基于UPlan的规划支持系统应用研究
基于OSU技术的OTN网络规划分析
图1 政企OTN网络架构图2 传统OTN技术的不足(1)管道弹性不足:当前OTN最小管道为ODU0 (1.25 Gbit/s),现网存在大量为STM-1/4/FE等低速率业务,如果采用ODU0承载,会存在带宽利用率不足,带宽浪费等问题。
(2)管道连接数少:以ODU4为例,当前OTN最小管道为ODU0,最大只能承载80个管道。
(3)管道时延相对较大:由于当前OTN的所有通道颗粒都是基于帧格式传输,在每一个站点,经过交换网之后,需要将交换后的数据重新对齐,然后组装成ODUk的帧格式,导致OTN端到端传输时延相对较大。
(4)带宽调整不灵活:当前OTN仅支持有损调整,即在不删除业务的情况下,短暂中断业务,然后实现端到图3 OSU基本接口结构OSU在复接映射路径上做了优化,客户侧信号既可OSUflex封装映射到ODUflex上,也可以直接映射ODUCn上,灵活匹配不同业务带宽需求。
路径1:OSUflex over ODUflex:与现有OTN ;路径2:OSUflex over ODUCn:全新OSU网络图5 OSUflex帧结构通用开销:4字节,定义OSUflex的通用开销。
映射开销:2字节,映射开销和映射的业务类型相关,并根据承载业务的需求不同,设定不同的开销功能。
CRC8:1字节,CRC校验范围为帧头。
图8 原路径无损带宽调整客户侧接入业务带宽和OSUflex管道带宽大小相同,客户侧带宽需求增大,需要调整带宽,具体步骤如下。
(1)网管向所有网元下发带宽调整预配置。
(2)网管向源网元下发带宽调整命令,源网元调整,并向下游转发带宽调整OAM帧,端到端调整OSUflex带宽。
(3)调整客户侧接入业务带宽。
3.2 OSU技术优势3.2.1 OSU技术与SDH相比OSU作为下一代光传送技术,与SDH相比具有四大关键价值,如表1所示。
表1 OSU技术与SDH对比表项目SDH(EoS)管道容器容器速率固定:VC-12/VC-3/VC-4,最小2 Mbit/s。
模拟环境下AUV路径规划研究
模拟环境下AUV路径规划研究自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,缩写为AUV)是一种具有自主感知、自主控制和自主作业能力的水下机器人,其特点是能够在无人为操控的情况下,实现复杂环境下的海洋勘探、海洋生态监测、水下作业等任务。
其中路径规划是AUV的重要技术之一。
基于模拟环境的AUV路径规划研究,对于提高AUV的自主控制性能和适应复杂海洋环境的需求具有重要意义。
一、AUV路径规划技术概述AUV路径规划是指根据预设的目标和环境条件,自主规划水下机器人的行驶路线、控制其行驶方向和速度、实现自主避障和自主纠偏等能力。
路径规划技术是实现AUV自主控制的核心技术之一。
常见的AUV路径规划方法包括启发式搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法等。
其中启发式搜索算法是目前应用最为广泛的路径规划方法之一。
二、基于模拟环境的AUV路径规划研究基于模拟环境的AUV路径规划研究是指利用计算机仿真技术,构建封闭的水下环境模拟器,进行AUV路径规划算法的验证和优化。
通过基于模拟环境的AUV路径规划研究,可以有效从根本上解决海洋环境下对于AUV测试与验证的诸多限制,为更加稳定、可靠和高效的AUV路径规划算法的设计提供保障。
三、模拟环境下AUV路径规划算法研究进展1.反跟踪路径规划算法:该算法是基于模拟环境的AUV路径规划核心算法之一。
通过模拟环境中的障碍物及水流情况,利用反向遍历算法规划出AUV的路径。
2.动态权重启发式搜索算法:该算法是基于启发式搜索算法的改进,利用建模技术和预测方法构建出更为准确的环境模型和目标模型,实现对AUV和环境的更为智能的预测和调整。
3.基于多目标优化的遗传算法:该算法利用模拟环境中的实际环境数据,将路径规划问题转化为多指标优化问题,通过采取多种适应度函数和遗传操作,实现AUV路径规划的多策略优化。
四、未来的发展展望未来,基于模拟环境的AUV路径规划将进一步发展和成熟。
能源系统规划优化基于智能算法研究
能源系统规划优化基于智能算法研究随着全球经济的快速发展和人口的增长,对可持续能源的需求越来越大。
为了满足这一需求,能源系统规划优化成为关键任务。
智能算法作为一种高效且灵活的方案,被广泛应用于能源系统规划优化研究中。
能源系统规划优化的目标是寻找最佳的能源组合和系统配置,以满足不同能源需求、降低碳排放、提高能源利用效率以及减少能源成本。
常见的方法包括线性规划、混合整数规划和遗传算法等。
然而,这些传统算法在处理复杂的大规模问题时存在一些局限性,如计算速度慢、无法处理非线性问题。
智能算法作为一种最优化方法,可以通过模拟生物进化、粒子群优化、模拟退火等方式搜索最佳解决方案。
智能算法具有自适应性、并行性和鲁棒性等优点,可以有效地解决能源系统规划优化问题。
以下将介绍三种常用的智能算法在能源系统规划优化中的应用。
第一种智能算法是遗传算法。
遗传算法是模拟达尔文进化理论中的基因传递和自然选择过程的计算模型。
在能源系统规划优化中,遗传算法可以通过产生和改进候选解决方案的群体来搜索最佳解决方案。
通过选择、交叉和变异等操作,遗传算法可以不断改善解决方案的质量,使能源系统达到最佳配置。
该算法在处理复杂的能源系统规划问题时表现出色,具有较好的适应性和全局搜索能力。
第二种智能算法是粒子群优化算法。
粒子群优化算法是受到鸟群或鱼群觅食行为启发而提出的一种优化算法。
在能源系统规划优化中,粒子群优化算法将候选解看作是一群“粒子”,通过模拟粒子在解空间中的搜索和跟随集体最优解的行为来搜索最佳解决方案。
粒子群优化算法具有收敛速度快、计算简单的优点,特别适用于规模较小的问题。
第三种智能算法是模拟退火算法。
模拟退火算法是受到固体退火过程中原子结构重新排列的启发而提出的一种全局优化算法。
在能源系统规划优化中,模拟退火算法通过随机选择候选解决方案以及接受与当前解决方案相邻的更优解决方案的概率来搜索最佳解决方案。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力和适应性,可以有效地找到复杂能源系统规划优化问题的最优解。
