中秋節見聞

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇中秋節見聞范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

中秋節見聞范文第1篇

又是一年的中秋節，每年的這一天，我們都會和家人們團聚在一起賞月，月兒圓圓的，它懸掛在深藍色的夜空中，把皎潔的月光灑向人間……

剛開始，暮色降臨的時候，月亮就像一位怕羞的小姑娘，一會兒明一會兒暗的，跟我們玩起了捉迷藏，不一會兒，月亮開始現形了，可它籠著一層黑紗，朦朦朧朧，過了一會兒，漸漸變得清晰了，把光明灑到每一處地方，風一吹，魚缸里，泛起了粼粼波光，銀粼一般地閃動，幻化出一種動態之美……

很快地，月兒懸掛在空中，給深藍色的夜空又增添了一種新的色彩，涼爽的微風帶著淡淡的花香，朦朧、柔和與寧靜，吹過大地，似乎月兒也跟著笑了，夜給大地罩上了一層不同于往日的紗，家家戶戶燈光明亮。家中，電視上的歌舞曲回響于空中，窗外，銀色的月光灑到柳葉上，使我置身于幻想之中，我來到了夢幻天堂，這里，玉盤似的滿月用那皎潔的月光親吻著人們，透過那密密麻麻的樹枝，把光明灑向大地，在地上灑下了點點的碎銀，這是一個多么美好的夢境……

此時，風已漸漸大起來了，吹滅了蠟燭，我望著天上的云朵已散去，只有那圓月還在那孤獨地掛著，我放起孔明燈，將我的祝福傳給我最親愛的人們……

中秋節見聞范文第2篇

老師們，同學們：

大家上午好!

秋濃了，月圓了，再過幾天，一年一度的傳統節日----中秋節快到了!在此，我代表學校，祝老師們、同學們中秋快樂、學習進步、工作如意!

中秋的月最圓，中秋的月最明，中秋的月最美，所以又被稱為“團圓節”。

金桂飄香，花好月圓，在這美好的節日里，人們賞月、吃月餅、走親訪友……無論什么形式，都寄托著人們對生活的無限熱愛和對美好生活的向往

中秋是中華瑰寶之一，有著深厚的文化底蘊。中國人特別講究親情，特別珍視團圓，中秋節尤為甚。

中秋，是一個飄溢親情的節日;中秋，是一個彌漫團圓的時節。這個時節，感受親情、釋放親情、增進親情;這個時節，盼望團圓、追求團圓、享受團圓……這些，都已成為人們生活的主旋律。

同學們，一定能背誦出許多關于中秋的千古佳句，比如“舉頭望明月，低頭思故鄉”、“但愿人長久，千里共嬋娟”、“海上生明月，天涯共此時”……這些佳句之所以能穿透歷史的時空流傳至今，不正是因為我們人類有著的共同信念嗎?

中秋最美是親情。一家人團聚在一起，講不完的話，敘不完的情，訴說著人們同一個心聲：親情是黑暗中的燈塔，是荒漠中的甘泉，是雨后的彩虹……

中秋最美是思念。月亮最美，美不過思念;月亮最高，高不過想念。中秋圓月會把我們的目光和思念傳遞給我們想念的人和我們牽掛的人，祝他們沒有憂愁，永遠幸福，沒有煩惱，永遠快樂!

中秋最美是感恩!無須多言，給父母一個微笑，給親友一個問候，遞上一杯清茶，送上一口月餅，這是我們給予父母最好的回報。感謝父母給予的生命，感謝父母給予的培養……

中秋節見聞范文第3篇

關鍵詞：時間表問題；組合規劃；遺傳算法；多因素優化決策；編碼方案

中圖分類號：TP311.11文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2008)08-082-02

Algorithm for Sloving Time Table Questions Based on GA

WANG Ting,WU Chenwen

(School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou,730070,China)

Abstract：Timetable problem is a multifactor optimized decision problem and is typical problem in constitution and planning.It has been proved as a kind of NPcomplete problem.Genetic Algorithm(GA) is based on the biological mechanism of natural selection and heredity,leveraging colony searching technology,and is particularly applicable for the resolution of complicatednonlinear problems intractable with traditional searching methods.This paper designs the genetic arithmetic about the time table problems,a new method chromosome encoding is designed,based on which Genetic operations crossover and mutation are proposed.The experimental result shows the algorithm works well.

