1:报刊种类添加模板选择,使样式有更多选择 2:同一类别的报纸，添加显示排序。可以设置排序的先后,可以更灵活的设置报纸在前台的显示顺序 3:前台重新设计美工,符合操作人的习惯 4.更新内核,效率更高 5.添加多种接口,方便各种形式的调用 6.增加在线FTP功能 7.增加PDF和多用户管理功能 8.优化了DIV顺序，更利于搜索引擎查找和修改
标签： 模板
上传时间： 2013-12-20
上传用户：libenshu01
从系统外干扰来看：由于多运营商多个LTE系统以及两种体制（FDD和TDD）的同时引入，叠加在现有的2G/3G网络上，将使得本已非常复杂的无线环境进一步恶化。LTE与2G/3G各制式间以及与其他运营商LTE系统间的共站或共存所需要的隔离度问题，需要在建网前期方案审核阶段及建网后无线网络优化过程中特别是工程优化阶段给予更多的关注；
标签： 通信-网络优化
上传时间： 2015-04-25
上传用户：dghfch
遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码，因为优化后要进行评价，所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存，优胜劣汰”的进化机制，染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题，适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题，如果是最小值问题，则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0，对于<0的问题，要通过加一个足够大的正数来解决。这样，适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子：选择（复制）、交叉和变异。 SGA中，选择采用轮盘赌方法，也就是将染色体分布在一个圆盘上，每个染色体占据一定的扇形区域，扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话，旋转指针，指针停下来时会指向某一个区域，则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大，因此被选中的几率高，可能被选中多次，而适应度低的可能一次也选不中，从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法，先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和，再累加，使他们根据适应度的大小分布于0-1之间，适应度大的占的区域大，然后随机生成一个0-1之间的随机数，随机数落到哪个区域，对应的染色体就被选中。重复操作，选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰，适者生存”，但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖，由两个染色体共同作用产生后代，SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码，所以染色体为二进制位串，随机生成一个小于位串长度的随机整数，交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体，并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉（生成0-1之间随机数，看随机数是否小于规定的交叉概率），否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法，不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异，对于二进制位串，0变为1，1变为0就是变异。采用概率确定变异位，对每一位生成一个0-1之间的随机数，看是否小于规定的变异概率，小于的变异，否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因，主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化，后代比前一代强，但实际操作中可能有退化现象，所以采用最佳个体保留法，也就是曾经出现的最好个体，一定要保证生存下来，使后代至少不差于前一代。大致有两种类型，一种是把出现的最优个体单独保存，最后输出，不影响原来的进化过程；一种是将最优个体保存入子群，也进行选择、交叉、变异，这样能充分利用模式，但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法，所以优化能力一般，解决简单问题尚可，高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留，结果会更丰富些，也就是算法最后不一定收敛于极值点，当然局部收敛现象也会有所减少，但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。
标签： 遗传算法
上传时间： 2015-06-04
上传用户：芃溱溱123
为工程优化技术的优秀代表，Isight 5.5软件由法国Dassault/Simulia公司出品，能够帮助设计人员、仿真人员完成从简单的零部件参数分析到复杂系统多学科设计优化（MDO, Multi-Disciplinary Design Optimization）工作。Isight将四大数学算法（试验设计、近似建模、探索优化和质量设计）融为有机整体，能够让计算机自动化、智能化地驱动数字样机的设计过程，更快、更好、更省地实现产品设计。毫无疑问，以Isight为代表的优化技术必将为中国经济从“中国制造”到“中国创造”的转型做出应有的贡献！