城市规划智能优化与决策支持系统设计
城市规划智能优化与决策支持系统设计随着城市化进程的加速,城市规模不断扩大,城市发展问题也日益复杂多变。
为了实现城市的可持续发展,并提高城市规划的科学性和准确性,设计一套城市规划智能优化与决策支持系统成为当今城市发展的重要任务之一。
一、系统架构设计城市规划智能优化与决策支持系统需要建立一个完整的架构,在整个流程中实现信息的高效传递和数据的智能分析。
系统架构应包括以下组成部分:1. 数据采集和处理模块:收集城市规划方面的各类数据,如地理信息、人口分布、交通状况、环境指标等,并对数据进行处理和整合,确保数据的准确性和完整性。
2. 智能算法和模型模块:通过建立合适的模型和算法,对采集到的数据进行智能分析,实现城市规划过程中的决策支持。
包括城市发展模拟、规划优化、交通流量预测等方面的模型和算法。
3. 可视化展示模块:将智能分析的结果以直观、可视化的方式展示给用户,帮助用户更好地理解和评估城市规划方案的优劣,为决策提供参考依据。
4. 用户交互界面:设计友好、易于操作的用户界面,方便用户进行系统操作和查询相关信息。
用户可以通过此界面进行规划方案的制定和优化等操作。
二、功能设计城市规划智能优化与决策支持系统的设计应包含以下基本功能:1. 数据管理功能:实现对城市规划相关数据的采集、存储和管理。
根据不同的数据来源和类型,建立相应的数据库和数据仓库。
2. 规划方案制定功能:提供规划方案制定的功能模块,用户可以通过输入相关的限制条件和要求,生成满足条件的城市规划方案。
3. 规划方案评估功能:通过合适的模型和算法,对规划方案进行智能分析和评估。
综合考虑城市发展需求、环境保护和资源利用等因素,给出规划方案的优化建议。
4. 规划方案优化功能:对已有的规划方案进行优化处理,找到最佳的解决方案。
利用智能算法和模型,对规划方案进行调整和改进,提高规划的科学性和可行性。
5. 决策支持功能:根据智能分析的结果,提供决策支持,帮助决策者做出明智的决策。
基于知识的系统在工程项目施工计划中的应用探索
基于知识的系统在工程项目施工计划中的应用探索
张谦
【期刊名称】《管理信息系统》
【年(卷),期】1997(000)004
【摘要】基于知识的计算机辅助工程项目计划系统是国内外研究多年的问题。
虽然有许多相关的成果,但不理想。
Smart Pro原型的研究和开发从新的角度进行了探索,分析和概括工程计划知识的组成和形式。
利用关系数据库有目标查询的方法实现了知识的搜索,并能使系统的运行大幅度提高效率。
系统开发环境合理选择为进一步开发相关高级功能提供了可能。
【总页数】5页(P55-59)
【作者】张谦
【作者单位】深圳大学建设监理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F284
【相关文献】
1.国家973计划中重大气象科研成果的应用实践探索 [J], 王德英
2.平台+多元化培养模式在卓越计划中的应用研究与探索 [J], 倪骁骅;葛友华;周海;于建业;袁健
3.水电建设工程项目施工用电系统接地方式的探索 [J], 房大成;孔繁臣;韩四保;王兴隆
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5.基于知识管理的高校考务管理系统的探索与实现 [J], 彭亮亮
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决策支持系统在企业资源规划中的应用
决策支持系统在企业资源规划中的应用随着技术的发展和信息的爆炸增长,企业在面对复杂的决策问题时常常感到困惑。
而决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)的出现,则为企业提供了有效的帮助和决策支持。
本文将探讨决策支持系统在企业资源规划中的应用。
一、背景介绍企业资源规划(Enterprise Resource Planning,简称ERP)是指利用信息技术和管理思想,将企业内外的资源进行整合和优化,实现资源的高效配置和利用。
而决策支持系统则是一种通过数据分析和决策模型,协助管理者进行判断和决策的信息管理系统。
两者结合起来可以为企业的决策提供全面、准确、及时的支持。
二、决策支持系统在企业资源规划中的作用1. 数据分析和决策模型决策支持系统通过收集、整理和分析大量的数据,构建相应的决策模型,为企业资源规划提供了科学的依据和决策支持。
例如,在企业的生产计划中,决策支持系统可以通过分析历史销售数据和市场状况,预测未来的销售趋势,并据此制定合理的生产计划。
2. 实时监控和反馈决策支持系统还可以实时监控企业各个环节的运行状况,并及时反馈给管理者,帮助其做出迅速的决策。
例如,在企业的物流管理中,决策支持系统可以实时跟踪货物的运输情况,一旦发现问题,立即通知管理者并提出相应的解决方案。
3. 多元化决策支持决策支持系统的应用不仅局限于某一个特定领域,而是可以根据企业不同的需求,提供多元化的决策支持。
例如,在企业的人力资源管理中,决策支持系统可以通过对员工绩效和培训情况的分析,为企业提供优化组织结构和人才培养的决策建议。
三、决策支持系统的挑战和应对策略决策支持系统在企业资源规划中的应用虽然带来了很多好处,但也面临一些挑战。
一是数据的准确性和完整性,如果数据质量不高,系统提供的决策支持就会出现偏差。
因此,企业需要加强数据的质量控制,确保数据的准确性和完整性。
二是系统的可用性和易用性,如果系统复杂难用,员工可能无法正确使用和理解其提供的决策支持。
系统科学方法在城市规划决策支持优化中的应用
系统科学方法在城市规划决策支持优化中的应用城市规划是一项复杂而重要的任务,它涉及到城市的发展、环境保护、资源利用等多个方面。
为了能够更好地进行城市规划决策,许多研究者开始运用系统科学方法来提供决策支持和优化。
系统科学方法是一种综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识的方法,它的核心思想是将一个复杂的系统看作是由多个相互关联的部分组成的整体。