Keywords：time table question;genetic algorithm;multifactor optimized decision;encoding scheme

時間表問題又稱課表問題,就是解決對時間和空間資源爭奪而引發沖突[1]。20世紀70年代中期,美國S.Even等人論證了課表問題是NP完全類問題。理論和時間表明,只要課表所涉及的任何信息量稍有變化,就會導致課表編排選擇方案的劇增,即“組合爆炸”。一般作法是針對具體的應用環境,忽略一些限制條件,但這樣會造成使用效果的不理想。本文中提出利用特定條件對課程與教室分批,采用遺傳算法對時間表問題進行求解,給出了編碼形式、遺傳算子規則及適應度函數,通過對某學校課表編排數據的計算,驗證了算法的有效性。對時間表問題的優化求解,起到一定的效果。

1 課表編排問題的描述

設有班級集合C={c1,c2,…,ca},教師集合P={p1,p2,…,pβ},教室集合R={r1,r2,…,rγ}和時間的集合T={t1,t2,…,tμ}。時間與教師的笛卡爾積稱為N=T×R={(t1,r1),(t2,r2),…,(tμ,rγ)}N中的元素稱為時間教室對。給出1組課程L={L1,L2,…,Lλ},L中的元素代表一個5元組{h(i),p(i),c(i),r(i),req(i)}。其中h(i)為周學時數;p(i)∈P為任課教師;c(i) ∈C為上課班級;r(i) ∈R為可用教室;req(i)∈{req1,req2,…,reqθ}是一組時間,教室和教學方式等的限制條件或要求。

課表編排就是要求L到N的冥集 2N 中的一個映射,即ψ:L>2N并滿足如下條件:

(1) 設ψ(Li)=X∈2,如果Xi中選用的時間集合{t1,t2,…,tn}T,選用的教集合為R(i)a,г蛞求:

ИR(i)aR(i)И

(2) 如果Е(Lm)=X′mψ(Ln)=Xn,且m≠n,則必須Xm∩Xn=h,即同一時間中一教室不能被兩門以上的課占用。

(3) 如果ψ(Lm)=X′mψ(Ln)=X′n,且m≠n,則當c(m)∩c(n)≠h或p(m)=p(n)時,就有:{t(m)1,t(m)2,…,t(m)μ}∩{t(n)1,t(n)2,…,t(n)μ}=φ,即同一班級不能同時上2門以上的課滿足Req(i)中的限制條件與要求。

(4) 設有二部復圖Hb(V,E)包含有頂點集合劃分為2個子集X和Y,其中的元素分別與給定的課程和時間教室對一一對應,E中的元素表示各門課與時間教室對的關系,若課程Li∈X在時間教室對集{(t(i)1,r(i)1),(t(i)2,r(i)2),…,(t(i)μ,r(i)γ)}∈Y中的數字,則Ei=({Li},{(t(i)1,r(i)1),(t(i)2,r(i)2),…,(t(i)μ,r(i)γ)})∈E。

結合上述課表編排的4個條件,課表問題就轉化為二部復圖Hb(V,E)У鈉ヅ湮侍狻＊

2 課表編排問題的遺傳算法

遺傳算法是基于生物的進化與選擇機制的優化算法。遺傳算法通過維持一個群體,并按個體的適應度的大小重復的進行選擇。交叉和變異等操作來實現群體內個體結構的重組,將性能良好的解結構遺傳下去,提高后代的適應能力,從而進化到最優或次優解[2]。遺傳算法的基本步驟:確定編碼方案,確定適應函數,確定選擇策略,控制參數的選擇,遺傳算子的設計,算法終止準則的確定等。

