCd=[100;100];

MaxRadius=2.5;

for i=1:Map.BarNum

Map.radius(i)=MaxRadius*rand;

Map.cx(i)=Map.LLCd(1)+Map.radius(i)+(Map.URCd(1)-Map.LLCd(1)-2*Map.radius( i))*rand;Map.cy(i)=Map.LLCd(2)+Map.radius(i)+(Map.URCd(2)-Map.LLCd(2)-2*Ma p.radius(i))*rand;

end

end

%基本RRT算法程序

function [newTree,flagReach]=extendTree(tree,endNode,step,Map)

flag=1;

while flag

randPoint=[(Map.URCd(1)-Map.LLCd(1))*rand,(Map.URCd(2)-Map.LLCd(2))*rand];

distmp=tree(:,1:2)-ones(size(tree,1),1)*randPoint;

[mindis,minnum] = min(diag(distmp*distmp'));

pvector=randPoint-tree(minnum,1:2);

newPoint=tree(minnum,1:2)+pvector/norm(pvector)*step;

if collision(newPoint,tree(minnum,1:2),Map)==0

newNode=[newPoint,minnum];

newTree=[tree;newNode];

flag=0;

end

end

if((norm(newPoint-endNode(1,1:2))<=step)&(collision(newPoint,endNode(1,1:2),M ap)==0))

flagReach=1;

else

flagReach=0;

end

%改进后的偏向目标型RRT算法程序

function [newTree,flagReach]=BiasextendTree(tree,endNode,step,Map)

flag=1;

Bias=0.5;

while flag

randPoint=[(Map.URCd(1)-Map.LLCd(1))*rand,(Map.URCd(2)-Map.LLCd(2))*rand];

if rand

randPoint=endNode(1:2);

end

distmp=tree(:,1:2)-ones(size(tree,1),1)*randPoint;

[mindis,minnum] = min(diag(distmp*distmp'));

pvector=randPoint-tree(minnum,1:2);

newPoint=tree(minnum,1:2)+pvector/norm(pvector)*step;

if collision(newPoint,tree(minnum,1:2),Map)==0

newNode=[newPoint,minnum];

newTree=[tree;newNode];

flag=0;

end

end

if((norm(newPoint-endNode(1,1:2))<=step)&(collision(newPoint,endNode(1,1:2),M ap)==0))

flagReach=1;

else

flagReach=0;

end

%检测新节点和每一个障碍物是否有碰撞，若有则返回1

function collision_flag = collision(node, parent, Map);

collision_flag = 0;

for sigma = 0:.2:1,

p = sigma*node(1:2) + (1-sigma)*parent(1:2);

for i=1:Map.BarNum,

if (norm([p(1);p(2)]-[Map.cx(i); Map.cy(i)])<=Map.radius(i)), collision_flag = 1;

break;

end

end

end

%随机扩展树完成后，根据每个节点父节点的序号找出可行路径function path=findPath(tree)

lastnodenum=size(tree,1);

path=[tree(lastnodenum,1:2)];

parentnodenum=tree(lastnodenum,3);

while(parentnodenum~=0)

path=[tree(parentnodenum,1:2);path];

parentnodenum=tree(parentnodenum,3);

end

%画出地图以及路径

function plotmap(Map,path,tree)

close all;

th=0:2*pi/100:2*pi;

axis([0,100,0,100]);

hold on

for i=1:Map.BarNum

X = Map.radius(i)*cos(th) + Map.cx(i);

Y = Map.radius(i)*sin(th) + Map.cy(i);

fill(X,Y,'k'); %障碍物end

plot(tree(:,1),tree(:,2),'*'); %所有节点plot(path(:,1),path(:,2),'r','linewidth',3); %路径

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如何实现自己的人生目标

如何实现自己的人生目标 每个人都有自己的人生目标，那么实现自己人生目标的同时最关键的是什么呢？我想最为主要的是要找到一条最快最直接的路！每个人的人生都会像大海一样会有潮涨潮落的时候，关键是看你怎么把握自己的机会。有些人因为经不起挫折而一蹶不振，不要学那些懦夫。虽然你现在身处泥泞，面临的是狂风暴雨，坚持下去，也许在狂风暴雨的前面就是一片灿烂的艳阳天。虽然你现在身处伸手不见五指的黑夜之中，但是相对的，既然有黑夜那么也就意味着黎明已经不远了。关键就在于你怎么走到你的目标，把握你有限的时间，选择一条捷径才是王道！ 要明确自己的现有秉性结构、人格结构、知识结构，准确地度量理想与现实之间的距离，设计一个符合自己现状的高效率程序。自我评价不准，会导致自我设计失误。要把自己放到整个大的社会空间，度量自己处在什么位置，对位入座。其实，每个人都是残缺的，实在不用躲避自己。 树立目标还是不够的！要树立高尚远大的目标！要在实现目标的过程中汲取人生的营养，因为我们一直在人生中成长，从未停止过！从来也没有…… 一．目标就是计划，给自己的人生确定一个你希望达到的场景，就是人生的目标．二．你的价值观决定了你的人生目标．是吃喝玩乐的现实．还是让后人怀念的精神追求？ 三．目标是有其重要性的，也是有其实现的难易程度的，那个你觉得最有价值的目标，就是你人生的终极目标． 一个人生存在世界上究竟是为什么？人为了将祖国建设得更美好，为了使自己生活更幸福，会努力工作，创造财富。为了达到这个人生目标，人就得学会做更多的事。有的事情不会做，人就要认真学习。学习是为了使自己的人生更精彩，学习是为了使自己的人生更有有意义。人要对自己的一生负责，人活着就要对得起自己的人生。你可以主动学习一项专长，让自己掌握一门知识。只要你认真去学，没有什么学不会的你要多给自己自信心，你要认准目标努力学习，你就一定能成功。 一个人要使自己的生活得有意义，就要树立远大的理想。当然，你如果还没有想好应该怎么实行，会认为自己的目标定得很大，完成预定目标可能有困难。你可以将大目标化解成几个小目标，再将小目标一一完成。用这个方法能使你克服畏惧心理，（大目标不好完成）按照制定的计划去做。 你在完成小目标时，要有自信心，事情不能半途而废，要坚持做下去，要反复地认真地将一件小事做好。你要调整自己的心态，你要不断地鼓励自己，相信自己一定能做好一件小事，只要你想认真完成的事，坚信你就会做好它。等你有了完成一件事情的经历以后，及时总结经验，进一步增强自信心，向另一个目标进发，全力以赴想方设法去圆满完成它。在完成任务时你就会感觉非常快乐。你就是一个充满自信，最有作为的人！你还年轻，相信自己的能力，自己一定是个胜利者！ 实现目标的7个过程： 一，制定目标 1 大目标制定 过小过大都不可 提倡目标高尚