在城市规划中,城市可以被看作是一个复杂的系统,包括了人口、土地利用、交通、环境等多个要素,它们之间相互关联、相互影响。
因此,运用系统科学方法可以更好地理解和分析城市规划问题。
首先,系统科学方法可以帮助城市规划者进行城市规划环境评估。
城市规划环境评估是评估城市规划方案对环境的影响程度。
传统的评估方法往往只考虑单一环境要素,如空气质量、噪音等,而系统科学方法可以将多个环境要素进行综合评估。
例如,可以通过建立城市规划环境评估模型,将空气质量、噪音、交通拥堵等因素综合考虑,评估出不同规划方案对环境的综合影响,从而为城市规划决策提供科学依据。
其次,系统科学方法可以帮助城市规划者进行城市交通规划。
城市交通规划是城市规划的重要组成部分,它关系到城市的交通流动、交通拥堵等问题。
传统的交通规划方法往往只考虑交通网络的布局和道路容量等因素,而系统科学方法可以将交通系统看作是一个复杂的系统,综合考虑交通需求、交通流量、交通设施等多个因素。
例如,可以通过建立城市交通规划模型,将人口分布、出行需求、交通设施等要素进行综合分析,优化交通网络的布局和交通流量的分配,从而提高城市交通的效率和便利性。
另外,系统科学方法还可以帮助城市规划者进行城市土地利用规划。
城市土地利用规划是城市规划的核心内容之一,它关系到城市的用地结构、用地强度等问题。
传统的土地利用规划方法往往只考虑土地的功能分区和用地强度等因素,而系统科学方法可以将土地利用看作是一个复杂的系统,综合考虑土地资源、人口分布、经济发展等多个因素。
UUV在线路径规划技术现状及发展趋势
UUV在线路径规划技术现状及发展趋势UUV在线路径规划技术是UUV研究领域中的一个重要部分。
本文首先综述国内外UUV路径规划的发展现状,然后从使用不同计算方法的角度,分别从传统规划法、智能规划法和几何规划法,综述了UUV实时路径规划技术的研究现状和特点,指出了各种方法的优点和不足。
采用流函数法为UUV在复杂海洋环境下进行实时的航路规划。
最后,展望了UUV路径规划技术的发展趋势。
标签:UUV;路径规划;趋避;传统规划;智能规划0 引言在UUV的研究技术中,在线路径规划技术是完成其导航的一个重要环节。
典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中,按照一定的评价标准(行走路线最短、所用时间最少等)为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径,让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。
因而路径规划问题又可以称为避碰规划问题。
在线路径规划问题就是UUV的实时路径规划问题,又称局部路径规划。
文中从使用不同计算方法的角度,介绍了机器人路径规划技术的现状、特点及发展趋势。
1传统规划方法1.1 可视图法可视图法把UUV看作一点,将UUV、目标点的各顶点进行组合连接,并保证这些直线均不与障碍物相交,这就形成了一张图称为可视图。
1.2 自由空间法自由空间法通常是按比例扩大障碍物,而把UUV缩小成一点,然后采用预先定义的凸多边形等基本形状构造自由空间来描述UUV及其周围的环境,并将自由空间表示为连通图,然后通过搜索连通图来进行路径规划。
此方法比较灵活,即使起始点和目标点改变,也不必重构连通图,但是算法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不能保证任何情况下都能获得最短路径[2]。
1.3 人工势场法人工势场法的基本思想是将UUV在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。
障碍物对UUV产生斥力,目标点产生引力,引力和斥力周围由一定的算法产生相应的势,UUV在势场中受到抽象力作用,抽象力使得UUV绕过障碍物。
该法结构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面,得到了广泛应用,其不足在于存在局部最优解,容易产生死锁现象。
论MIT的UROP方案在我国高校应用
墼 塞
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T ME D C T O I E U A I N
论 MI U OP方案在我 国高校应用 T的 R
李 思敏
摘要 : 国较早 就实施 了大学本科 生科研计 划, 美 而我 国大学本科生科研 计划相对而言起步较晚且局限于一些名校 , 大多数 高校 绝
本科生科研能力低 下, 本文分析 了其 四个主要原 因, 并在此基础上提 出建立本科 生科研 管理机构及激励制度 、 改革教 学模式等对策。
助 。这一计划得 到 MI 师 生的广泛 响应 。到 19 年度 , T 98 教师从
他们 自己的研究 资金 中拿出5 0 0 万美元作为参加“ 大学 生科 研机
会规划” 的学生 的_ 。这个计划 在美 围得到广泛应用。伯克利 T资
加州大学政体研究学会的纳尔逊 ・ 鲍斯 比和爱德利安 ・ 密逊 w・ 詹 评 价道 :通过让美国的本科 生更 多地接触新知识 。 向他们展示 “ 并
新 知识与学术生活的结合方式 , 他们 能在今后 的学术研究中坚 使
定地 走 自己的 路 。 ” 1 UR OP方 案在 我 国应 用 现 状
我 国普通高校教学模式仍然采用满堂灌 , 学生们 自由发表见
解、 进行学术研究 的机会很少 , 缺乏 启发性 、 探讨 式教学 , 这种教
学模式忽略 了培养学生学 术研究 的知识和技能 , 从而导致在实践
由于高校没有建立起这些因素之 间的相互联动关系 , 仅重视传统 的物质精神奖励 , 而忽视 了课程 、 以及学生评价制度 的革新 , 学分
学生科研创新激励机制尚未真正形成 。 24 学生科研 管理机构不具备 . 目前高校有的是学生处 、 团委或教务处等机构多种管理组织
可拓 城市规划决策支持系统 的关键 技术
