21、挪威在二战中的军事行动与抵抗斗争

挪威在二战中的军事行动与抵抗斗争

在二战期间,挪威流亡政府领导下的各武装力量以及英国在挪威的军事行动和抵抗组织的活动,都对战争局势产生了重要影响。

挪威各武装力量情况
  • 商船队 :Nortraship的商船队遭受了重大损失。到1945年,船队从原本的规模减少到565艘船,近一半的吨位损失。船员们既是“战时水手”,也是普通海员。作为海员,他们在船上进行日常工作;作为战时水手,他们直面死亡,承受着战争的压力和恐惧。
  • 海军
    • 发展历程 :政府迁至英国后,挪威北部的海军军官和船员随幸存战舰前往。初期约400人和13艘小型舰艇,战争结束时发展到7400人,其中一半为海上服役人员,拥有58艘战舰。
    • 作战区域 :大部分从英国基地行动,也部署在冰岛、法罗群岛、北美东海岸、地中海和波斯湾等地。执行护送跨大西洋和前往俄罗斯北部的护航任务,还参与对挪威海岸的袭击行动。
    • 损失情况 :海军损失20艘船和650人,在现役海上服役人员中的死亡率为17%。此外,海军行动还导致一些挪威船只和人员的损失,挪威潜艇击沉2艘挪威船,造成15人死亡;鱼雷艇击沉3艘船,导致77名乘客和船员丧生,占挪威国内舰队因盟军空袭、潜艇攻击或水雷死亡人数的10%。
  • 空军
    • 作战情况 :和海军一
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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