如何确保实现目标

如何确保实现目标 教学目标 本课程主要讲述了目标执行的整个过程，包括确定执行标准、责任归属、过程控制、目标跟踪、目标检查和目标修正，可以让学员掌握目标实现过程中的重要环节，从而信心百倍地去实现设定的目标。课程收益 学习本课程后，学员可以知道目标执行的标准和责任，学会目标控制，掌握目标跟踪和检查的技巧，并能够对出现偏差的目标进行修正。 课程提纲 一、确保目标的执行 二、目标执行中的控制 三、跟踪目标 四、检查目标 五、修正目标 一、确保目标的执行 1、制定目标执行标准

2、明确目标责任 （1）明确目标责任的原则 （2）明确责任的方法 （3）专人督导目标的执行 （4）目标执行阶段，组织内所有成员应注意的事项 二、目标执行中的控制 1、目标控制的3个步骤 建立控制标准衡量实施成效纠正偏差措施 2、目标控制的要领 （1）能够高瞻远瞩，多做预测和估计； （2）能够反映出行动的性质和基本要求； （3）够迅速觉察出实施与目标间的差异； （4）能够把握关键点； （5）要以适当的标准为前提； （6）要有适度的弹性； （7）必须合乎经济的原则； （8）要表现出组织的效能； （9）方法与技术要做到易于了解； （10）应能够指出要改正的行动。 3、目标控制的方法 （1）一般意义上的控制

（2）计划控制 三、跟踪目标 1、跟踪的目的和原则 （1）跟踪的目的 利用考核手段激发员工的责任意识；发现目标执行过程中 存在偏差，可以及时、适时地修正；提供上级与下属间定 期的正式沟通机会 （2）跟踪的原则 2、如何进行有效的工作跟踪 （1）工作跟踪的要求 （2）工作跟踪的步骤 （3）实行跟踪检查需注意的事项 （4）在工作追踪中出现的问题 四、检查目标 1、检查目标的内容和方法 （1）检查目标的内容 进度检查；质量检查；均衡检查；协作检查；对策检查 （2）检查目标的方法 2、建立检查制度的注意点 （1）目标检查的深度 （2）目标检查的要领 五、修正目标

如何实现人生价值和人生目标-

如何实现人生价值和人生目标? 篇一：如何实现自我人生价值 古希腊的一座圣庙，一进门的门柱上赫然写着这样一句警世之言：“发现你自己!” 当今社会，信息的 充斥使人们失去了必要的思考能力，太平盛世的浮华使人心变得越来越浮躁。白日里为各自的名利奋斗， 夜晚被各种娱乐生活引诱，越来越多的人失去了自我，找不到自我，甚至没有时间静下心来想想“我是一个 什么样的人”，自我意识的觉醒在脑海荡不起一点涟漪。时代的变化太快，走着已经跟不上时代的步伐了， 跟着感觉跑吧！“不经思考的生活，不是真正的生活”，现在，信息时代的大潮正把社会推向一个“自我迷失” 的时代。 看看你的周围人，已经有越来越多的人找不到北了。电视电影看多了，在生活里就像是在表演；够档 次的人见多了，也会在圈子里装装优雅做做秀，把自己扮得很清高；语言技巧学多了，说了一箩筐话却没 有一点真实的感觉。很多人现在说话做事是在模仿别人中生活，而不是在做自己。很多年轻人自以为很个 性、很叛逆，标榜自我，其实并不是做真实的自己，而是在追逐新潮，抄袭别人的生活。 现在就是一个做秀的时代，不仅名人会做秀，商家会做秀，官员也会做秀，老师也会做秀，据报道， 在今年（1997 年）儿童节，在广州的一个六一庆典活动，领导、老师、嘉宾一个一个接着在台上长篇大论 做报告，学生在台下个个眉头紧皱、酷热难耐，如受酷刑，大人们把儿童节变成了显示领导“重视”、实现宣 传最优化、利益最大化的秀场，这哪是为儿童过节日！成人世界的“做秀文化”已经开始从娃娃抓起，不断熏 陶，培养出了一代又一代“秀才”。现在一个五岁的儿童上台表演节目，也会打出大人们惯用的手势，煽动台 下观众“给我点掌声啦！ ”， 每当看到这类情景， 我脑子里就自问： 这真是孩子真实的心声， 还是大人教好的？ 在这种迎合心理下成长的孩子，将来会成为他自己吗？现在大学校园里的杀人、自杀、跳楼、卖淫、包养 等等恶性事件层出不穷，其自身根源只有一个：迷失自我。 要想实现自我人生价值，必须做真实的自己！这是实现自我的第一步。只有达到自我实现的人生状态， 才能获得生活的幸福、心灵的安宁和内心的丰富。自我实现意味着发现自己、超越自己，自我实现意味着 充分的、活跃的、全神贯注的体验属于自己的生活。自我实现意味着知道自己人生的取舍。正如一首诗： “上帝在你我心扉轻语， 悄悄的却又可闻的， 他告诉我们： 什么应该把握，什么应该逃避。” 李嘉诚说：“人生自有其沉浮，每个人都应该学会忍受属于自己的那份悲伤，只有这样，你才能够体会 到什么叫成功，什么是真正的幸福。” 最有力量的，还是尼采的那句话：“成为你自己！”。 （二） “我们不模仿，因为我们是他人的榜样”，如果能在生活和工作中树立典范，成为别人学习的榜样，那就 说明做人做事做到了一定的境界。 即使达不到如此境界， “成为我自己”， 则是实现自我人生价值的基本体现。 如何成为“我自己”呢？一个实现自我人生价值的人，按照马斯洛的需求层次理论，就是在满足了生理 需求、安全需求、归属需求、自尊需求等基本需要之后，追求自我实现的人。自我实现者才是完全心理健