2.1 編碼方案

二進制編碼是最常用的編碼方案,他類似于生物染色體的組成,從而易于用生物遺傳理論來解釋并使得遺傳操作容易表現。且采用二進制編碼時,算法處理的模式數最多。(設采用k進制編碼,碼長為1,則所表示的最大整數為k1,模式數為(k+1)1。可以證明k=2時使得k1=const(常數)時(k+1)1取得最大值)。但該種編碼方案有相鄰整數的二進制編碼可能具有較大的海明距離,如:7和8的二進制表示為:0111,1000。這種缺陷在解決連續化問題時降低搜索效率。故在本問題求解中,采用格雷碼相鄰整數僅有一位不同的特性可克服二進制編碼相鄰證書可能具有較大海明距離的缺陷。他的解碼過程如下:

設有一格雷碼串(bnbn1…b0)其解碼過程如下:

if b0:=1 then x=1 else x=0；

for i:=1 to n do

if b1=1 then

x:=2i+1-1-x；/*用其對稱特性*/

串長為m1×n1,m1為各參數(即課程)的編碼長度;n1為參數的個數(即課程的門數),串中個參數所對應的值為該門課程所選“時間教室對”集的序號,這樣構造串結構m1最短,故串長也最短。

2.2 控制參數選擇

(1) 種群規模N:筆者經過反復實驗發現:N值大進化較慢,但易搜索到全局較優解,而N值小時進化速度快,但不易搜索到較優解,權衡效率和性能,一般N取值為20~100,經過實驗問題N取值為40比較合適。

(2) 雜交操作

雜交算子是遺傳算法中最常用,最重要的算子,通過雜交運算從一對母代染色體產生2個子代染色體。通常使用的雜交算子有單點雜交算子和雙點雜交算子。其中單點雜交算子首先隨機選擇一個雜交點,將該雜交點到染色體末尾的基因片段互換,比如:設第t代的2個個體為Xta=(1,2,3,4,5)和Xtb=(6,7,8,4,5),設雜交點為3,則得到新一代的2個個體為Xt+1a=(1,2,3,9,10)和Xtb=(6,7,8,4,5)。2點雜交則是依概率交換2個父串具有同樣長度的二進制串,其中0表示不交換,1表示交換。這個二進制串稱為雜交模版；然后則根據該模版對2父串施行雜交,所得的2個新串即為后代串。經過實驗發現當種群規模N較小時,采用雙點交叉性能優于單點交叉；但當種群規模N較大時,單點交叉反而優于均勻雙點交叉。另外雜交概率取值為P0=0.8。И

(3) 變異操作

變異算子一般一次只改變一條染色體上的一個基因,比如,染色體Xt=(1,8,3,6,5),變異的基因是第3位,則變異后Xt+1=(1,8,7,6,5)。И

2.3 適應度函數

由于課表編排問題是求目標函數最大值[3],適應度函數定義如下:

其中Wij為第i個體串中對應第j門課所選”時間―教室對”集的權重。Count為第i個個體所對應的各門課程之間的沖突次數。C為一負數,其絕對值足夠大,以致于只要出現一次沖突,該適應只便為負,這樣便于終止準則的選定(因為所求解即要求無任何沖突)。但容易造成各個體間適應值相差過大的情況,所以采用線形排名的選擇策略。終止條件為:И

(1) 該種群中最大適應值為一正數;

(2) 2當前種群中最大適應值與以前各代中最大適應值相差不大,這時說明效果不太顯著,再進化下去沒有必要。

3 實驗結果及結論

本算法用C語言進行驗證,交叉概率均為0.8,變異概率0.2,種群規模設為70。對某學校課表編排數據進行實驗,算法運行2 000代,獲得了滿意的結果,所獲得的時刻表沒有沖突。當算法運行超過4 000代以后,其結果會出現幾處沖突外,但總體結果是比較滿意的。通過手工調整很容易獲得一個一個滿意的時間表。

時間表問題是一個典型的NP完全問題,本文通過對該問題的數學模型的分析,提出以遺傳算法進行求解,算法的運行結果說明了該方法是可行的。實際應用中,還要考慮更多的約束條件,這將是下一步的工作重點。

參 考 文 獻

［1］石純一,張鈸,林堯瑞.專家系統原理與實踐\[M\].北京：清華大學出版杜,1986.

