排序方式： 共有92条查询结果，搜索用时 0 毫秒
91.
群体性事件的多发或可演变为全局性的恶性危机,它将严重危害社会稳定,甚至危及国家安全。相比事件发生后的应急补救,对于群体初期言论与行为发展态势的动态监控和政策疏导,能积极有效地调节矛盾、化解冲突,防控危机于萌芽之中。以构建针对群体性事件涌现的大数据防控网络化平台为研究目标,本文提出:(1)通过大数据采集和防控等级设定,快速确定具有特定言论与行为的问题群体,设置防控个体并建立混合群体的初始网络化动态模型;(2)根据数据挖掘技术和自组织系统理论,模拟仿真防控个体在混合群体意识与行为自组织涌现重构过程中的防控作用,并优化网络化动态模型的防控结构;(3)将网络化动态模型纳入以互联网和物联网为基础的大数据防控网络化平台,解决群体性事件涌现的网络化平台整体协同防控的组织优化问题。研究结果对于利用大数据网络探索群体性事件涌现的机理,对于维护国家安全与社会稳定防控措施的评价,具有理论和实际意义。 相似文献
92.
具有自适应度双群体PSO的组群机器人队形控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对粒子群算法对约束条件的优化处理问题,提出一种具有自适应度双群体粒子群优化算法,该算法将目标函数与约束条件分别考虑,形成2种群体以不同目标为前提同时向最优解进化;并分别对2种群体的适应度引入自适应权重系数与相应调整策略,基于并非所有非可行个体均劣于可行个体概念,动态地调整其适应度以保证部分非可行个体向可行域进化.将其应用于组群机器人队形控制中,链型结构(纵队)队形仿真结果表明了该算法的有效性.该粒子群算法为实际应用中约束优化问题的求解提供了新的途径. 相似文献