§17借助于Matlab用贯序算法求解目标规划问题

122 §17.借助于Matlab 用贯序算法求解目标规 划问题 虽然Matlab 没有提供直接求解目标规划的优化工具，但是根据目标规划的求解思路——单纯形方法。我们可以将一个目标规划问题分解成若干线性规划问题，通过序贯式算法借助于Matlab 优化工具进行求解。 例1：教材第6章第3节中的目标规划问题： - + - + +++=3 322211)(min d p d d p d p Z 11221≤+x x 01121=-+-+ - d d x x 10 22221=-+++ -d d x x 56 1083321=-+++ -d d x x ) 3,2,1(0 ,,,21=≥+ -i d d x x i i 首先将上述问题化为标准形式： - + - + +++=3 322211)(min d p d d p d p Z 112321=++x x x 01121=-+-+ -d d x x

123 10 22221=-+++ -d d x x 56 1083321=-+++ -d d x x ) 3,2,1(0 ,,=≥+ -i d d x i i i 然后按照以下步骤分解计算： 第一步：求解如下线性规划问题： min d1 2x1+x2+x3=11 x1-x2+d1_-d1=0 x1,x2,x3>=0,d1_>=0,d1>=0 对上述线性规划问题，可以借助于Matlab 优化工具中的linprog 函数求解，函数调用命令为： [x,fval]=linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,[]) 其中，参数如下： Aeq= 2 1 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 1 -1 beq= 11 0 f= 0 0 0 1 0 0 0 0 lb=

如何制定人生目标和实现目标

如何制定人生目标和实现目标 拿破仑.希尔成功黄金定律二 目标对于成功的价值 第一、目标能够使你看清自己的使命 第二、目标能让你安排事情的轻重缓急 第三、目标引导你发挥潜能 第四、目标使你有能力把握现在 第五、目标有助你评估事业的进展情况 第六、目标为你提供了一种自我评估的重要手段 第七、目标使你未雨绸缪 第八、目标使你把工作重点从工作本身转到工作成果上 把你的理想分成工作、家庭与社交三类。 回答下面问题找到自己的答案。 你想完成哪些事？想要成为什么样的人？哪些东西才能让你满足？ 请回答 1、10年后的工作 你希望达到哪一种入收水平？ 你希望寻求哪一种程度的责任？ 你希望拥有多大的权力？ 你希望从工作中获得多大的威望？ 2、10年后的家庭： 你希望你的家庭达到哪一种生活水准？富裕之家 你希望住上哪一类房子？别墅 你喜欢哪一种旅游活动？自驾车、山清水秀之地、历史文化名胜 你喜欢如何抚养你的小孩？在北京上比较好的中小学 3、10年后的社交： 你希望拥有哪种朋友？在一起能够谈理想谈事业的朋友 你希望参加哪种社团？兴趣爱好小组、工作相关社团 你希望获得哪些社团的领导职位？提高人们获得教育的机会，激发人们对知识的渴望 你希望参加哪些社会活动？ 制定人生目标必须注意： 一、你的目标必须是长期的。 没有长期的目标，你也许就会被短期的种种挫折所击倒。设定了长期的目标后，起初不要试图去克服所有的阻碍。就像你早上离家不可能等路口所有的交通灯都是绿色你才出门，你是一个一个地通过红绿灯，你不但能走到你目力所及的地方，而且当你到达那里时，你经常能见到更远的地方。 二、你的目标必须是特定的。 一个猎人，当他面对树上的一群鸟时，如果说他能打下几只鸟的话，那么他肯定不是向这群鸟射击，几只鸟的收获一定是猎人瞄准特定目标的结果。 三、你的目标一定要远大。 一旦你确定只走1公里路的目标，在完成还不到1公里时，你便有可能感觉到累而松懈自己，因为反正快到目标了。然而，如果你的目标是要走10公里路，你便会作好思想及其他一切必要的准备，并调动各方面的潜在力量，一鼓作气走完7、8公里后，才可能会稍微松懈一下自己。 四、你必须实践自己的目标。

要实现你的目标,你必须怎样做

关于成功，有各种各样的说法。那到底什么是成功？怎么样才算成功？以最贴近生活的说法，成功就是不断达成目标，成功就是每天进步一点点。这是“成功”本身的一个理念。 本文主要讲述了实现目标、迈向成功的正确理念和实现目标、有效提高时间使用效率的方法，是许多成功人士所具有的共同特征和行为习惯的综合性的概括和总结，值得我们借鉴和学习。特别是本文的第一部分，其主要内容是从本文的参考书《1%的改变就改变你的全部》归纳总结而来，该书作者是韩国著名的心理学博士、汉城大学教授李民奎，本文第一部分中讲述的主要理念和方法都是以心理学知识作为基础的。相信如果你能够深入领会本文精髓并付诸实践，你一样可以实现自己的目标。 本文结构上共分为五部分。第一部分讲述实现成功的核心理念及其框架，详细分析了各个核心理念的内涵、构成要素和各个理念之间的相互关系。它们的整体结构又形成了一种实现目标、迈向成功的有效工具和方法。第二部分讲述关于成功的最重要的一些理念和解决实际问题的一些有效方法。这部分内容对于你的学习和今后的工作具有很强的引导作用，因为正确的理念是成功的前提条件。第三部分是指导你怎么检查和分析你的现状，发现你的问题。这部分工作必不可少，因为分析你的现状，发现问题所在是实现目标、迈向成功的首要工作和先决条件。第四部分是本文的方法在数学科目具体运用的一个实例，有助于你对本文内容的更深刻的理解和领会。第五部分是本文自身的一些总结，包括概念和方法两方面的内容，可以帮助你从整体上理解和掌握本文的精髓。 第一部分核心理念框架 一. 核心理念框架 主题思想：本部分是实现理想和目标的流程示意图（过程图），是成功者走向成功的共同经验的总结。每一个步骤都不可少，熟记这个过程并切实付诸实践，你将可以少走弯路，更快地迈向成功。这个过程适用于你的学习、工作和生活中任何一个目标的实现，也适用于你人生中的任何一个阶段。本过程图同样可以作为人生规划或职业规划的工具。（本部分编写时间：2005年7月12日17：00-19：30，2005年7月13日6：00-8：00） 理想 ∣理想就是你想成为什么样的人？你将来要从事什么职业？理想要根据社会发 ∣展需要和个人兴趣结合考虑。人更容易在感兴趣的领域取得成绩。在制定目 ∣标之前仔细分析你现在所处的状况和现有的条件，明确努力的方向。如果有 ↓ 什么不满，就要寻找造成这种不满的原因，然后改变过去的思想和做法。