标签： isight参数优化理论 实例
上传时间： 2016-02-27
上传用户：SteveWang0821
本文首先介绍 AGV 的结构组成及其系统组成，并对 AGV 控制系统中最主要的问题进行分析研究，阐述了导航小车的导引方法，并确定以激光导引作为研究对象；其次对单台 AGV 路径规划优化技术进行研究，在建立电子地图的基础 之上，对 Dijkstra 算法进行改进和优化，通过缩小搜索范围提高搜索效率，通过加入评价指标使得优化后的算法搜索到的路径更适合实际运行，从而实现单 AGV 路径规划；然后针对多台 AGVs 的无碰撞路径规划问题，采用与时间窗原 理相结合的预先规划算法，并提出弹性时间窗的概念对于路径连续且时间连续的情况可直接进行路径规划，对于路径连续但时间不连续的情况，通过提供弹性时间窗方式以获取更多可以被搜索的时间段；由于弹性时间窗的引入会使得在路径规划中在某些节点产生时间冲突，本文采用两种策略来解决：1）重新搜索路径，避开时间窗冲突的节点；2）通过速度调节平移时间窗，从而实现了基于先验决策的 AGV 无碰撞路径规划。将改进的 Dijkstra 算法和时间窗相结合，按照优先级顺序规划各个 AGV 的路径，通过检测后续规划路径是否与已存在的规划路径发生空间和时间冲突，并调用优化算法和规避策略进行最优路径的选择，从而实现 AGV 的无碰撞路径规划；最后开发了 AGV 系统地面控制仿真系统平台，对单台和多台 AGV 路径规划优化算法进行了仿真验证，结果表明优化后的路径规划算法和冲突解决策略是可行的，为实际应用打下了一定基础。
标签： 多自动导引小车系统（AGVS）路径规划研究 智能算法
上传时间： 2016-04-01
上传用户：五块钱的油条
lssvm工具箱，果蝇优化参数，用于数据多分类问题
上传时间： 2016-11-21
上传用户：lijiediao
摘要: 智能机器人仿真系统，由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响，仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主，无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此，首先分析两轮移动机器人数学运动模型， 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块，以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面，并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究，并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展，虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量［1］。而机器人作为一种新型 的生产工具，应用范围已经越来越广泛，几乎渗透到各个领 域，是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真，无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性，更加无法实现控制的真实场景［2］。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点，本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台，以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics ［3］为实时仿真与控 制平台，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算，使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析，不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时，障碍检测一直存在， 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下，障碍检测依然存在，只不过对机器人行 动不产生影响，目的是把环境信息直观
标签： 智能机器人
上传时间： 2022-03-11
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
项目名称： 城市人视角下的大型居住区生活圈绿色空间现状及提升策略研究二、项目立项依据（一）项目研究意义（限300字）1、以“城市人”作为绿色空间品质研究的理论指导，以提高居民对绿色空间的满意度为目标导向直接对标居民需求，为绿色空间的优化提出直观高效的策略，同时为国内各大居住区的区域品质提升提供新思路“城市人”是由加拿大学者梁鹤年提出的“以人为本”的人居环境学的关键思想，其深刻内涵是“一个理性选择聚居去追求空间接触机会的人”。以人为本的规划应通过优化人居的接触机会去提升“城市人”与其所选人居的匹配程度。在“城市人”理论框架的指导下，提取绿色空间作为“典型人居空间”的代表，提取“典型城市人”作为绿色空间的需求主体，从需求主体出发，对绿色空间的可达性、复愈性、（韧性还要吗，不要的话这里该删掉了）进行分析，研究当前典型城市人的生活需求是否与典型人居环境是否相匹配，有利于提出符合“典型城市人”空间接触需求的绿色空间优化提升策略，为国内大型居住区绿色空间优化提供新的思路参考。