摘要：为了更好地运用跟驰模型描述车辆在信号交叉口的通行过程,提出一种考虑信号灯变化对车流瞬时冲击的交叉口全速度差和加速度(full velocity difference and acceleration at intersection,FVDA-I)模型,并根据车辆轨迹数据标定了跟驰模型参数。首先,构建位置-时间临界轨迹来判断车辆能否在绿灯时间内通过交叉口,并提出转弯车辆优化速度。然后,使用S-G滤波器对车辆位置进行平滑拟合,结合期望最大化(expectation maximum,EM)算法标定模型参数。最后,运用FVDA-I模型估计车辆在交叉口的通行时间以验证模型的有效性。仿真结果表明:相较于改进全速度差(full velocity difference,FVD)模型,FVDA-I模型具有头车启动舒适缓慢、跟随车辆启动快、车队总通行时间短的特点,通行效率提高了11.3%,车辆的通行时间与实际采样轨迹的估计时间对比误差小于10%。

摘要：为提升公共场所制热饮水机的群体性能,降低整体能耗,设计了多智能体协同预测的节能制热饮水机。利用季节性ARIMA模型预测饮水机使用人数,结合决策树及遗传算法设定单台饮水机的临界阈值,应用多智能体协同MADDPG算法建立多台饮水机协同控制。通过构建用电成本回归模型测试样机性能,实验结论表明,与市面的商用饮水机相比,新设计的饮水机可节约55%的电费,在提高饮水机能源利用效率方面具有潜在应用价值。

摘要：与传统移动群智感知系统的感知工人相比,无人机具有能够执行危险任务、易控制、不需要额外的激励成本等优点,因此无人机更适合作为任务执行的主体。然而无人机的能量有限,且感知任务的完成时间有限制,因此如何综合考虑以上2个因素设计一种高效的任务分配方法是一个关键问题。由此提出一种基于能量效益的无人机辅助移动群智感知系统任务分配方法,在能量效益最大化的同时提高系统任务完成率。该方法首先在无人机获得的回报和消耗的能量基础上定义了能量效益计算方式,用于评价任务分配方案的优劣;然后,设计了一种改进的模拟退火遗传算法以获得能量效益最大化的任务分配方案。经实验证明,与其他基准算法相比,所提出方法在任务平均能耗、系统任务完成率、系统能量效益有更好的表现。

摘要：由于移动群智感知中工人和平台的自私性,社会福利和数据质量往往难以达到平衡,损害了基于移动群智感知的服务可用性和准确性。为了解决这一问题,本文提出一种基于选择的反向拍卖激励机制,分别研究反向拍卖中以工人为中心的任务选择和以平台为中心的工人选择,在最大限度提高社会福利的同时优化数据质量。首先,根据工人和任务的位置等属性评估工人与任务之间的匹配度,提出基于动态规划的任务选择算法,在工人资源约束下为每个工人选择具有最佳回报的任务进行投标;其次,使用多臂赌博机建模反向拍卖赢家选择过程,并设计了一种基于置信度上界的赢家选择算法,以确定最佳中标工人集;最后,实验验证本文所提出的激励机制能够同时有效提升社会福利和数据质量。

摘要：本文对运用大语言模式进行 Java编程教学改革的策略进行了深入的探讨。这些策略包括智能化的问题解答,自动的代码评价,个性化的学习支持,实时的编程帮助,以及大量的案例代码。实践证明,大语言模型可以帮助教学提供更灵活、更有效、更个性化的支持,更好地帮助学生加深对 Java编程知识的理解和掌握,从而提高学生的学习效率和兴趣。

摘要：针对多机器人系统中任务的多类型资源需求问题,单个机器人往往因能力有限而无法胜任,需要多个机器人来协同完成。为此,提出了一种面向多类型资源需求的任务分配优化模型,在单个机器人携带资源有限的情况下,为任务分配合适的机器人协同小组。该模型综合考虑了影响任务协同成本的时间、移动距离、资源利用率等因素,设计了任务的协同成本函数,并提出基于纳什均衡策略的任务分配方法。该方法首先通过遗传算法为更多的任务分配符合其资源需求的初始机器人小组,然后利用博弈论中的纳什均衡思想为初始机器人小组寻找最优平衡解,最终得到满足纳什均衡解的机器人小组,从而降低任务的协同成本。实验结果表明,本文所提方法能有效提高任务完成率和降低任务的平均协同成本。

摘要：针对借助中转点进行跨区域包裹配送的路径规划问题,现有规划方法大多忽略了中转点处实时环境变化对配送效率的影响,本文提出了一种面向中转点实时环境的车机协同配送路径规划方法。该方法考虑了中转点之间的车辆和无人机的流量与简单环境参数,并将这些参数结合各自到中转点的路段距离来分别计算车辆与无人机的配送成本。考虑到无人机能量与配送截止时间等约束,该方法建立了以最小化配送成本为目标的数学模型,并在两阶段求解,在第一阶段使用遗传算法求解包裹由车辆配送的路径,在第二阶段搜索出包裹由无人机配送的路径。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地降低包裹配送成本,提高配送成功率。

摘要：针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。

摘要：针对光栅光谱仪中高分辨率与宽光谱难以同时满足的问题,设计了一款基于旋转光栅的Czerny-Turner(C-T型)光路结构的高分辨率宽光谱拉曼光谱仪,激发波长为532 nm,光谱范围为80~3000cm^(-1),分辨率为1.2cm^(-1)。将光谱范围分为低(80~1450cm^(-1))、中(855~2225cm^(-1))、高(1630~3000cm^(-1))3个波段,以优化中波段为主,对全波段进行了优化。通过微调光栅的旋转角度,确保低、中、高波段均位于CCD的有效像面上。该光谱仪成像系统的点列图、均方根图和调制传递函数图均符合设计要求。

摘要：为了提升网站开发数据库调用效率,提升数据库的安全性与应用效果,提出基于DAO模式的网站开发数据库调用方法。针对网站开发数据库各个应用层之间存在的耦合问题,将DAO模式设计到数据库应用程序中,达到降低程序耦合、减少数据库访问复杂性的目的;通过网站开发数据库的通信代价计算及并行化处理,完成网站开发数据库的任务调度分配,再采用粒子群算法对调度结果实行优化,以此提升网站开发数据库调用效率,实现网站开发数据库的调用。实验结果表明,通过对上述方法开展系统利用率测试、任务调度执行时间、数据库调用安全性测试,验证了上述方法的有效性。