基于传染疾病防控的GIS构架实现

随着信息技术的发展,GIS为传染疾病信息的处理以及疾病与人们周围的社会环境、自然环境和卫生服务环境的分析提供了一个理想的平台,它可以很好地阐述环境和健康之间的因果关系。本文论证了GIS与元胞自动机在理论上相结合的可行性并分析了元胞动态演化的相关参数,通过将GIS与元胞自动机技术相结合,建立起基于传染疾病的CA模型,这样就解决了一系列实验数据与现实有出入的问题,从而为公共安全和流行病学的研究提供更为接近现实的资料,更有效地模拟传染疾病发生、发展的复杂性以及可变性,更好地保护人民的生命财产不受损失。     

基于事件的航空器侧向碰撞危险模型研究

空域容量日益成为制约航空业快速发展的瓶颈之一,在现有设备条件下,缩小间隔标准,提高单位空域的容载量是提供空域容量的重要方法。对于飞机航线飞行中偏离航线情况进行研究,建立碰撞危险模型是间隔标准研究的基础理论。本文对Reich碰撞危险模型进行了分析,提出了建立基于事件的碰撞危险模型,获得了与Reich模型类似的效果,同时在影响因素上考虑的更为全面。     

动态环境下移动机器人路径规划研究

本论文主要任务是针对移动机器人技术领域中的动态环境下路径规划问题进行深入研究。在动态结构化环境中,通过设计不同的控制策略(算法),避开运动的障碍物,最终为移动机器人规划出一条从起始点到目标点的可行路径。然后基于MATLAB和VC++可视化编程语言,开发了基于遗传算法的机器人的路径规划仿真系统。并在动态环境下开展了移动机器人的仿真实验,分析了实验结果。     

元胞自动机在矿山地质灾害预测中的应用

元胞自动机是一种非常复杂的用于科学研究的工具,本文主要通过对于元胞自动机的介绍和分析,简单介绍了其基本的工作原理和使用方法,并阐述了元胞自动机在矿山地质灾害的预测当中的实际应用方法和研究。通过复杂的科学理论,对于元胞自动机在地质灾害预测当中的使用价值进行了一定论证,总结了元胞自动机在矿山地质灾害预测当中的基本应用,着重分析了元胞自动机在针对矿山地质灾害当中的滑坡、地下水渗透以及岩爆等几项主要地质灾害。     

地理信息系统中多起点和多终点路径规划的实现方法

随着移动定位技术、无线通信网络、地理信息系统、互联网技术的快速发展,基于起终点位置的路径规划和引导服务的应用也得到了快速发展.文章系统分析了一种地理信息系统所涉及的移动网络条件下汽车导航路径规划中的多起点和终点路径计算,避免和降低多次反复计算路径概率的实现方法,结合汽车导航实际使用情况,阐述了基于多起点和多终点的导航路...     

越库作业调度问题及其启发式算法研究

主要研究两台机器环境下的以加权完工时间和为目标函数的越库调度问题。首先针对两机器越库调度问题进行研究与分析,给出该问题最优解的若干性质;其次,基于最优解的性质,提出求解该问题的启发式算法,并在此基础上对所给算法进行改进;最后,通过数值实验与动态规划算法比较,证明所给算法及其改进算法的有效性。     

大数据时代下城市扩展的精细化研究

城市扩展是在自然、社会、经济等多种复合要素相互影响下的动态时空过程,对其进行精确模拟能够把握未来城市建设的发展形态,防止不合理的土地规划和政策带来一系列问题。提出在耦合元胞自动机和多智能体模型基础上,引入城市空间大数据并结合贝叶斯最大熵方法对多源数据进行融合来拓展数据来源。同时,综合利用模型模拟和遥感观测数据信息,基于数据同化方法优化模型参数,并减小和控制模型不确定性和累积误差,最终达到提高城市扩展模型模拟精度的目标。     

道路交通的元胞自动机模型及其分析

应用元胞自动机理论构造道路交通仿真模型,并根据道路交通的元胞自动机模型分析了交通需求变化、随机减速规则和驾驶者习惯对道路交通系统的影响.交通需求越大,道路出现堵塞的可能性就越大,这种堵塞主要是由于系统的随机减速引起的,暗示了交通系统的复杂性来源于大量个体参与者的随机行为;随机概率越大可以导致整个交通系统的平均速度的降低;驾驶者习惯对交通系统运行也有很大的影响.     

公众参与下重污染型企业CSR履行策略研究

政府动态规制与公众参与监督是构建重污染型企业高效-协同CSR治理模式的关键,为揭示不同环境规制、公众参与对重污染型企业CSR策略作用机理,构建政府、公众、重污染型企业三方演化博弈模型,引入动态惩罚补贴机制,运用Vensim仿真分析动态规制机制下三方策略演化稳定性、演化路径及相关因素影响,并基于李雅普诺夫原理验证三方演化稳定均衡.研究表明:在动态惩罚—奖励机制下,公众向积极监督策略方向演化,重污染型企业选择积极履责.     