城市规划决策者保持对于城市规划决策 过 程的 自主权, 应用 EPDSS 不会削弱 决策 者 对 决策 过 程的 控制 程 度. EPDSS 力 求 扩 展 决策 者 的 能 力 而不是 取 而代之. 3 ) 具有友好的用户界面. EPDSS 与其他行业 的 DSS 具 有 很 大 的 差 别, 其 中一项显著 的 区 别 就是 要 求 EPDSS 具 备 强 大 的 图 形功能. 城市规划决策中需要进行城市美学、 城市 形 态等方面的探 讨, 较强 的 图 形 功 能 和 友 好 的 人机 交 互界面可 以 增 强 EPDSS 的 有 效 性. 当 决 策 者 对 于 EPDSS 提 供 的解 答 或 理 由 不 满 意 时, 决策 者 可 以 更 改目标、 条件 或 要 求, 使 EPDSS 重新 提 供 解 答 或 理 , 由 直到决策者满意为止. 4 ) 致力于提高规划效能而非效率. 城市规划效能 和效 率 是 两 个 不 同 的 概念, 城市 准确性、 及时性 规划效能偏重于城市规划的实效性、 和规划质量; 而 效 率 偏 重 于 节 约 城市规划的 各 项 成 本. EPDSS 的设计 目 的 是 为了 帮 助 决策 者 提 高 决策 效果, 所以在 EPDSS 的设计中 必须 充 分 考 虑 城市规 划的决策背景. 5 ) 使用基础的数据和模型. 数据 和 模 型 是 EPDSS 提 供 决策 信息 和 决策 模 EPDSS 还 可 以为 决策 者 提 供 多种 可 供 选 型的基 础, 择的决策行动 方 案 和 可 能 的 结 果, 这些 都 需 要 进 行 数据挖掘和建 立 模 型, 利 用 可拓学方法可 以 辅 助开 展这部分的工作. 6 ) 提供多值决策支持. 在城市规划决策 中, 对 于 半 结 构 化和 非 结 构 化 问题的决策 分 析 常 需 要 多种 专 业 技术 人 员 相 互 配 合, 并考虑到多方面的决策因素, 也就是应实现 多 值 决策. EPDSS 通常是由各种专业类型的人 群 使 用, 如
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究随着社会的发展和科技的进步,海洋运输在国家经济活动中显得越来越重要。
而在进行海洋运输过程中,船舶的航行路径规划问题变得越来越复杂。
因此,如何设计一种高效、优化的航行路径规划技术成为了学术研究的重点之一。
多目标优化作为一种常见的优化方法,近年来也被广泛应用于船舶航行路径规划中。
多目标优化的基本思想是在多个目标之间寻求权衡平衡,优化结果往往更全面完善。
本文将对基于多目标优化的船舶航行路径规划技术进行深入研究,并结合实际应用案例分析其优缺点。
一、多目标优化的基本理论1.1 多目标优化的定义多目标优化是在满足多个目标的情况下,选择最优解的一种数学模型。
与单目标优化不同,多目标优化需要在多个目标之间进行权衡平衡,最终找到一种全面、完善的结果。
1.2 多目标优化的应用多目标优化在许多领域都有着广泛的应用,如:金融、交通、医疗、环境等。
其中,在航行路径规划领域中,多目标优化也被广泛应用。
二、船舶航行路径规划技术的研究现状众所周知,在海运业务中,船舶的航行路径规划是十分复杂的。
因此,随着科技的不断进步和大数据技术的兴起,船舶航行路径规划技术也逐渐得到了广泛应用。
当前,船舶航行路径规划技术主要包括以下几个方面:2.1 基于约束优化方法的航行路径规划技术这种方法通过对船舶航速、航向和航迹等约束条件的分析,制订出船舶的最优路径。
但是该方法在解决复杂环境下的航行路径问题时其效率较低。
2.2 基于遗传算法的航行路径规划技术遗传算法通过模拟自然界中的优胜劣汰机制,不断变异和进化,从而获得较优的解。
该技术在求解船舶航行路径规划问题中具有不错的效果。
2.3 基于粒子群算法的航行路径规划技术粒子群算法通过粒子之间的信息交流,不断调整每个粒子的位置和速度,寻找到全局最优解。
该方法具有较高的求解精度和实用价值,是航行路径规划技术中的一种重要方法。
三、基于多目标优化的船舶航行路径规划技术基于多目标优化的船舶航行路径规划技术是当前船舶航行路径规划领域中的研究热点。
工业工程中的决策支持系统与优化
工业工程中的决策支持系统与优化工业工程是一门综合性的学科,旨在利用科学技术和管理原理来设计、改进和优化生产系统,以提高生产效率、降低成本,并最大程度地满足客户需求。
在现代工业生产中,随着信息技术的发展,决策支持系统和优化技术的应用变得越来越重要。
本文将探讨工业工程中的决策支持系统与优化的应用。
一、决策支持系统在工业工程中的应用决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)是一种基于计算机和信息技术的系统,旨在帮助管理者做出决策。
它通过对数据进行收集、处理和分析,提供决策相关的信息和模型,辅助管理者进行决策分析与决策制定。
在工业工程中,决策支持系统可以应用于生产计划、供应链管理、资源分配等方面。
举个例子,在生产计划方面,管理者可以利用决策支持系统对生产需求进行预测和规划,合理安排生产进程,减少资源浪费和交货延误。
在供应链管理中,决策支持系统可以帮助管理者进行供需匹配、库存控制、物流管理等决策,优化供应链效率。
决策支持系统的应用,不仅可以提高决策的科学性和准确性,还可以加快决策速度,降低决策成本,提高企业竞争力。
二、优化技术在工业工程中的应用优化技术是指通过数学模型、算法和计算方法,对系统进行分析和求解,寻找最优解或接近最优解的过程。
在工业工程中,优化技术以及相关的操作研究方法被广泛应用于生产调度、物流优化、设备配置、供应链网络设计等方面。
例如,在生产调度中,通过优化技术可以确定最佳的生产顺序、作业分配和机器调度,最大化产能利用率和生产效率。
在物流优化中,通过优化技术可以确定最佳的仓储位置、配送路径和运输调度,提高物流效率和降低运输成本。
优化技术的应用,可以帮助企业最大程度地利用资源,提高生产效率和效益,实现可持续发展。
三、决策支持系统与优化技术的结合决策支持系统和优化技术在工业工程中并非孤立存在,而是可以相互结合,共同发挥作用。
通过将优化技术嵌入决策支持系统,可以将决策支持系统的信息处理和分析能力与优化技术的求解能力相结合。
路径规划算法在多智能体系统中的应用
路径规划算法在多智能体系统中的应用第一章:引言路径规划算法是机器人领域研究的一个重要问题。
它的应用范围很广,包括物流配送、智能交通、卫星轨道维护等领域。