［2］潘正軍,康立山.演化計算\[M\].北京：清華大學出版社,1998.

［3］黃干平,陳洛資.解“時間表問題”（TTP）的啟發式算法［J］.計算機應用與軟件,1997,14(2):6064,59.

中秋節見聞范文第4篇

今天是個特殊的日子，對，是——中秋節。

幫媽媽擺好水果、月餅等食物后，我向那茫茫的天空望去，胖乎乎的月亮姐姐穿著金色的禮服，從朦朧的薄霧中探出了腦袋，將一束束光輝投向人間。它像一個小姑娘，剛剛從東天邊升起，又羞答答地躲入云彩媽媽的懷抱，又好似是與我們玩捉迷藏。人們常說“十五的月亮十六圓”，但今年不是，十五的月亮就是十五圓。我仿佛看見了月亮上，美麗的嫦娥正向我微笑呢！

中秋節又叫“團圓節”，不錯，遠在張家口的妹妹也千里迢迢趕回來了。我欣喜萬分，當時的心情無法用語言形容。妹妹沒有變，還是原來那么的活潑，那么的友好。我們倆姐妹在一起，談天說地，她向我談談生活情況，我向她敘敘學校見聞，我們一起做游戲，一起寫作業，形影不離。盡管我們在兩個不同的地方，但我們心中對彼此的思念沒有變，那條無形的絲帶永遠將我們連在一起，姐妹情深，是用什么都改變不了的。

“明月幾時有，把酒問青天”大詩人“蘇軾”在《水調歌頭》中這樣寫道。

中秋節見聞范文第5篇

兩千多年前借助于視覺的方法證明了勾股定律，幾何學研究在笛卡爾發明坐標系之前已經存在了1500年。愛因斯坦在1953年寫道：西方科學的發展是建立在兩個偉大成就的基礎之上，即歐幾里德幾何學的形式邏輯系統和文藝復興時期的系統實驗推理。本書介紹了用于數據采掘、推理問題求解及作出判定中的視覺與空間分析的當前趨勢，提出可視地顯示一個結果或解答，通過可視的方法導出結果或解。

全書共21章，分成五部分。第一部分可視問題的求解與作出判定(含第l～2章)：第1章判定過程及其可視方面；第2章信息可視化評價的疊式模型。第二部分可視推理與異構推理(含第3～7章)：第3章可視推理與表示；第4章可視作出判定的表示：異構推理的計算體系結構；第5章問題求解的代數可視符號體系：從丟番圖至圖符方程；第6章分析及作出判定的圖符推理體系結構；第7章關于可視推理與發現：來自早期數學史的教訓。第三部分與可視相關的研究(含第8～10章)：第8章可視相關方法與模型；第9章用于數據注釋、查尋及相關的圖符方法；第10章布魯格爾圖符相關系統。第四部分可視與空間數據挖掘(含第11～16章)：第11章可視化數據流；第12章SPIN!系統――用于空間數據的數據采掘及可視分析的企業體系結構；第13章基于XML的可視化與數據采掘結果的評估；第14章可視采掘臨床腦電圖的神經網絡技術；第15章可視數據采掘與同步尺度改變；第16章使用單調布爾函數的可視數據采掘。第五部分地球空間領域中的可視與空間問題求解(含第17～21章)：第17章作為沖突消解判定過程的成像綜合：方法與途徑；第18章成像合并與對齊的多層次分析與可視判定框架；第19章圖像合并與代數結構；第20章合并算法開發技術和基于面積的合并算法；第21章成像對齊與合并的虛擬專家。

本書將該領域的專題論文與教課書相結合，將現代符號和作出判定及問題求解相融合，每一章的結尾都有該章總結及練習。可供計算機科學、應用數學、圖像科學和GIS專業的研究人員、研究生閱讀參考。