面向港区平面交叉口安全性评价的微观交通仿真模型

本文基于交通冲突技术(TCT),通过建立港区交叉口交通流微观仿真模型,对影响港区交叉口安全性的主要冲突类型进行分析评价。结合港区道路交通特性,仿真模型引入车型参数控制因素,以车辆间冲突制动距离为评价指标,并对大型车辆弯道行驶轨迹及其产生的冲突进行了分析,通过采用改进的二维元胞自动机模型,对车辆在元胞中的加速、减速以及位移规则进行了改进。通过仿真得出,在实验条件下,跟驰冲突是影响平面交叉口安全性的主要冲突类型,侧面冲突是影响交叉口通行能力的主要冲突类型,仿真结果及分析表明了本文交通仿真模型的有效性。     

基于蚁群算法的配送路径规划研究

物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。     

航天企业组织创新路径演化的模糊控制研究

为能够科学定量的跟踪与控制我国航天企业的组织创新路径在动态形成过程中的演化机制,本文基于动态结构BP神经网络来针对组织创新路径演化的不同形态进行控制系统的构建,并利用动态结构BP神经网络来提升传统模糊控制系统的精度,从而达到更加高效的对我国航天企业的组织创新路径的演化进行模糊控制的目的,并基于控制仿真曲线提出相应的控制策略。最后结果表明:通过对影响航天企业的组织创新路径演化要素的模糊控制,能够使组织创新路径的时效性大幅度提升,并且此种控制方法超调小,响应快,无静差,能够为企业的决策者对组织创新路径的演化做出迅速的相应而提供决策依据。     

基于技术吸收能力的我国铝行业技术创新研究

动态竞争环境下,战略选择和组织适应力理论在分析企业持续成长时都存在着致命的硬伤。本文把企业如何持续成长的问题转化为企业竞争优势如何持续的问题,系统剖析了这两大理论的各自优势与不足,认为这两大理论在企业与环境相互选择过程中是动态融合的,在根本上是协同演化关系,在此基础上,分析了企业竞争优势如何构建的问题及其驱动因素,并构建了动态环境下企业协同演化的成长模型,以揭示企业可持续成长的内在机理。     

制度、技术与偏好协同演化视角下的低碳经济发展

近年来,低碳经济发展日益受到学术界的关注,许多学者对这一课题进行了不懈的研究。在中国当前环境下,应将低碳经济发展置于演化的视角下分析,低碳经济发展受到制度、技术与偏好的制约。基于此,本文构建了制度、技术与偏好三者协同演化模型分析低碳经济发展的路径,并提出了基于政府、企业家与消费者立场的政策建议,并认为建立公民社会是其主要途径。     

基于改进蚁群算法的AGV路径研究

针对传统蚁群算法在复杂仓储环境中路径规划时不具备自主避障并且陷入局部最优解从而得不到最优路径的问题进行研究。文章通过构造MAKLINK无向网络图和优化蚁群算法中的启发函数,引入动态光滑因子和全局信息因子,达到控制AGV路径的长度和光滑程度,并构造避障因子使AGV路径在达到全局最优路径的同时拥有避开障碍的能力。通过研究,提出的改进算法可以实现自主避障,并且在最大迭代次数、路径距离和光滑程度方面优于传统蚁群算法。     

基于MAS的物流运输路径动态规划

物流运输路径规划是物流规划活动中面临的一个重要问题。本文在分析物流运输路径规划问题的基础上，提出了在GIS环境中应用多Agent系统对物流货物运输路径进行动态规划的方法，及实现求解最短路径的算法。     

航运联盟下的集装箱运输路径选择研究

首先分析了班轮运输的变化现状,然后运用系统分析的方法,研究运输网络的整体最优。结合集装箱运输具体的特性,构造了一整体最优情况下,各集装箱路径选择的模型。对班轮公司的日常经营调度、航线规划等有较大的参考意义。     

基于雾计算的实时交通诱导规划机制研究

实时交通流量以及道路状况的变化,对于用户出行路径规划起着关键性的作用。文章在大数据环境中以雾计算数据处理机制为依托,从时间和空间多维角度实现路径的动态诱导规划方案。首先,完成实时交通道路数据网络收集模型的创建,同时,生成与之相对应的数据及数据关联分析;然后,基于实时数据分析结果,对现有的路径规划算法提出动态的路径诱导规划机制。     

基于互补性视角的企业可持续成长研究

基于企业可持续成长的互补性视角,系统剖析了组织适应学说和战略选择学说这两大主流理论的各自优势与不足,从而在互补性理论基础上指出二者之间存在互补性,认为这两大理论在企业与环境相互选择过程中是动态融合的,在本质上是协同演化关系,并在此基础上,深刻揭示了企业可持续成长的内在机理。     

基于末端视觉导航的无人机机群最优路径规划

主要应用于未来城市空中交通,研究城市无人机路径规划系统,解决城市无人机群体协同最优路径规划以及无人机在城市空域运行安全所面临的首要问题——避障.利用具有启发式优化的蚁群算法建立初步模型,使用样条插值对路径进行优化使其适用于真实的飞行路径,解决了空间交叉点上无人机与无人机碰撞的问题;借鉴地面无人驾驶汽车基于视觉的防撞系统,设计了基于机器视觉的载人无人机辅助防撞系统,使用SqueezeNet深度神经网络与迁移学习相结合的方法,以飞鸟、建筑物和马路作为研究对象,最终经过验证得到准确率达98％以上的防撞系统.