随着智能化技术的发展,多智能体系统的应用已经越来越广泛,路径规划算法也被应用于多智能体系统中,用于处理智能体的协作、协调和任务分配等问题。
本文将重点介绍路径规划算法在多智能体系统中的应用。
第二章:路径规划算法路径规划算法是一种寻找最优路径或者局部规划路径的算法,常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、快速随机树算法等。
这些算法可以根据不同的需求选择使用,以求得更高的路线效率和准确性。
A*算法是一种启发式算法,采用的是启发式的搜索策略,通过对整个搜索空间的估价函数寻找最小代价路径,它的优势在于可以针对不同的搜索路径进行优化。
Dijkstra算法是一种经典的广度优先搜索算法,可以求出所有节点到起点的最短路径。
快速随机树算法则是一种采样策略,它通过随机采样的方式形成一颗树状物,以求解带约束的路径规划。
第三章:多智能体系统多智能体系统是指由多个智能体组成的、具有协作、协调和分工特征的系统。
智能体是程序模块或设备,它可以感知环境并执行决策,具有自主性,能够与外部交互和通信。
多智能体系统可以应用于工业、交通、物流、医疗等领域,通过智能化和自动化的方式提高系统效能、减少成本、降低风险。
第四章:路径规划算法在多智能体系统中的应用多智能体系统中,路径规划算法通常用于处理智能体之间的位置协调问题,例如多个小车在一个仓库中自动执行货物运输任务。
针对这类问题,通常需要基于地图信息、障碍物、车辆动态等因素构建一个全局模型,以实现车辆的航迹规划和动态路由调整等功能。
此外,路径规划算法还可用于构建多智能体团队的行为模式,实现协作和分工,以实现团队优化。
在多智能体系统中,路径规划算法需要考虑到智能体之间的交互和协调,包括协作和任务分配。
例如,在多机器人任务分配中,路径规划算法需要配合任务分配算法,以分配最优的任务到每个智能体,并生成相应的路径规划。
规划计划预算执行系统评析
规划计划预算执行系统评析发布时间:2022-02-15T04:10:18.118Z 来源:《中国经济评论》2021年第12期作者:陈利香1 [导读] 随着现代财政制度改革的深化,加强部门预算绩效管理已成为当前重要议题。
规划、计划、预算、执行系统(Planning Programming Budgeting and Execution system),简称PPBE,作为战略规划与资源分配的主要工具,在公共部门预算绩效管理领域有着广泛影响。
太原工业学院太原 030008摘要:规划、计划、预算、执行系统是部门预算和绩效管理的重要工具,该系统以规划、计划、预算和执行四个阶段组成了一个预算周期,解决了长期规划与短期预算的衔接问题,形成在一定资源约束下人力、装备和保障优化组合的有效资源配置体系。
文中通过了解其概念特征和运行过程基础上,以国防部门预算系统为例进行分析,以期为公共部门预算管理改革提供参考。
关键词:预算系统部门预算 PPBE随着现代财政制度改革的深化,加强部门预算绩效管理已成为当前重要议题。
规划、计划、预算、执行系统(Planning Programming Budgeting and Execution system),简称PPBE,作为战略规划与资源分配的主要工具,在公共部门预算绩效管理领域有着广泛影响。
一、PPBE概念及特征什么是规划-计划-预算-执行系统?没有一个被普遍接受的定义。
PPBE可以看作是资源管理的工具,一个系统,一系列的阶段和过程,一套技术和方法,旨在支持决策过程,以达到一个组织建立的目标和目的。
它也可以被定义为一种哲学,它在决策和长远规划方面发展了一种新的思维方式,以便有效地和透明地使用资源。
PPBE 前身 PPBS 系统始自 20 世纪 60 年代在国防部门首次推行,后经过联合国等国际组织推行后被世界各个国家引入,21世纪初改为PPBE 沿用至今。
这里采用国防采办大学(DAU)的定义,PPBE为“一个正式的、系统的结构,用于制定政策、战略,武力发展和能力,以完成预期任务。
能源规划与决策支持系统
能源规划与决策支持系统能源是现代社会发展的重要支撑,而则是指导能源发展的重要工具。
随着社会经济的不断发展,能源需求不断增长,能源规划与决策支持系统的重要性也日益凸显。
本文将从能源规划与决策支持系统的概念、发展历程、应用领域、关键技术等方面展开探讨,旨在深入研究该领域的现状与发展趋势。
一、能源规划与决策支持系统的概念能源规划与决策支持系统是指利用系统工程、信息技术等手段,对能源资源的开发利用、能源供需关系、能源等进行综合分析和决策支持的系统。
其核心在于通过系统化的方法,对能源领域的各种信息进行整合和分析,为决策者提供科学的决策支持。
二、能源规划与决策支持系统的发展历程能源规划与决策支持系统的发展可以追溯到上世纪70年代。
当时,随着能源危机的爆发,各国开始重视能源规划与决策支持系统的建设。
在发展的初期,能源规划与决策支持系统主要应用于能源需求预测、能源资源评价等方面。
随着信息技术的不断发展,能源规划与决策支持系统的功能和应用领域也不断扩展,逐渐成为能源领域决策支持的重要工具。
三、能源规划与决策支持系统的应用领域能源规划与决策支持系统在能源领域的应用领域非常广泛。
首先,能源规划与决策支持系统可以用于能源需求预测,通过对能源需求的分析和预测,为能源供应提供科学依据。
其次,能源规划与决策支持系统可以用于能源资源评价,通过对能源资源的评价和分析,为能源开发提供决策支持。
此外,能源规划与决策支持系统还可以用于能源制定、能源市场分析等方面,为能源领域的决策提供科学依据。
四、能源规划与决策支持系统的关键技术能源规划与决策支持系统的建设涉及到多种技术。
首先,信息技术是能源规划与决策支持系统的重要支撑,包括数据库技术、数据挖掘技术、人工智能技术等。
其次,系统工程是能源规划与决策支持系统的核心方法,包括系统分析、系统建模、系统仿真等。
此外,还涉及到能源经济学、能源学等多学科交叉的技术。
五、能源规划与决策支持系统的发展趋势随着信息技术的不断发展和应用,能源规划与决策支持系统的功能和应用领域将不断扩展。
组合智能决策支持系统研究及其应用_黄牧涛
F(w,v,θ,r)=1 (1+E). (7)
4)按照式(7)计算群体中每个个体的适应度.