2、回天地区作为亚洲最大的居住区 ，以龙泽园街道为示范，优化提升其绿色空间，对北京乃至国内各大社区的绿色空间优化提升具有重要的示范意义回天地区是北京20多年快速城市化过程中形成的典型超大型居住区以该典型住区为研究范例提出的优化措施可以有效映射到其他各大居住区中，在大型居住区的规划设计中起到重要的示范作用。回天地区因整体规模大、居住人口多而带来的大城市病日益凸显。优化提升居民的生活环境质量,促进城市有机更新,对缓解大城市病有着重要意义。3、回应“回天计划”，与“回天计划”的规划方案互补，为回天地区区域内绿色空间格局提供更加细致全面的优化方案《深入推进回龙观天通苑地区提升发展计划（2021～2025年）》中明确提出构建首都北中轴延长线生态发展轴、打造公园化城市街区、改造连通现有公园绿地资源、打造生态绿楔组团、推进绿地与居民社区联通等多种宏观绿色空间优化提升策略，为回天地区区域内整体绿色空间格局提供了规划方案。本项目则以龙泽园街道内各级生活圈绿色空间为研究对象，相较于“回天计划”从更微观的角度着眼于居民对绿色空间满意度的提升，实现区域内绿色空间的优化。同时与“回天计划”的宏观规划相呼应，为“回天地区”绿色空间优化提供更精确的优化方案，为“回天计划”2025年绿色生态生活空间的基本建立出谋划策。（二）国、内外研究现状和发展动态，并附主要参考文献（限1000字）1.“城市人”理论 “城市人”理论是加拿大学者梁鹤年提出的解释空间关系的一套理论。他提出“以人为本”的国土空间规划是通过空间的使用、布局和分配去满足人在生产、生活、生态活动中在空间接触上的物性（追求安全、方便、舒适、美观）、群性（以聚居去提升空间接触机会的质和量）、理性（自我保存和与人共存的平衡）。并且提到规划聚焦于“城市人”与人居的匹配，匹配的成败是看人居能否满足“城市人”的追求，而“城市人”的追求是基于他对不同接触机会的爱或憎。[1] 对于“城市人”，梁鹤年指出以人为本的“人”就是“城市人”，是以年龄、性别、生命阶段定义。并且“城市人”是空间接触机会的追求者和提供者。 对于“接触机会”，梁鹤年指出“居”是空间接触机会的载体，以人口规模、人口结构和人居密度定义。这些变量决定它承载的空间接触机会的质和量。因此，“居”是不同的“人”追求和供给空间接触机会的空间体现、交易之所。人聚的越多、越密，空间接触机会(包括正面与负面)越大(相对追求用的气力)。不同的“人”寻找不同的空间接触，不同的“居”承载不同的空间接触机会。[2] “以人为本”的规划如何实施？梁鹤年提出，规划肯定会引发出不同利益之间的矛盾，以人为本的规划就是在处理这些矛盾时，以尊重和满足人的本性为原则：在物性上要聚焦于个人的安全、方便、舒适、美观的满意度；在群性上聚焦于集体的满意度；在理性上聚焦于整体的满意度。[2]2. 国内外生活圈研究现状 “生活圈”的概念起源于日本，二战后的日本城乡地区差异随经济发展逐步扩大，为缩小这一差距，日本政府逐步开展生活圈建设，在促进地区均衡发展方面起到了重要作用[3]。中国很早就开始了对“生活圈”概念的讨论，但是直到近几年才展开较为完整系统的研究与规划。生活圈的构建目标是根据居民实际生活所涉及的区域，打造安全、友好、舒适的社区生活平台和便捷可达、复合共享的生活模式[4]。 通过对中国知网数据库中包含“生活圈”的相关核心期刊的梳理，可以总结出学界对于生活圈的研究主要集中于如何科学划定某一街道或城市的社区生活圈[5-7]以及如何提出生活圈的营建策略[8]。由此看来，中国学者在生活圈研究领域主要集中于对一般类型社区的生活圈规划与构建方法的思考以及策略的探讨，而相对忽略了对于已建成的大型居住社区面临的生活圈更新与发展的难题。[9]3. 国内外城市绿色空间研究现状 在《风景园林》2021-02期的专栏讨论中，林广思教授将当前国际上城市绿色空间的研究热点与发展趋势归纳为：1）研究城市绿色空间景观格局和热环境、声环境、光环境，并为优化城市规划与设计出谋划策；2）研究城市绿色空间对于缓解公众精神压力，增强心理健康的作用；3）研究城市绿色空间的生态系统服务；4）研究城市绿色空间的公平性和包容性；5）研究城市绿色空间的可持续发展。4. 国内对社区生活圈绿色空间研究现状 通过对中国知网（CNKI）数据库中核心期刊的检索，以“社区生活圈”及“绿色空间”作为检索关键词，得到多篇论文在生活圈视角下对绿色空间可达性、绿色空间促进老龄健康、绿色空间对生活圈构建等方面进行了深入探讨[10-18]，可见目前国内对于社区生活圈内绿色空间的研究与上述国际热点相接轨，对以社区生活圈为单位的绿色空间优化提升有着多样化的视角，但目前各项研究趋于对绿色空间单一功能的研究与优化，而缺乏对绿色空间多种功能共同作用的重视。并且对居民的绿色空间使用满意度缺乏系统性的分析，从使用者的视角对绿色空间的优化还有待研究。因此对于社区生活圈绿色空间的优化，在以人为本的“城市人”视角下，以居民满意度为研究导向，进行绿色空间的现状研究与优化具有深入的探讨意义。5. “回天计划”实施现状经过《优化提升回龙观天通苑地区公共服务和基础设施三年行动计划（2018-2020年）》的三年生动实践，截至2020年，回龙观、天通苑地区公共服务能力和品质明显提升,基础设施保障能力显著增强,人居环境大幅改善，成为大型居住区治理示范。[19] 为了更好地满足回天居民对美好生活的期待，着眼于融入新发展格局、推动高质量发展，继“三年计划”后又制定了《深入推进回龙观天通苑地区提升发展行动计划（2021-2025年）》,旨在到2025年,回天地区城市治理和优化提升取得显著成果，公共服务和基础设施保障能力显著提升，服务品质更加贴近群众需求，城市组织运行更加高效，与周边区域协同发展格局基本形成，多方参与共建美好家园意识不断增强，初步建成与首都城市发展相匹配的宜居之城、活力之城、幸福之城。[20]
标签： 创新
上传时间： 2022-06-08
上传用户：canderile
