狼群教案

狼群教案
狼群教案

10普专综合文科班

朱艳月 100006008

五年级语文《狼群》教学设计

一、章节名称:《五年级语文》上册三单元第十一课

二、计划学时:2课时

三、教学目标:

1、掌握本课生字,理解“默契”、“惩罚”等词语的意思。正确、流利有感情的朗读课文。

2、了解课文内容,知道狼群的集群生活方式,边读边批自己的阅读感受。

3、通过学习,懂得团结协作对于生活乃至生存的重要性,培养学生与人团结合作的精神。

四、重点难点:

重点:在描写狼群的力量和团结这部分中,以狼群的首领——头狼所拥有的权力、肩负的责任以及头狼的产生方式为重点。

难点:通过学习,要使学生懂得团结协作对于生活乃至生存的重要性。(培养学生与人团结协作的精神。)

五、教学准备:教师:搜集有关狼的图片或多媒体资料。

学生:收集一些有关狼的资料、图片等。

六、教学过程:

第一课时

1、媒体开篇,导入新课

多媒体展示狼及狼群的图片。与学生交流(你见过原野上纵横驰骋的狼吗?你听过山谷中凄厉的狼嚎吗?一只狼是孤独的,在这个弱肉强食的世界里,狼选择了群居生活,共同进退。让我们一起走进和我们一样过着群居生活的狼的世界吧!)

2、理解词语

气势大。

3、自读课文、初步感知

(1)课文主要写了什么?(指名反馈,教师总结。)

(2)理解文章结构

第一部分(第一自然段):总写狼友良好的群居生活习性。

第二部分(第二至三自然段):写狼分工明确,配合默契、团结,力量十分强大。

第三部分(第4至11自然段):写头狼的产生、权力、责任。

第四部分(第12自然段):总结全文,狼正是依靠这种集体力量生

存下来的。

5、分段讲解

第一部分:

通过图片和多媒体的展示,提醒学生注意观察狼的外形、动作等,比较它们和狮、虎、豹等森林猛兽不同的地方,引出本文重点:狼有良好的集群生活习性。

第二课时

1、回顾已学,讲授新课

2、讲解第二部分(感悟领会)

“一只狼的攻击力量是有限的,而一群呼啸而过,能使凶猛的老虎、棕熊望而生畏,退避三舍。”

这句话通过“呼啸而过”,“望而生畏”,“退避三舍”将狼群的强大描写的淋漓尽致,也表现出团队力量的强大。

3、讲解第三部分(品读感悟、合作学习)

(1)头狼在狼群中具有至高无上的可以惩罚、攻击、教训别的狼。

这句话表明了狼群世界的等级制度。

(2)狼群常常围住头狼,热烈的嗅它、舔它,还轻轻的从下侧咬它的脖子。

这句话写出别的狼队头狼的臣服,也表现了狼是善于交流的动物。

(3)平时并不常常发生厮打斗争。

这句话表明狼群很团结。

4、讲解第四部分(感悟体会,联系生活)

“在各种恶劣的环境中,狼还是依靠狼群的集体力量顽固的生存下来。”

结合生活实际,引导学生思考:我们可以从狼的集群生活中学到什么?(这句话是对全文的总结。写狼是通过自己的团结生存下去的,突出本文的中心,同时,也使我们懂得人也要依靠团队的力量才能变得更强大。)

七、板书设计:

《狼群》

狼群头狼的产生头狼的权力与职责

分工明确搏斗内部:调解纠纷

配合默契竞争外部:巡逻放哨踏路探险

身先士卒掩护撤退

八、完成练习

1、完成课后练习

2、听写生字词,用生字词造句。

3、辨别词语的感情色彩,勾画表褒义的词语。

【CN110062390A】基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910318340.1 (22)申请日 2019.04.19 (71)申请人 江西理工大学 地址 341000 江西省赣州市章贡区红旗大 道86号 (72)发明人 王振东 谢华茂 胡中栋 李大海  王俊岭  (74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务 所(普通合伙) 11350 代理人 汤东凤 (51)Int.Cl. H04W 16/18(2009.01) H04W 84/18(2009.01) H04W 4/021(2018.01) (54)发明名称基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法(57)摘要本发明公开了基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法,应用在无线传感器网络的节点优化部署上,提升无线传感器节点的有效覆盖率,使用非线性收敛因子平衡算法前期的全局搜索及后期的局部搜索能力;加入精英策略,加快算法的收敛速度;提出动态权重策略,使得位置不佳个体的位置更新更加合理;同时,提出一种动态位置越界处理策略,增加了搜索到区域内全局最优解的可能性;引入动态变异策略增加狼群多样性,有效扩大了算法的搜索范围。本发明的优点:解决了GWO算法后期易于陷入局部最优的难题,IGWO算法提高了无线传感器网络节点的覆盖性能,能够使用更少节点实现更高覆盖率,减少覆盖空洞, 降低了网络的部署成本。权利要求书2页 说明书10页 附图7页CN 110062390 A 2019.07.26 C N 110062390 A