多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

多目标线性规划的若干解法及MATLAB 实现 一．多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数,且目标函数和约束条件全是线性函 数,其数学模型表示为： 11111221221122221122max n n n n r r r rn n z c x c x c x z c x c x c x z c x c x c x =+++??=+++?? ??=+++? （1） 约束条件为： 1111221121122222112212,,,0 n n n n m m mn n m n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x x x +++≤??+++≤?? ??+++≤?≥?? （2） 若（1）式中只有一个1122i i i in n z c x c x c x =+++ ，则该问题为典型的单目标线性规划。我们记:()ij m n A a ?=,()ij r n C c ?=,12(,,,)T m b b b b = ,12(,,,)T n x x x x = ， 12(,,,)T r Z Z Z Z = . 则上述多目标线性规划可用矩阵形式表示为: max Z Cx = 约束条件：0 Ax b x ≤?? ≥? （3） 二．MATLAB 优化工具箱常用函数[3] 在MA TLAB 软件中，有几个专门求解最优化问题的函数，如求线性规划问题的linprog 、求有约束非线性函数的fmincon 、求最大最小化问题的fminimax 、求多目标达到问题的fgoalattain 等,它们的调用形式分别为： ①.[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) f 为目标函数系数,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束系数, lb,ub 为x 的下 限和上限, fval 求解的x 所对应的值。 算法原理：单纯形法的改进方法投影法 ②.[x,fval ]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub ） fun 为目标函数的M 函数, x0为初值,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束

大学生人生规划的六个步骤

大学生人生规划的六个步骤。 许多人都曾将人生比作下棋,而这两者也确实有相似之处。下棋讲究谋略,人生也有它的游戏规则;下棋的过程千回百转,人生也充满了无数的转折;棋路的风格恰如人生的风格,有人保守,有人急进,有人冷静;棋的结局亦如人生的结局,有赢家,有输家; 有得意人,也有失意者……但也许最大的相似之处是:每一步棋都是一次选择,而人生亦如此。下棋时有“一步错,步步错”、“一着不慎,满盘皆输”的说法,而人生若在关键时刻选择错误,也会造成终生难以弥补的遗憾。 缺乏一个明确的梦想,即对人生没有一种设计,或许正是你很少得到提拔和不能够赚到更多金钱的原因。几年前,美国作家盖尔.希伊出版了一部畅销书,书名叫《开拓者们》,他在撰写这部书的时候,通过一份内容十分广泛的“ 人生历程调查问卷”,间接地访问了6 万多个各行各业的人士,他发现那些最成功和对自己生活最满意的人至少有两个共同的特点:第一,他们喜欢有更多的亲密朋友;第二,他们都致力于实现一个其实际能力所难于达到的目标。根据希伊的研究,这些开拓者们觉得他们的生活很有意义,而且比那些没有长远目标驱使其向前的人更会享受生活。正如西方有一句谚语所说的“如果你不知道你要到哪儿去,那通常你哪儿也去不了”。 人生规划既是一个实现你终生目标的时间表,也是一个实现那些影响你日常生活的无数更小目标的时间表。人生规划的设计是要使你的注意力集中起来,在一个特定的时间范围里充分地利用你的脑力和体力。事实上,注意力越集中,脑力和体力的使用就越有效。人们一般应该选择个人兴趣爱好及个人才智能力优势与社会、家庭所提供的发展机会相配合的区域,是人生定位的上选,成功的概率很高。相反,个人处于劣势和排斥的区域,是人生发展应该避开的暗礁区,不宜于作为成功人生的定位。人生规划可以合理地分配你的精力。以下是人生规划设计的六个步骤。 步骤之一:发现或搞清楚你的主要人生目标是什么。 所谓主要人生目标(人生定位,应该是一个你终生所追求的固定的目标,你生活中其他的一切事情都围绕着它而存在。对于一些人来说,这个工作是一个自我发现的愉

设定目标的15个步骤和方法(精)