5)选择.保留群体中适应度最高的个体,直接继承给下一代,这样可以防止最佳染色体的退化.对群体
中的其它个体,采用轮盘赌选择法进行选择(算法,略).
6)交叉和变异.对当前一代群体进行交叉和变异等遗传操作,以生成新一代群体.
出层各单元的实际输出值,并计算方差E;若E<ε(给定的收敛值),则结束学习,否则作步骤3计算;
步骤3 通过遗传算法对参加网络训练的各权值和阈值进行优化,确定网络的拓扑结构.
1)初始群体生成.随机产生N个初始串结构数据,每个串结构数据成为一个个体,N个个体成了一个
群体.遗传算法以这N个串结构数据作为初始点开始迭代.
yk(t)=f∑
u
j=1
vjk·φa,b∑
m
i=1
wij·xi(t)+θj+rk, (2)
式中,f为Sigmoid函数,f(x)=11+e-x,k=1,2,… ,n;t=1,2,… ,p,xi为网络的输入, yk为网络的输出,
wij为输入层i节点到输出层j节点的权值,vjk为隐层j节点到输出层k节点的权值,θj为隐层j节点处的阈
Key words: neural network;genetic algorithm;wavelet transformation;intelligent decision;component technology
收稿日期:2006-01-12
作者简介:黄牧涛(1973-),湖南衡阳人,华中科技大学副教授、博士,主要从事流域水资源管理、防洪抗旱等领域的智
基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法
基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法史殿习;彭滢璇;杨焕焕;欧阳倩滢;张玉晖;郝锋【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2024(51)2【摘要】DQN方法作为经典的基于价值的深度强化学习方法,在多智能体运动规划等领域得到了广泛应用。
然而,DQN方法面临一系列挑战,例如,DQN会过高估计Q值,计算Q值较为复杂,神经网络没有历史记忆能力,使用ε-greedy策略进行探索效率较低等。
针对这些问题,提出了一种基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法,该方法可以帮助智能体学习到高效稳定的运动规划策略,无碰撞地到达目标点。
首先,在DQN方法的基础上,提出了基于Dueling的Q值计算优化机制,将Q值的计算方式改进为计算状态值和优势函数值,并根据当前正在更新的Q值网络的参数选择最优动作,使得Q值的计算更加简单准确;其次,提出了基于GRU的记忆机制,引入了GRU模块,使得网络可以捕捉时序信息,具有处理智能体历史信息的能力;最后,提出了基于噪声的有效探索机制,通过引入参数化的噪声,改变了DQN中的探索方式,提高了智能体的探索效率,使得多智能体系统达到探索-利用的平衡状态。
在PyBullet仿真平台的6种不同的仿真场景中进行了测试,实验结果表明,所提方法可以使多智能体团队进行高效协作,无碰撞地到达各自目标点,且策略训练过程稳定。
【总页数】10页(P268-277)【作者】史殿习;彭滢璇;杨焕焕;欧阳倩滢;张玉晖;郝锋【作者单位】智能博弈与决策实验室;天津(滨海)人工智能创新中心;国防科技大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于强化学习DQN的智能体信任增强2.基于DQN深度强化学习的无人机智能航路规划方法研究3.基于多智能体深度强化学习的测运控一体化资源调度方法4.基于意图的多智能体深度强化学习运动规划方法5.基于多智能体深度强化学习的停车系统智能延时匹配方法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
机器学习辅助的多目标优化海底光缆路由规划研究
机器学习辅助的多目标优化海底光缆路由规划研究目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容及目标 (5)1.4 文档结构 (6)2. 海底光缆路由规划概述 (7)2.1 海底光缆路由规划的基本框架 (8)2.2 传统路由规划方法及不足 (9)2.3 多目标优化海底光缆路由规划需求 (10)3. 机器学习技术在路由规划中的应用 (12)3.1 机器学习的基本概念及分类 (14)3.2 常用机器学习算法及原理 (15)3.3 机器学习在网络路由规划方面的应用案例 (17)4. 基于机器学习的优化海底光缆路由规划方法 (18)4.1 算法设计思路 (19)4.2 数据预处理及特征工程 (21)4.3 模型构建及训练 (23)4.4 评估方法及指标 (23)5. 实验结果与分析 (24)5.1 数据集介绍 (26)5.2 实验环境及参数设置 (27)5.3 模型性能对比分析 (29)5.4 针对不同场景的路由规划效果 (30)6. 结论与展望 (32)6.1 研究成果总结 (33)6.2 存在的问题及未来研究方向 (34)6.3 研究意义及应用价值 (36)1. 内容概要本文研究利用机器学习辅助的多目标优化算法进行海底光缆路由规划。
海底光缆路由规划是一个复杂的多目标优化问题,需要同时兼顾带宽、网络可靠性、成本等多方面因素。
