Cellular automata modeling of pedestrian＇s crossing dynamics

Cellular automata modeling techniques and the characteristics of mixed traffic flow were used to derive the 2-dimensional model presented here for simulation of pedestrian's crossing dynamics. A conception of "stop point" is introduced to deal with traffic obstacles and resolve conflicts among pedestrians or between pedestrians and the other vehicles on the crosswalk. The model can be easily extended, is very efficient for simulation of pedestrian's crossing dynamics, can be integrated into traffic simulation software, and has been proved feasible by simulation experiments.     

基于交叉验证的逐步回归结合RBF神经网络在QS AR中的应用

提出将交叉验证方法和逐步回归方法相结合实现建模变量的筛选,与RBF网络相结合用于建立定量构效关(QSAR)研究的数学模型,并用于不对称有机磷的QSAR研究.结果表明该方法是有效的.     

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点，将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合，提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题，并将SQP法引入遗传算法提出SQP算子，以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力．基于优化设计理论应用均匀设计确定初始种群．同时，利用单纯形交叉算子的多点交叉特性使种群逐步趋近全局最优点．实例研究结果验证了方法的有效性。     

EXPLORATION/EXPLOITATION TRADEOFF WITH CELL-SHIFT AND HEURISTIC CROSSOVER FOR EVOLUTIONARY ALGORITHMS

In order to tradeoff exploration/exploitation and inspired by cell genetic algorithm a cellshift crossover operator for evolutionary algorithm （EA） is proposed in this paper. The definition domain is divided into n-dimension cubic sub-domains （cell） and each individual locates at an ndimensional cube. Cell-shift crossover first exchanges the cell numbers of the crossover pair if they are in the different cells （exploration） and subsequently shift the first individual from its initial place to the other individual＇s cell place. If they are already in the same cell heuristic crossover （exploitation） is used. Cell-shift/heuristic crossover adaptively executes exploration/exploitation search with the vary of genetic diversity. The cell-shift EA has excellent performance in terms of efficiency and efficacy on ten usually used optimization benchmarks when comparing with the recent well-known FEP evolutionary algorithm.     

笛卡尔积图K3,3×Pn的交叉数

两个图G1和G2的笛卡尔积图G1×G2是这样一个图:V(G1×G2)=V(G1)×V(G2),E(G1×G2)={(u1,u2)(v1,v2)|u1=v1且u2v2∈E(G2),或者u2=v2且u1v1∈E(G1)}.确定了笛卡尔积图K3,3×Pn的交叉数为7n-1.     

简讯

<正>经全国工程硕士学业学位教育指导委员会批准,我校成为新增工程硕士培养单位,工学院电子与通信工程、建筑与土木工程两个领域首次被批准为新增工程硕士领域.这标志着我校研究生教育又迈向一个新的阶段.     

交叉培训、团队压力与团队合作学习绩效间的权变模型

已有研究表明，交叉培训能有效提高团队运作效率和团队效能，但其作用机制尚不清楚。以31个学习团队为样本，从权变视角探讨交叉培训与团队合作学习绩效的关系，并揭示其内在作用机制，结果发现：团队压力正向调节两者之间的关系，即在压力较高的团队里，交叉培训才显著提高团队合作学习绩效；交叉培训通过共享心智模型作用于团队绩效，共享心智模型在两者之间起部分中介作用。     

最优性准则法及其在交叉梁系中的应用

给出了一种关于非凸规划问题的求解法－最优性准则法。该方法用于求解交叉梁系结构，具有收敛速度快、理论性强、适用普遍。     

一种基于点阵的汉字字形轮廓化的设计方法

介绍了一种衔将矢量汉字转化为点阵信息，然后再对该汉字阵进行轮廓化处理的方法，该方法不仅能获得汉字字形的轮廓线，还能平滑地放大汉字字形轮廓。     

一例罕见的溶血性输血反应病例报道

本文报道了一例因输血发生溶血性输血反应的罕见病例，并对溶血原因作了分析。