基于驾驶行为的夜间山区作业路段安全距离研究

山区公路养护作业多数边通车边作业,为了减少养护作业对道路交通的影响,作业工作常常在夜间进行。为了提高夜间道路交通的安全性,以夜间作业区环境影响驾驶员视觉特性理论分析为基础,应用眼动仪等科学仪器,实地采集驾驶员夜间行车速度、视距和驾驶员的心生理反应等数据,分析夜间驾驶员明适应时间与车速的相互关系,不同年龄驾驶员的暗适应时间的变化规律,得到了速度与安全距离的关系模型,最终确定了基于“黑洞效应”的夜间安全行驶距离值,为解决夜间交通安全事故多发提出来一种思路。     

草原公路长时程行车时驾驶人的脑电特征分析

草原公路具有景观单调,行车视距大,平、纵曲线设置不合理,交通流量小等特征,易引起驾驶疲劳,诱发交通事故。选取草原公路进行模拟驾驶,应用MP150多通道生理信号采集仪,采集12名司机4 h模拟驾驶过程中的脑电(EEG)数据,探寻模拟驾驶条件下驾驶过程中EEG相关指标的特征。结果表明:β波及(α+θ)/β这两项指标能较好地反应司机脑电的变化过程;当行驶到20 min时,驾驶疲劳第一次出现;当行驶到60 min时疲劳第二次出现;当行驶到90 min时疲劳第三次出现,当行驶到120 min时疲劳第四次出现;男司机行驶到170 min时和女司机行驶到160 min时驾驶疲劳增加明显,此时,司机应停止驾驶任务,进行调整休息;男、女司机的驾驶疲劳具有累计效应,且驾驶疲劳的累计变化量与驾驶时间具有较强的相关性。     

基于改进群智能k-means优化算法的侵犯性驾驶行为异常点检测

如何有效地检测侵犯性驾驶行为异常数据,避免它们对后续建模分析产生不利影响是研究的焦点。在综述侵犯性驾驶行为研究现状基础上,借助驾驶模拟仿真实验系统和Ergo LAB人因系统进行侵犯性驾驶实验;并通过不同传感器获取了驾驶行为人车环境高维数据,最后采用优化的K-means聚类算法对该高维数据进行聚类和异常值检测。结果表明,最佳聚类数为2;并有效输出了异常点检测结果,为下一步的侵犯性驾驶行为定量分析提供了优质的数据保证。     

基于状态转移的UAV单机侦察任务调度策略研究

针对不确定环境中侦察无人机执行多任务时不同的任务调度顺序对代价和收益的影响, 根据多任务执行过程的特征, 建立了任务执行过程的状态转移模型. 通过对模型推导获得了一个最优性判据, 根据该判据对任务进行降序排列能够得到最优调度. 仿真实验结果证明了文中所提调度策略的最优性, 将文中所提策略产生的表调度算法与遗传算法和穷举搜索进行实验对比, 实验结果与理论推导一致, 说明了文中所提策略的最优性和高效性.     

r-排列非递归生成算法及应用

提出一种利用回溯法生成r-排列的算法.该算法使用栈和队列,并引入标记已选元素的方法,避免了回溯时的重复选择.生成的r-排列具有分组和对称性,且符合字典序.此算法也能生成全排列.利用该算法提出了r-组合生成算法,分析了它们的时间和空间复杂度,并介绍了r-排列和r-组合算法在任务安排问题中的应用.     

一种新的无线传感网局域按需簇维护算法

针对无线传感器网络中时间驱动和整网簇头轮换导致不必要的能量消耗问题,提出并建立了基于能量驱动和区域簇头轮换的簇维护算法.算法包括动态能量阈值的计算和动态TDMA时隙调度的方案,实现非周期性、局域范围内的簇头轮换和对簇的及时维护.在NS2中得到的仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层型(lowenergy adaptive clustering hierarchy,LEACH)协议相比,该算法延长了网络生存时间,增加了传输的数据包总量.     

面向文科专业的《VB程序设计》教学模式探索

《VB程序设计》课程是计算机基础教学体系中重要的课程之一。大多数文科生反映编程太难学,像打字员一样机械地敲程序代码。作者在VB教学中进行了长时间的探索、分析、尝试和实践,并根据文科专业学生的特点,本着因材施教与个性化培养的原则,引入“案例教学”法,激发学生学习热情、兴趣和主动性;采用任务驱动教学法,培养学生实际应用的能力;改革实验教学方式,加强实践教学环节;利用网络课堂拓展学习空间,为学生提供更广阔的学习环境;采用网上无纸化的考试手段,形成一种更为完善和先进的教学模式。     

Particle Swarm Optimization Embedded in Variable Neighborhood Search for Task Scheduling in Cloud Computing

In cloud computing system,it is a hot and hard issue to find the optimal task scheduling method that makes the processing cost and the running time minimum. In order to deal with the task assignment,a task interaction graph was used to analyze the task scheduling; a modeling for task assignment was formulated and a particle swarm optimization (PSO)algorithm embedded in the variable neighborhood search (VNS) to optimize the task scheduling was proposed. The experimental results show that the method is more effective than the PSO in processing cost,transferring cost, and running time. When the task is more complex,the effect is much better. So,the algorithm can resolve the task scheduling in cloud computing and it is feasible,valid,and efficient.     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

基于MAS的动态协作任务求解模型与算法

为提高动态网格资源的利用率,提出了基于多智能体系统博弈协作的任务动态分配和协作求解模型,建立了网格资源调度模型和任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、唯一性和Nash均衡解。该方法能够利用用户智能体的学习和行为能力,使得用户的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性。进行了供求关系中竞价博弈的模型试验。实验结果表明,资源调度算法不但可以有效减少延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比类似方法要好。使得整个网格系统供需合理、负载均匀。