传统方法往往难以兼顾所有目标,且对海域地形和地理信息依赖较强。
本文将结合机器学习算法的强势,提出一种新的海底光缆路由规划方案:构建机器学习模型:利用深度神经网络等机器学习算法对历史光缆路由数据进行训练,建立预测海域分段成本、可靠性和带宽需求的模型。
多目标优化设计:基于遗传算法或粒子群算法等多目标优化算法,将机器学习模型与海域地形、地理信息等因素整合,实现多目标优化路由方案的求解。
该方案能够有效提高光缆路由规划的效率和优化效果,同时降低对人工经验和海域地形的依赖,为实际光缆铺设提供更有价值的指导。
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居住和商业。一旦用户决定将哪些地块 排除在外 ,模 型将添
加 排 除 格 网 ,从 而 产 生 ~ 个 “ 版 ” 。 在 这 种 情 况 下 ,格 网 蒙 单 元 的值 并 不 重 要 ;只 是 有 一 个值 使 得 栅 格 单 元 成 为 蒙 版 的
一
部分。
一
些 像 动 植 物 保 护 区 ,百 年 一 遇 洪 泛 区 和 农 田等 的 地
性的统计 资料 ); 对未来最有可能性的状况 的推测 ; 对未来期望状况的指示与相应 的政策需求 ( 测试 这些政 策的集合效应 ) 3UPa 的应 用实例 . ln
U l 最 初 运 用 于 美 国 / f # 尼 亚 的 圣 华 金 河 峡 谷 地 带 Pn a J  ̄g uJ
去几年 中发展迅 速,现最新的版本是UP n .。 l 26 a
U l 的 目标 是 建 立 这 样 一 个 模 型 pn a 该 模 型 能够 利 用 输
块 , 它们 的发 展 代 价 高 ,这 些 称 之 为 限 制 发 展 区 域 。 用 户 可
以设定缓冲区域和权重值 ,说明哪个程度的发展并不鼓励。
一
入的不 同土地利用类型来反映城市 的发展状况。该模型不需 要用历史数据进行校正 ,因为它是用于对未来情景的推测。
但 是 ,该模 型 需 要 有 能 表 示 现 有城 市 、 当地 土地 利 用 总体 规 2 u +  ̄ 其 他 相 关 的 自然 和 已建 立 特 征 的 用 以定 义 该 模 型 的精 细 J 网 格 数 据 。 为 了 使读 者 易 于理 解 ,它 必 须 是 确 定 性 的 和 基 于
地。
U l 26 有 默 认 的 分 配 规 则 。 恰 恰 相 反 ,UP n .要 P n .没 a l 26 a 求 用 户 自 己建 立 U l 的 县 域 总体 规 划 的 土 地 利 用 分 类 与 实 Pn a
要 输入每住 户的劳动力数量 ,每就业种类的Байду номын сангаас动力百分比和 每个劳动力所需的平均面积 ,用来决定工业和商业所需消耗
的大小和为每个缓; 中区设定一个吸引力权重值。缓 参数适 中
用 于 每 个 吸 引栅 格 ,并 且 栅 格 单 元可 以叠 加 形 成 一 个 复 合 的
改 善 和 土 地 利 用 政 策 的 影 响 ; 第 二 个 子 模 型 是 县 域 的 UP n 型 。 这 个 子模 型 用 于 反 映 住 宅 和 就 业 增 长 的 空 间 分 l模 a
( a o q i V ly)。该 项 目应 用 U l ,对 美 国 圣 华 金 S nJ a un ae l Pa n
许所有参与者进行快速判断 ,这种方式极有利于谈 判,增进
规划 的公众参与。可用于会议上的实时分析 ,创造一个详细
的实 时话 语 。
目前UP n l 在美国的应用 比较 多 ,根据 本人搜集到 的资 a 料 ,还 未有其在 中国的运用 实例 。鉴 于对 U l 模 型结构与 Pn a
U i 为例 进 行 介 绍 。 Pa n
吸引力大小是 由土地利用集群进行缓冲和加权进行计算
的。 土 地 利 用 集 群 有 四个 组 :工 业 ,高 密 度 商 业 和 低 密 度 商
业 ,高密度住宅和 中密度住宅。土地利用集群的吸引力各不 相 同,并且任一土地利用集群的吸引力对其他土地利用类型
旦吸引 网格和蒙版网格生成 ,模型将叠加两种网格 ,
规则 的。显 然 ,分配规 则必须 模拟 土地市 场。最 为重 要 的 是 ,该模 型必须价格低廉并且适用于郡县、都市区、汇水区 和生物区。这些 目标指导 了模型设计 ,使其易于使用并且有
利 于 帮助 规 划 师和 公 民团体 的工 作 。 2UPa 结构 与 功 能 . ln U ln 型 计 算 土 地 消 耗 量 是 基 于 用 户 指 定 的人 口统 计 Pa 模 量 和 转 化 为 每 类 型 土 地 利 用 类 型 所 需 消 耗 的 英 亩 数 。 为 了确 定 未来 住房 所 需 的 面 积 ,用 户 需指 定 每 户 的 人 口数 ,每 种 密 度 类 型 住 户 所 占百 分 比和 每 种 密 度 类 型 的 平 均 数 量 ,同 时 需
止发展 区域 ,包括像河湖水域、公共开放空间、建成区等。 用户也可 以设定城市的空置率 ,而这些地块不能用于工业、
未来 土地利 用 的模 式 ,于2 0 年 由S aa i 和J h so 在 00 h b z n o n tn a
