多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

“互联网+”对科技资源错配影响的实证研究

基于中国各省份的面板数据,在测度各地区科技人力资源和科技财力资源错配指数的基础上,构建面板固定效应模型和动态面板模型,实证考察了互联网发展对中国科技资源错配的影响.结果显示:在考察期内,科技资源错配存在显著的路径依赖性,过去的科技资源错配会影响到当期的科技资源配置水平,东部地区的科技资源错配情况较轻,中西部和东北部地区科技资源错配情况较为严重.互联网的发展能显著改善东部地区的科技资源错配情况,而在科技基础相对薄弱的地区中的改善效果却不明显.     

科技企业并购方式、创新路径与并购后整合研究

并购具有财富效应,科技企业为了实现并购的财富效应,就必须研究并购。并购方式包括:横向并购、纵向并购、混合并购,不同的并购方式有不同的财富效应。外部技术获取方式包括技术购买、战略联盟和技术并购,适用于科技企业不同发展时期。技术并购整合的关键是技术知识转移。     

新时代全面从严治党的意义及监督路径研究

中国特色社会主义进入新时代,这是我国发展新的历史定位。新时代下建设中国特色社会主义仍要统筹推进"五位一体"总体布局和协调推进"四个全面"战略布局。其中全面从严治党是"四个全面"战略布局的重要组成部分,新时代下全面从严治党要求必须深化加强党内监督、加强群众监督以及深化国家监察监督体制改革,将全面从严治党工作推向一个新的高度。     

云计算视角下可验证计算的分析研究

云计算能否在未来的各个领域中被广泛运用,决定因素在于其可信度。可验证计算在检测云计算结果的可信度方面具有其独特优势。利用可验证计算协议可验证云服务器端所返回的数据是否正确,它成为实现云计算可信度的重要保障。文中在阐述可验证计算基本内容和相关设计原则的基础上,分析了可验证计算协议的一般流程、设计原则及计算模型,并结合基于交互系统的可验证计算协议分析,探讨在云计算视角下可验证计算的研究展望。     

中国文化现代化的实现路径探析

随着全球一体化进程不断加快,世界现代化日趋实现,文化全球化更是影响着世界各国。面对世界文化浪潮的冲击,中国传统文化既有机遇也面临挑战。中国要实现文化现代化,需要在马克思主义哲学的引导下与中国具体国情相结合,对中华优秀传统文化精髓发扬光大,辩证地看待与我国现实国情相适应的西方文化,并在此基础上进行文化创新和文化转型,坚定文化自信。     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。