设定目标的15个步骤和方法 1热切的期待和欲望？问自己：“真的很希望得到吗？”强烈的愿望是人类一切活动的原动力。欲望越强烈，决心越大，而自己也才愿意付出代价。2目标必须是明确的，可达到的，可以衡量的? 只有明确而具体的目标才可衡量，而只有可衡量的目标才可能达到。否则只可能是笼统、空泛的无意义的大话而已。3把目标写下来当你在书写时，你的思维活动在记忆中产生一种不可磨灭的印象，它告诉你的潜意识：这是真的。我不相信我的记忆，我只相信我的笔记。4问自己：“为什么要实现这个目标”写出实现这个目标的理由，好处和意义理由或好处越多越好。这样做，有助于发现、认识目标的必要性和重要性，从而增加实现目标的紧迫感，获得强大的驱动力。5规定实现目标的期限没有期限，就等于没有目标，就永远达不到成功的彼岸。期限，是衡量目标进展的尺度，是激发你向目标不断前进的动力。6分析你的起始点没有理想，就没有前进的方向。没有起始点，就无从规划自己的航程；即使有了地图和指南针，仍然会无可奈何的迷失方向，只有明确自己现在所处的位置，地图和指南针才能发挥作用。分析起始点，就是弄清现在所处的环境和条件。7确认实现目标的障碍，并依“难度”设定优先顺序人不是为了痛苦而活着，是为了幸福才活着，而痛苦却伴随着人生。确认障碍，是为；了有备无患，从容不迫。‘同时要记住：障碍是对我们的锻炼和考验，而不能阻碍我们的前进。每前进一步都会有障碍，实现目标的过程，就是克服障碍的过程。8 确认达到目标所需的知识和技能为了实现目标而不断完善自己，作好知识和技能的充分准备。生命不息，学习不止。9确认对实现目标有帮助的人和团体调动一切可以调动的力量和因素，来帮助自己实现目标。10找出克服障碍的方法对关键性障碍应找出不少于五个解决方案，其他每个障碍都有有克服的办 法。11制定实现目标的计划一但定了目标及实现目标(克服障碍的方法，就要制定每年、每月、每周甚至每天的计划。计划，就是目标分解一览表。12将你的计划付诸行动，立即去做没有行动再好的行动也只是白日梦。不要拖延，不要“以后”，立即就做，现在就做。13将目标视觉化想象目标实现以后的情景，将自己沉浸在成功的快乐中。描绘一幅明晰的胜利景象，激发现实目标的动力和克服障碍的决心。14以坚定的信念支持你的目标任何事，

实现你人生目标的五个步骤

《实现你人生目标的五个步骤》 节选自Ray Dalio 的《Principles》 为了得到你想要的生活，你必须做到五件事情。首先，你必须确定你的目标，这将决定你前进的方向。然后，需要制定一个实现目标的计划。在实现目标的路上，你会遇到一些问题。正如我所提到的，这些问题通常会导致痛苦。痛苦最常见的来源是自我反思，发掘自己的过错和弱点。面对这些过错和弱点，有两种选择，要么就感到痛苦，要么就像一个问题解决能手一样解决它们。这都取决于你自己的选择。要弄清楚如何解决这些问题，你一定要冷静分析，准确地诊断你的问题。只有你有一个准确的诊断后，才可以制定一个计划让这些问题远离你。然后，你必须执行计划中的任务。通过这个遇到问题、分析问题、并搞清楚如何远离问题的过程，你会逐渐变得强大，并更容易实现自己的目标。然后，你将设臵更大的更具挑战性的目标，同样的方式，那些锻炼时使用更大重量的人也逐渐获得更大的力量。我称这个人类进化的过程之为我的五步法。 整个过程包括五个步骤 1.有明确的目标； 2.辨别阻止目标实现的问题，整理成问题清单 3.确切诊断清单上的问题 4.制定计划，列出为了远离问题实现目标所需要做的各项具体任务 5.实施计划-也就是具体做这些任务 你需要做好所有的这些步骤，才能获得成功。 在更详细地单独讨论这些步骤之前，我想提出对这些过程的一些大致观点，以便在整体上有一个了解。 1)你必须弄清这些不同的步骤，不能将各个步骤的界限模糊。例如，设定目标时，就只是设定目标（不要去考虑你将如何实现这些目标或其他步骤）;诊

断问题，就只诊断问题（不要去想你将如何解决这些问题或其他步骤）。模糊各个步骤的界限将导致不理想的结果，因为它创造了混乱和各个步骤的短期改变。彻底做好每一个步骤将帮你做好其他步骤提供信息，因为这是一个迭代过程。 2)这五个步骤中的每一个都需要不同的才能和跨学科知识。最可能的是，你在某些方面很擅长但在其他方面却有不足。如果你缺少所需的任何才能和学科知识，这不是一个难以逾越的问题，你可以通过学习获得和补充这些知识，因为一旦你认识到自己的弱点并设法扬长避短，避免因为这些知识缺失而付出代价。所以，你必须诚实地进行自我反思。 3)这个过程实现各个步骤最重要的是有一个非常清醒的头脑和理性判断，而不是感情用事。弄清楚哪个对你影响更大，是理性还是感性，例如，如果更倾向于感性你需要时间来调节直到你可以理性地分析判断，向冷静思想有深度的人寻求指导和帮助等等。 为了帮助你做好这些事情，并保持目标明确的和高效的，你不能压制和去除你的情绪，尝试以下的这种减压法：把你的生活就看作一场游戏或一项武术。你的任务是弄清楚如何在面对挑战的情况下实现你的目标。通过玩游戏或练习这项武术，你会变得更加熟练。当你变得更好，你将会升级到游戏的更高层次，这将要求你拥有同时也教会你更好的技能。我会在下一节解释这些技能是什么。然而，一个真正特大的好消息是：你要获得成功并不需要所有这些技能！你只需要：1）知道哪些是需要的; 2）知道哪些是可以不要的，以及3）找出如何得到需要的技能（即，无论是通过自己学习还是与拥有这些技能的人合作）。 这种特殊的游戏-比如生活-的挑战将会以一种时不时让你感觉不舒服的方式出现。但是，如果你越过这种不适，并对此采取一种学习的态度，你将大大提高得到你想要的生活的机会。基本上，生活会给你应得的，它不给你一个你喜欢说的“该死的”。因此，你对你想要什么和为了得到你想要的而需要做的事情负有全部的责任，然后去做这些通常很难但是能得到一个很好结果的事情。接着，你将得到你应得的也就是你想要的东西。 这就是事情本来的样子，所以你可能会接受它。一旦你接受了玩游戏会感到不舒服这个事实，然后你这样做了一段时间之后，它会变得更加容易（像越来越