美 国 戴 维 斯 加 州 大 学 ( CD vs) 境 信 息 中 心 (C ) U ai 环 IE 开 发 , 由加 州 大 学 交 通 研 究 中心 、加 州 能 源 委 员 会 、美 国能 源 部 、 美 国 农 业 部 、 美 国 加 州 州 立 大 学 圣 荷 西 峰 田研 究 所 和 加 州 运输 部 共 同资 助 建设 。 UP n l 的最 初 版 本 是 U l 1 ,在 过 a Pa . n 2
者给 出过 不同的定义。龙瀛 、毛其智对 P S S 的定义进行 了整
合 ,即P S 一系列 计算机软件工具 的集合 ,它是与计算机 S是
软 硬 件 技 术 同步 发 展 的 ,主 要 建 立 在 地 理 系统 分 析 理 论 、规 划模 型、地 理信 息技术 和可视 化等理 论和 技术 的基础 上。 P S 产 生 主 要 是 基 于计 算 机 在 城 市 规 划及 西 方 城 市 规 划 理 S的 论 的发 展 ,其 概 念 最 初 是 由 H rs 1 6 年 提 出 的 。 文 章 以 ar 于 9 0 i
河 山谷地区八个郡县的七种假 设发展情 景进 行了分析评价 。
由联邦政府、州政府和 非政府机构的生物学专家选择 1 个 关 4 键 的生态要素图层作 为保护圣华金河 山谷地 区具有高价值开 敞空间的关键 因子 ,然后将 它 ̄ g 七种假设发展情景进行叠 fu j
加 。 结 果 显 示 ,对 生 态 影 响最 小 的 是 紧凑 型 发展 情 景 , 即情 景3 ;情 景4 ( 要 农 田保 护 ) 1 个 关键 生 态 因子最 具 削 减 主 对 4
功 能 的分 析 , 以及 对 其 相 关 应 用 实 例 的研 究 ,可 见 该 模 型 具 有 简 单 、灵 活 多样 、 易于 联 合 、 扩 充 等特 点 。 中 国高 速 的城 市 化 道 路 ,无 序 的城 市 化 扩 张 造成 的 各 种城 市 发 展 问题 、生 态 环 境 问 题 等 也 是 急 需 UP n 样 的 规 划 支 持 系统 对 城 市 土 l这 a
的分 配 没 有影 响 。 22 .限制 发 展 和 禁止 发 展模 型 在任 何 情 况下 不 能 进 行 开 发 活动 的地 区 ,我 们 称 之 为禁
U l 是 基 于 Ac I9 Pn a rGS . X的基 础 知 识 和 土 地 利 用 的基 本 知 识 运 行 在 E R 的A c S .上 的 一 个 插 件 , 它 允 许 用 户 设 计 S I rGI9X
并且包含蒙版的吸引力栅格单元将转化成 “ 没有数据 ”的单
元 ,从 而 将 它 们 从 可 能 发 展 的 分 配 中移 除 。 这 个 进程 产 生 了 适 宜 发 展 的格 网单 元 ,形 成 未 来 项 目所 需 消 耗 土 地 的 分 配 模 板 。 适 宜 性 网 格 单 元 与 区 域 的 土地 利 用 总体 规 划 网格 单 元 相 叠 加 ,能 够 使 模 型 进 一 步 地 将 那 些 已分 配 的 适 用 土 地 从 网 格 单 元 中 剔 除 。 接 着 ,模 型 将 分 配 未 来工 程 项 目所 需 消耗 的 土
宅 ,低 密度 商业 ,中密度 住宅 ,低 密度 住宅 和极低 密度 住
宅。
U l 的功能主要 由3 Pa n 个功能子模型所构成 。第一个子模
型 是 区 域 的 UP n 型 , 它将 在 规 划 上 有 合 作 并 具 有 紧 密 经 l模 a
济 联 系 的郡 县 作 为 一 个 区域 ,用 来 测 试 区 域 交 通 基 础 设 施 的
的 土地 。 该 模 型 从 运 行 分 配 路 线 中 生成 对 每 类 土 地 利 用 种 类 所 需 土地 英 亩 数 的表 格 。 UP n l 主要 由三 个模 块 组 成 : a 21 展 吸 引 力模 型 .发 像 接 近 高 速 公 路 通 道 等城 市 区域 和 交通 设 施 的开 发 区 , 未 来 将 得 到 很 好 的 发 展 。 每 个 开 发 区 的 吸 引 力 范 围 是 用 户 所 指 定 的 缓 冲 区大 小 ,用 户 可 以指 定 缓 冲 区的 数 量 、缓 冲 间 隔
4Upa 在 中 国城 市 的 适 用性 分 析 . ln U l 是 非盈 利 性 的运 行 在 Ac I9X 的 一 个插 件 ,使 Pa n rGS 上
配 ,在县域 范 围内模拟 人 口分 1 g 就业 增长 的土地 利用 需 2u 求 ;第三个子模型是县域子区域的模型。这是一个 “ 分配一 转化 ”的模型 ,用于反映县 域子区域层 次的居住和就业 的空
际土地利用类型的关系。并且用户可以测试任何 土地 用途 变 化 带来 的影 响 ,例如 提 高 密度 分区 或者 是 降 低 密度 分区 等 。
U l 以最 高 值 的栅 格 单 元 开 始 分 配 未 来 的 发 展 用 地 。 Pn a 当 比较 高 值 的 栅 格 单 元 被 分 配 完 ,模 型 将寻 找 下 一 个相 对 低 值 的 栅 格 单 元 ,直 到 所 有 项 目所 需 的 土 地都 被 分 配 完 。模 型 默 认 以 工 业 用 地 分 配 为 开 始 ,接着 为 高 密度 商业 , 高 密度 住
地利用 、城市发展方 向进行量化地研 究 ,并 为各种城市发展 政 策的制定提供科 学地 指导 ,而 U l 在这 些方面有 着独特 Pa n