1.基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法,其特征在于:其包括以下步骤, 步骤一:开始,设置t max,并初始化狼群,t=1; 步骤二:判断t是否小于等于t max,若否,则输出Xa,结束,若是,则进入步骤三; 步骤三:设置、更新α,A和C; 步骤四:计算灰狼的适应值且根据适应值大小分为α、β、δ和ω; 步骤五:更新ω狼的位置 步骤六:变异和越位处理,然后返回步骤二。 2.根据权利要求1所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法,其特征在于:以覆盖率函数的解为适应值,迭代结束后,根据公式S=M+M2+M3+L M n-1判断节点的连通性,在连通的基础之上,选择适应值最大的灰狼作为最终解。 3.根据权利要求2所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法,其特征在于:其包括以下步骤, 步骤一:设置最大的迭代次数以及狼群个体的位置的上限和下限,并在上下限范围内初始化狼群位置; 步骤二: 根据公式 公式 和公式初始、更新α、 A1、A2、A3、C1、C2及C3; 步骤三:计算每只灰狼的适应值; 步骤四:选择适应值最高的三只灰狼为α、β、δ,余下为ω; 步骤五: 根据公式进行精英策略处理; 步骤六: 根据公式计算ω狼与α、β和δ间的距离; 步骤七:根据公式 公式 和公式X(t+1)=w1*X1+w2*X2+w3*X3对ω狼进行位置更新。 步骤八: 根据公式 和进行权 利 要 求 书1/2页2 CN 110062390 A

基于改进狼群算法的水电站运行优化方法研究

基于改进狼群算法的水电站运行优化方法研究 考虑到传统的水电站运行方法运行功率低,为此,提出基于改进狼群算法的水电站运行优化方法研究。通过确定水电站运行优化的目标函数,并运用改进狼群算法对目标函数进行求解,得出适应度函数的计算公式,设定迭代终止条件,完成水电站运行优化。设计对比实验,结果表明,设计的优化方法水电站运行功率明显高于实验对照组,可以实现水电站运行优化。 标签:改进狼群算法;水电站運行;水位约束 0引言: 水电站运行优化方法是提高水电站运行的有效途径,在我国,针对水电站运行优化方法研究十分普遍[1]。大部分学者将水电站运行优化问题看做一个复杂的非线性优化问题,通过算法求解对其进行优化。改进狼群算法在2007年由Yang 等人首次提出,通过仿生狼群捕食行为提出一种新型群体智能优化算法,该算法一经提出,立即受到相关学者的重点关注。改进狼群算法能够同时具有 3 个不同的搜索能力,提高了收敛到全局最优解的精度。为此,本文进行基于改进狼群算法的水电站运行优化方法研究,致力于通过改进狼群算法在水电站运行优化方法中的应用,提高水电站运行的稳定性。 1基于改进狼群算法的水电站运行优化方法 考虑到水电站运行会受到水量平衡、水位约束以及出力约束等,因此,可得水电站运行优化的目标函数,如公式(1)所示[2]。 在公式(3)中,指的是迭代次数; 指的是第次迭代得到的全局最优值; 指的是第次迭代得到的全局最优值; 指的是尺度常数,通常情况下取值大于0; 指的是收敛性控制常数。通过上述公式,即可实现基于改进狼群算法的水电站运行优化。 2对比实验 2.1实验准备 本次对比实验在MATLAB 环境下进行,将水电站运行仿真对边长为10Km 的圆形区域内,并设置200个运行节点。其中,假定中心节点为S,则S点的具体仿真参数,如表1所示。 结合表1所示,通过对比的方法对比设计水电站运行优化方法与传统优化方法水电站运行功率之间的差异,水电站运行功率越高,证明该水电站运行优化方法越好,设置传统的优化方法为对照组,记录仿真实验结果。

灰 狼 优 化 算 法 ( G W O ) 原 理

智能优化算法 人们总是能从大自然中得到许多启迪,从生物界的各种自然现象或过程中获得各种灵感,由此提出了许多能够解决复杂函数优化的启发式算法,主要分为演化算法和群体智能算法。 演化算法是一种模拟生物进化的随机计算模型,通过反复迭代,那些适应能力强的个体被存活下来,比如遗传算法,进化规划,进化策略等。 群体智能算法是通过观察社会生物群体的各种行为得到启发而提出的一种新型的生物启发式计算方法,比如蚁群、鸟群、狼群、鱼群、萤火虫群等。 2、演化算法 遗传算法(Genetic Algorithm,GA):是基于Darwin进化论和Mendel的遗传学说的随机化自适应搜索算法,最先由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年提出。由于采用了类似物种进化过程中基因的选择、交叉和编译等操作手段,使得遗传算法在本质上成为一类非确定性算法,具有全局搜索能力,特别适用于多峰值函数的优化问题。遗传算法思想是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始,一个种群由经过基因编码的一定数目的个体组成,初始种群生产之后,按照适者生存和优胜略汰的原理,逐代演化生产出越来越好的近似解。每一代,根据问题域中个体的适应度挑选个体,并借助自然遗传学的遗传算子进行交叉和变异,产生出代表新的解集的种群。这过

程将导致种群像自然进化一样,后代种群比前代更加适应环境,末代种群中的最优个体经过编码可以作为问题的近似解。在人工智能研究中,人们认为遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样,都是对今后的计算技术有重大影响的关键技术。 差异演化算法(Differential Evolution, DE):是一种基于群体差异的演化算法,该算法是RainerStorn和KennedyPrice在1996年为求解切比雪夫多项式而提出,随后在各个领域得到了广泛应用。差异演化是基于实数编码的进化演化算法,它的群体结构类似于遗传算法,与遗传算法的主要区别在变异操作上,差异演化的变异操作是基于染色体的差异向量进行,其余操作和遗传算法类似。由于差异演化的关键步骤变异操作是基于群体的差异向量信息来修正各个体的值,随着进化代数的增加,各个体之间的差异化信息在逐渐缩小,以至于后期收敛速度变慢,甚至有时会陷入局部最优点。 3、群体智能算法 群体智能优化算法统一框架模式: 群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法,各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此,群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式:Step1:设置参数,初始化种群; Step2:生成一组解,计算其适应值; Step3:由个体最有适应着,通过比较得到群体最优适应值; Step4:判断终止条件示否满足?如果满足,结束迭代;否则,转

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