关于实现目标的优美句子

关于实现目标的优美句子 关于实现目标的优美句子 设立目标，实现目标，再设立新的目标。这就是成功最快速的方法。 目标的坚定是性格中最必要的力量源泉之一，也是成功的利器之一。没有它，天才也会在矛盾无定的迷径中徒劳无功。 目标的实现建立在我要成功的强烈愿望上。 所有的目标都可以被达成，所有的梦想都可以被实现。 目标的坚定是性格中最必要的力量源泉之一，也是成功的利器之一。没有它，天才会在矛盾无定的迷径中徒劳无功。 穷不必须思变，就应是思富思变。 如果一个人不晓得把船开往哪一个港口，那吹什么风都冰顶事。 创业不悲壮。创业只是找一件自己真正喜欢的事情去做，并从中找到克服种种困难并实现目标的乐趣。 只要目标专一而不三心二意，持之以恒而不半途而废，就一定能够实现我们美好的理想。伟人之所以伟大，是因为他与别人共处逆境时，别人失去了信心，他却下决心实现自己的目标。告诉你使我达到目标的奥秘吧，我惟一的力量就是我的坚持精神。一个人没目标，前途尽费；一个人没理想，碌碌终生。每一个目标，我都要它停留在我眼前，从第一线曙光初现开始，一直保留，慢慢展开，直到整个大地一片光明为止。每走一步都

走向一个终于要达到的目标，这并不够，应该每下就是一个目标，每一步都自有价值。没有一定目标，智慧就会丧失，哪儿都是目标，就是哪儿都没有目标。真正的安全感，来自你对自己的信心，是你每个阶段性目标的实现，而真正的归属感，在于你的内心深处，对自己命运的把控，因为你最大的对手，永远都是自己。进步，意味着目标不断前移，阶段不断更新，它的视影不断变化。生命里最重要的事情是要有个远大的目标，并借助才能与坚毅来完成它。美是我们所知道的最完备的东西，它包括了自然的不可企及的神秘目标。“同一个目标携手共进，同一个梦想合作共赢”“促进兄弟合作，共享发展新机遇！”

一种偏向目标型的RRT算法实现

一种偏向目标型的RRT算法实现 摘要：本文针对基本快速扩展随机树(RRT)算法存在搜索过于平均、效率低下、用时较长的缺陷，提出了一种偏向目标型的改进型RRT算法。这种算法在生成随机点时以一定概率选择最终目标点作为局部目标点，使树的扩展有一个趋向于最终目标点的趋势，从而加快了算法的收敛速度，优化了规划路径。最后通过Matlab程序仿真，在二维平面上验证了改进型算法相对于基本算法的优越性。关键词：路径规划、RRT算法、偏向目标型 一.引言 机器人学是当今科学技术研究的热点问题，它汇聚了各个尖端学科最先进的研究成果。科学家们从上世纪40年代开始着手研制机器人到如今，机器人的发展主要经历了三次技术变革。从最简单的第一代机器人到现在的第三代智能机器人，机器人从只会机械的执行命令逐渐演变成利用各种先进的传感器自动的学习环境，适应环境，并完成人类下达的任务。 路径规划问题是机器人研究中的重要的组成部分，它的重点就是要使机器人自主并且安全的从起始位姿移动到目标位姿。机器人路径规划主要分为全局路径规划和局部路径规划两大方面。全局路径规划是一种利用环境全局信息的方法，它通常将周边环境信息存储在一张地图中，并且利用这张地图寻找可行路径。全局路径规划的优点是有利于找到全局可行解和最优解，但是它的运算时间长，不适用于快速变化的动态环境。常用的全局路径规划方法有栅格法、可视图法、拓扑法和自由空间法等。局部路径规划只考虑机器人当前能探测到的环境信息，运算速度快、反应迅速，非常适用于动态环境。但其缺点是算法可能无法收敛，不能保证机器人一定能够到达目标点，而且找到的可行路径可能会偏离最短路径。常用的局部路径规划算法有人工势场法、模糊逻辑法、神经网络法和遗传算法等等。 RRT算法是最近几年才发展起来的，并且应用比较普遍的一种路径规划算法。它在处理非完整约束的路径规划问题时具有相当大的优势，因为它可以将各种约束集成到算法本身之中，因此对环境要求较低。而且该算法概率完备，在理论上肯定能找到可行路径。但其缺点是搜索过于平均，算法效率较低，而且规划

三十而立,应该实现的十个人生目标

三十而立，应该实现的十个人生目标三十而立，应该实现的十个人生目标 1、较高的学历、渊博的知识和丰富的实践经验。 而立之年应该有了一个自己的知识库，并像存储器那样有层次地分成若干个存储单元，分门别类的存储于自己的大脑中，这样才会有职场竞争力。文化素养是最基本的知识要求，要学会本行业所需要的一切知识并有所发展。 2、在感情生活方面平和安定。 在攀登事业的高峰时，家庭是自己坚强的后盾，你需要一个理解和支持你的爱人和家庭。 3、突破困境，从失败中积攒成功的资本。 人生总要面临各种困境的挑战，使自己永远保持健康的心态、进取的信念。切忌让情绪伤害自己，心态消极的人，无论如何都挑不起生活的重担。 4、储备准备创业、另谋生路的存款。 在这个多变的职业世界里，你也许不会永远在一个地方工作，或者永远在一个位置上淋漓尽致地发挥自己，如果你事先储蓄了足够的钱，你便有了一个安全的后盾。 5、学会在任何时候三缄其口，说话慎重。

因信口开河、夸夸其谈而自毁前程的人，比因为任何其他原因丧失成功的人都多。要学会保持沉默，凡事三思而行、不该说的话守口如瓶。 6、人际关系网基本成型。 这个人际关系网包括老师、朋友、亲人、同学、同事和所有可以互相帮助的人。（励志名言https:/// ）人际关系网表现了一个人情商的高低，不是一朝一夕就能建立起来的，它需要以心胸开阔，气量豁达、与人为善、乐于助人的气质，摩肩接踵的结交很多朋友。 7、养成个人风格。 在30岁以前，找出你所喜欢的榜样，经常以他们为榜样，学习他们的理念、思维，不断模仿、不断尝试、不断改变，养成一种风格、风度，就会得到事半功倍的效果。 8、注意品质，以优良的品德做人。 那就是：诚信建立信誉，谦虚使人精进；夯实职业金字塔，走健康职业路。如果你到了30岁仍未能建立起坚如磐石的忠诚信誉，这一缺点将会困扰你一生。 9、善于整理和集中自己的优势、长处。 不管你目前担任什么样的角色，知道自己的长处对成功都很重要。一定要投入你所喜爱、发挥强项，做自己最擅长的事情，并扬长避短从事好自己的职业。 10、最重要的就是定好自己的职业生涯规划。 给自己一个清晰、科学和客观的职业定位，评估一下自己的职业气

