Eminem - Crack A Bottle

本文通过一段代码示例展示了如何在网页中嵌入优酷视频。利用<object>标签和<embed>标签配合使用的方法,可以有效地将优酷视频嵌入到网页中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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<object classid="clsid:d27cdb6e-ae6d-11cf-96b8-444553540000" width="600" height="400" codebase="http://download.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=6,0,40,0"> <param name="src" value="http://player.youku.com/player.php/sid/XODk4MTY2ODA=/v.swf"> <embed type="application/x-shockwave-flash" width="600" height="400" src="http://player.youku.com/player.php/sid/XODk4MTY2ODA=/v.swf"></embed></object>

内容概要:本文针对人机协同制造中的工人疲劳问题,在双资源约束柔性作业车间调度问题(DRCFJSP)基础上,建立了以最小化完工时间为目标、考虑工人疲劳限制的混合整数规划模型。提出改进的自适应大规模邻域搜索(ALNS)算法,采用8种启发式规则生成初始解,引入6类破坏算子和6类修复算子进行高效搜索。通过与Gurobi求解器、遗传算法、Jaya算法和标准ALNS算法的对比实验,验证了所提算法在解决工人疲劳问题上的有效性和优越性。此外,还详细介绍了ALNS算法的实现细节,包括三级编码系统、破坏与修复算子、自适应权重更新机制以及改进的接受准则,并提供了动态休息方案、工人轮换策略和疲劳预测模型等疲劳感知调度策略。最后,通过多维度评估指标对比了不同算法的性能,并给出了工程实施建议。 适合人群:具有数学建模和算法设计基础的研究人员、工程师,尤其是从事制造业调度优化和人因工程领域的专业人士。 使用场景及目标:①适用于制造业中涉及人机协同作业的车间调度问题;②目标是通过优化调度方案,减少工人疲劳,提高生产效率,同时确保生产过程的稳定性和鲁棒性。 其他说明:本文不仅提供了理论模型和算法设计的详细描述,还附带了完整的Python代码实现,便于读者复现实验结果或应用于实际工业场景。建议读者在学习过程中结合理论分析与代码调试,深入理解各个算法组件的作用和优化策略。
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