备战2025全国青少年信息素养大赛决赛,资料大全分享

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2025

全国青少年信息素养大赛

总决赛通知

各参赛单位及选手:

根据《关于举办2025全国青少年信息素养大赛的通知》安排,2025全国青少信息素养大赛总决赛定于2025年8月19日-24日举行。根据教育部办公厅等四部门关于印发《面向中小学生的全国性竞赛活动管理办法》精神,大赛为科普公益性质活动,以提升中小学生科技素质为目标,不收取或变相收取任何参赛费用,比赛结果不作为中小学招生入学依据。现将有关事项通知如下:

一、时间地点

时间:2025年8月19日-24日(具体签到及赛程安排以赛前通知为准)

地点:浙江省桐乡市乌镇镇

二、组织结构

主办单位:中国电子学会

总决赛承办单位:桐乡市人民政府

三、大赛安排

(一)参赛对象

所有通过复赛并获得晋级决赛资格的参赛选手。

(二)赛程安排

1.按照赛项规则及组织要求,所有赛项均采用线下参赛形式,参赛选手需根据赛项安排在规定时间内到达比赛现场。

2.各赛项具体时段安排及组织要求以赛前通知安排为准。决赛参赛手册及相关要求将于决赛前3-5个工作日通过赛区组委会发送,同时也可登录大赛官方网站查看并下载相关文件。

3.团队赛参赛选手应确保在决赛阶段队伍的完整性,中途有队员退出,应提前向赛区组委会提出申请,原则上参赛队伍达不到团队规定人数,无法继续参加决赛。

四、奖项设置

(一)大赛总决赛阶段以参赛队伍或个人为单位,设置一等奖、二等奖、三等奖。

(二)大赛总决赛阶段根据获奖队伍和个人比例,设置优秀指导教师奖、优秀组织奖。

(三)获奖名单以赛后公示为准。

五、其他事项

(一)大赛活动坚持公益性原则和自愿性原则,不收取与比赛相关的任何费用。因参加活动产生的食宿交通费用自理。

(二)参赛选手请认真配合各赛区组委会的赛事安排工作,由于个人原因导致无法参赛,则视为弃赛。

(三)参赛选手及关联人员应做到文明参赛,遵守比赛规则,尊重裁判工作,服从仲裁结果,自觉维护比赛秩序,自觉保护场地环境。

(四)其他未尽事宜,以官方网站信息或官方电话咨询结果为准。

六、联系方式

(一)大赛组委会秘书处

大赛咨询:

400-161-9885

监督电话:

010-68600718/68600710

官方网站:www.kpcb.org.cn 

             ceic.kpcb.org.cn

(二)赛区组委会联系方式请在大赛官网“联系我们”中查看。

中国电子学会  

2025年7月8日 

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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