多目标规划问题知识讲解

多目标规划问题

3.5 黑龙江省可持续农业产业结构优化模型的求解 鉴于上面的遗传算法的基本实现技术和理论分析，对标准遗传算法进行适当改进，将其用于求解黑龙江省可持续农业产业结构优化模型中。黑龙江省农业产业结构优化模型具有大系统、多目标、非线性等特点，传统的求解方法受到了模型复杂程度的限制，由引言可知，遗传算法对解决此类问题具有明显的优势。下面介绍具体采用的遗传多目标算法操作设计以及模型求解过程。 3.5.1遗传多目标算法操作设计 3.5.1.1 实数编码方法 在求解复杂优化问题时，二进制向量表示结构有时不太方便，并且浮点数编码的遗传算法对变异操作的种群稳定性比二进制编码好（徐前锋，2000）。以浮点数编码的遗传算法也叫实数遗传算法（Real number Genetic Algorithms ，简称RGA ）。每一个染色体由一个浮点数向量表示，其长度与解向量相同。假如用向量),(21n x x x X 表示最优化问题的解，则相应的染色体就是 ),(21n x x x V ，其中n 是变量个数。 3.5.1.2 种群初始化方法 遗传算法中初始群体的个体是随机产生的，由于本文优化模型所涉及的变量容易给出一个相对较大的问题空间的变量分布范围，并且若给出一定的搜索空间也会加快遗传算法的收敛速度；因此本文采取3.3.2中的第一种策略，对每一个变量设置可能区间，然后在可能区间内随机产生初始种群。为保证不会遗漏最优解，选择区间跨度范围很大。 3.5.1.3 适应度函数设计

用遗传算法求解多目标优化问题中出现的一个特殊情况就是如何根据多个目标来确定个体的适应值。本文采用Gen 和Cheng 提出的适应性权重方法 （Adaptive Weight Approach ），该方法利用当前种群中一些有用的信息来重新调整权重，从而获得朝向正理想点的搜索压力（玄光男等，2004）。将目标函数按3.3.3所述转化成带有q 个目标（本文模型3 q ）的最大化问题： )}(,),(),({max 2211x f z x f z x f z q q （3-14） 对于每代中待检查的解来说，在判据空间中定义两个极限点：最大极限点 z 和最小极限点 z 如下： },,,{} ,,,{m in m in 2m in 1m ax m ax 2m ax 1q q z z z z z z z z （3-15） 其中m in m ax k k z z 和是当前种群中第k 个目标的最大值和最小值。由两个极限点定义的超平行四边形是包含当前所有解的最小超平行四边形。两个极限点每代更新，最大极限点最终将接近正理想点。目标k 的适应性权重用下式计算： ),,2,1(1 min max q k z z k k k 因此，权重和目标（Weighted-sum Objective ）函数由下面的公式确定 q k k k k q k k k z z x f x f x z 1m in m ax 1)()()( （3-16） 3.5.1.4 遗传操作 （1）选择操作。以比例选择法和最优个体保存法配合使用进行选择操作，即选择过程仍以旋转赌轮来为新的种群选择染色体，适应度越高的染色体被选中的概率越大；另一方面，为了保证遗传算法的全局收敛性，在选择作用后保留当前群体中适应度最高的个体，不参与交叉和变异，同时也确保当前最优个体不被随机进行的遗传操作破坏。

人生规划教案

人生规划初四年级备课笔记 学校：招远第十六中学年级：初四 姓名：李秀丽 使用日期：2010年9月

目录 序号课题备课时间 1 学期教学计划9.15 2 第一单元用规划描绘人生的画卷9.27 3 精彩的人生需规划10.12 4 职业是人生的“正剧”10.26 5 第二单元天才也怕入错行11.3 6 兴趣与职业11.18 7 性格与职业12.7 8 能力与职业12.24 9 第三单元走近“三百六十行”11.16 10 职业面面观11.29 11 “冷眼”看热门12.1 12 劳动最光荣12.10 13 第四单元敲开就业大门 14 15 16

