摘要：为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题,提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征,建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型;通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群,并加入蛙跳算法改进局部搜索操作,设计混合布谷鸟算法,改善全局寻优能力;以某市某区部分区域路网为例,将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明,利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径,相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%,说明优化模型可行。3种不同算法求解K最短路径的结果发现,混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和经典布谷鸟算法得到的结果都要小,且计算时间最短,表明混合布谷鸟算法求解的结果最优,性能最好。

摘要：[目的/意义]研究重大突发事件舆情传播和衍生社会次生灾害的过程,为政府制定应急方案提供参考依据。[方法/过程]基于传染病模型SEIRS,提出一种合理运用控制因子促使舆情传播发生改变的方法,建立政府干预下的舆情传播与控制系统。给出系统的微分方程组模型,分析系统的平衡点和稳定性。[结果/结论]以"6·1"长江沉船事件和"8·12"天津爆炸案事件为例,通过仿真证明系统的有效性和实用性。设置5种情景来考察不同控制因子对群众状态转化的影响,并据此给出政府控制舆情的重点控制因子。

摘要：针对战略性新兴产业中研发投资市场失灵、政府补贴"退坡"问题,引入产业内补贴政策,将战略性新兴产业的发展分为4个阶段,研究不同阶段、不同补贴政策下传统企业和新进企业的最优研发投入策略。研究表明:在有政府补贴而无产业内补贴的情况下,政府补贴对传统企业和新进企业的研发投入具有"挤入效应";在既有政府补贴又有产业内补贴的情况下,新进企业的研发投入与政府补贴比例、产业内补贴比例和传统企业对战略性新兴产业的研发投入均正相关,同时行业内补贴的产生是有条件的;在无政府补贴而有产业内补贴的情况下,只有当补贴比例小于某一值时,产业内补贴才对传统企业和新进企业的战略性新兴产业研发投入具有"挤入效应";在无政府补贴也无产业内补贴的情况下,加大研发投入实现创新是企业的占优策略。

摘要：针对城市突发事件中待救点对应急救援物资的需求状态随着事故的演变而发生变化的情况,将待救点对应急救援物质的需求设计成马尔可夫决策过程,并提出一种动态的物资调配策略,构建救援物资需求决策模型,然后通过花朵授粉算法进行优化求解。某市突发地震应急物资调配实例证明,本文方法能够给出合理的救援需求满足策略,使得待救点对物资的需求更低,需求变化更加平稳。花朵授粉算法对模型求解的效果相比粒子群算法和萤火虫算法有更快的收敛速度和更优的求解结果。

摘要：基于随机演化博弈理论,建立众创空间创新合作的违约惩罚机制模型。分析了系统的稳定性,并通过数值模拟证实了均衡点的演化轨迹。结果表明:在违约惩罚机制中,违约金的数额决定了系统的演化方向。当违约金能够抵消欺骗策略带来的超额收益时,违约金惩罚机制将很好地抑制众创空间创新合作中的欺骗倾向,促进主体采取诚信策略,从而实现众创空间生态系统的稳定健康运行。

摘要：研究ChatGPT教育应用对通用人工智能时代下的教育数字化转型具有重要意义。通过系统测试和文献研究等方法,首先厘清ChatGPT的技术路线、应用场景和发展历程;然后从重塑教育的底层逻辑、催生学校结构变革和重构教育生态三个层面,论述ChatGPT给教育带来的机遇,并从技术局限性、伦理道德、知识产权、数据安全、知识异化等角度来论述其教育应用面临的挑战;最后提出ChatGPT教育应用的优化路径。一是加强自主研发,完善顶层设计。加强人工智能技术研发是掌握数字主权的必然要求,也是解决数据安全问题的关键。二是开发应用指南,引导应用方式。加快提升教育中各类主体的人工智能能力素养和伦理素养,遵循“伦理先行”意识,强化自律自治,共同打造良性发展的人工智能教育应用生态。三是认清技术本质,回归育人本位。只有辨明技术本质,回归到育人的本质,才能在技术与人的双向耦合中,培育出新的自由全面发展的个体。四是明确各方责任,加强情感互动。在开发者、教师、学校、学生等组成的教育生态系统中,要明确各主体的角色、责任与义务,重视对学生情感、态度、价值观的塑造,构建积极、健康且充满活力的教学环境。