科目人生规划内容学期备课年级初四1-4班 一、指导思想 以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想和科学发展观为指导，全面贯彻国家的教育方针，根据教育部《基础教育课程改革指导纲要（试行）》、《山东省教育厅关于深化基础教育课程改革全面提高教育质量的意见》，依据《山东省教育厅关于印发山东省义务教育地方课程安全教育、环境教育、传统文化和人生规划课程实施指导意见（试行）的通知》、《山东省义务教育地方课程人生规划课程实施指导意见（试行）》，把九年级学生的人生发展规划和职业准备融入课程内容体系中，培养学生正确的人生观、劳动观和职业价值观，增强社会责任感和适应职业生活的能力，引导学生成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义建设者和接班人。 在实践探索中帮助青少年建立实际的自我观念，帮助学生了解自己、了解职业、了解社会，正确认识自我和把握未来，根据社会需要和个人的兴趣特长、性格与能力，帮助每个学生制定“人生设计计划”，初步选择继续学习或就业类别的方向。并借助职业生涯的选择与人生的规划，建立相适应的人生目标，积极挖掘学生的潜力与创新素质，为每个学生的人生发展提供支撑平台，明确自己富有特色的发展方向和领域，培养具有独立性、主动性、创造性，适应国际竞争、社会变革的新型人才，促进青少年人生目标的追寻与实现。 二、实施措施 1、课程建设目标 （1）开发人生规划与职业指导教育校本课程。学校在执行国家课程和地方课程的同时，围绕着“人生设计”这一主题，开发出适合本校特点的课程，力求使此校本课程最大程度满足不同层次的学生对未来人生设计的需求。 （2）学校积极探索人生规划与职业指导教育课程的实施途径和操作模式，建立起必修课程与选修课程相统一的课程管理制度。学生根据自己个性差异、学科特长，选择适合自己的校本课程参加丰富多彩的实践活动，培养创新精神和实践能力，实现健康可持续发展。 （3）创办办特色学校。学校借课程开发与研究，以求探讨一种适合学校实际、适合新课改培养目标、素质教育培养需要的校本课程体系，促进学生发展和教师专业成长，形成“人生设计”校本课程的评价体系，进而更好的营造一个充满人性化、活力化、热情化、主动学习化、人文化的校园环境，培育学校个性和特色。 2、学生发展目标 使学生识别他们的学习和职业生涯的目标，并获得认识自己将来在社会上择业选择的技能，帮助学生发现自己的信息，培养多方面特长，并把这些信息和技能应用到他们将来的职业生涯规划中去，为将来走向社会和个人做出明智的职业决策做好充分的准备。 （1）在个性心理素质方面，培养学生有积极向上的人生追求目标，使学生有求知的欲望和广泛的兴趣和需要，增强健康的心理和坚韧勇敢的性格，并成为多种人生健康行为的动因。

达成目标的方法：

目标一旦确立，接下来我们就需要将它分解成一个个阶段性的小目标，以利于目标的一步步达成。 分解目标最有效的方法： 剥洋葱法：像剥洋葱一样，将大目标分解成若干个小目标，再将每一个小目标分解成若干个更小的目标，一直分解下去，直到现在该去干点什么。实现目标的过程，是由现在到将来的，由低级到高级，由小目标到大目标，一步步前进。但是，设定目标最高效的方法，却是与实现它的过程正好相反。运用剥洋葱的方法，由将来到现在，由大目标到小目标，由高级到低级，层层分解。在我们做个人生涯规划的过程当中，我们可以这样运用剥洋葱的方法。首先，找到自己的梦想，然后将梦想明确化，变成我们人生的终极目标。然后将终极目标演化成我们人生的总体目标。总体目标不要太多，最好只有一个，不要超过两个。然后，把总体目标，分解成几个五年至十年的长期目标。再继续分解下去，把每个长期目标，分解成若干个两到三年的中期目标。然后把两到三年的中期目标，分解成若干个六个月到一年的短期目标。然后将每个短期目标，分解成月目标，周目标，日目标，最后一起分解到现在该去干些什么。 所有的目标，不管它有多大，一定要分解到——你现在去做些什么！ 因为你现在所做的每一件事情，都应该跟我们的梦想相关联，否则这个梦想，实现的可能性，已经不太大了。 多叉树法：我们可以想像一下，有一棵大树，从树干开始，就会有若干个分枝，每个分枝会有更小的树枝，每个更小的树枝有再小的树枝，直到叶子。我们将树干表示大目标，每个树枝代表小目标，叶子就是我们现在的目标，或是我们现在要去做的每件事情，所应该达到的结果。 将一个目标，做多叉树的分解的技巧： 首先，弄清楚大目标和小目标之间的逻辑关系。 1）小目标是大目标的条件。

多目标蚁群算法及其实现

多目标蚁群算法及其实现 李首帅（2012101020019） 指导老师：张勇 【摘要】多目标优化问题对于现阶段来说，是十分热门的。本文将对多目标规划当中的旅行商问题，通过基于MATLAB的蚁群算法来解决，对多目标问题进行局部优化。 【关键词】旅行商问题；蚁群算法；MATLAB 一、背景介绍 旅行商问题是物流领域当中的典型问题，它的求解十分重要。蚁群算法是受自然界中真实蚁群的集体行为的启发而提出的一种基于群体的模拟进化算法,属于随机搜索算法。M. Dorigo等人充分利用了蚁群搜索食物的过程与旅行商问题(TSP)之间的相似性,通过人工模拟蚁群搜索食物的行为(即蚂蚁个体之间通过间接通讯与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径)来求解TSP问题。为区别于真实蚁群,称算法中的蚂蚁为“人工蚂蚁”。人们经过大量研究发现,蚂蚁个体之间是通过一种称之为信息素(pheromone)的物质进行信息传递,从而能相互协作,完成复杂的任务。蚁群之所以表现出复杂有序的行为,个体之间的信息交流与相互协作起着重要的作用。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且能够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向。蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。 二、蚁群算法原理介绍 1.蚁群在路径上释放信息素； 2.碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时释放与路径长度有关的信息素； 3.信息素浓度与路长成反比； 4.最优路径上的信息浓度越来越大； 5.最终蚁群找到最优路径。 其实自然界中，蚁群这种寻找路径的过程表现是一种正反馈的过程，与人工蚁群的优化算法很相近。所以我们简单功能的工作单元视为蚂蚁，则上述的搜寻路径过程可以用来解释人工蚁群搜寻过程。 人工蚁群和自然界蚁群各具特点。人工蚁群具有一定的记忆能力。它能够记忆已经访问过的节点;另外,人工蚁群在选择下一条路径的时候并不是完全盲目的,而是按一定的算法规律有意识地寻找最短路径。而自然界蚁群不具有记忆的能力，它们的选路凭借外激素，或者

多目标规划遗传算法

%遗传算法解决多目标函数规划 clear clc syms x; %Function f1=f(x) f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4; %function f2=f(x) f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; NIND=100; MAXGEN=50; NV AR=2; PRECI=20; GGPA=0.9; trace1=[]; trace2=[]; trace3=[]; FielD=[rep([PRECI],[1,NV AR]);[1,1;4,2];rep([1;0;1;1],[NV AR])]; Chrom=crtbp(NIND,NV AR*PRECI); v=bs2rv(Chrom,FielD); gen=1; while gen