一、模糊系数交叉规划（论文文献综述）
刘冠一[1]（2021）在《仓储环境下智能移动机器人路径规划研究》文中认为仓储作为物流环节的重要一环,其运作效率已经备受关注。目前,许多物流仓储内都已经使用智能移动机器人进行搬运物品,提高了工作效率。路径规划作为移动机器人自主导航的重要技术之一,它的好坏决定着移动机器人能否高效安全地到达指定目标点。路径规划根据不同的工作状态和环境信息分为全局路径规划和局部路径规划。由于仓储环境具有动态性和复杂性,单一的路径规划方法无法满足工作需要,因此本文将两者结合起来设计了一种混合路径规划方法。主要的研究内容如下:第一,针对移动机器人采用传统蚁群算法进行全局路径规划时,存在着前期搜索效率低和易陷入局部最优解等问题,为此提出了一种改进免疫-蚁群混合算法。该算法首先利用免疫算法具有快速全局收敛性,得出最优解并作为蚁群算法的初始信息素分布;在此基础上,采用改进蚁群算法进行全局路径规划,有效地解决了搜索前期因信息素匮乏而效率较低的问题。最后利用MATLAB软件进行仿真实验,实验结果证明了改进免疫-蚁群算法能够更好地解决复杂环境下移动机器人路径规划问题,具有较好的鲁棒性和可行性。第二,当前物流仓储环境的复杂性与动态性程度越来越高,要求移动机器人在行驶过程中能够及时避开动态障碍物的能力也越来越高。传统人工势场法在进行局部路径规划中存在着目标不可达、避障能力差、易陷入局部最小值等问题,无法满足移动机器人工作要求。针对传统人工势场法的诸多问题,设计了一种模糊人工势场法。通过设置距离阈值改进传统引力势场函数,引入移动机器人与障碍物的距离改进传统斥力势场函数,再通过引入移动机器人与移动目标点的相对速度和移动机器人与动态障碍物的相对速度,得到新的改进人工势场法。将改进人工势场法与模糊逻辑控制算法结合,对各函数中的系数进行模糊化处理,解决了传统人工势场法的缺陷。最后在MATLAB上进行局部路径规划仿真实验,仿真结果表明模糊人工势场法能够使移动机器人避开动态障碍物且顺利到达目标点,具有很好的可行性。第三,在实际环境下进行移动机器人混合路径规划实验。首先对移动机器人的开发环境及ROS系统进行介绍,其次对移动机器人的硬件平台的组成装置进行介绍,并分析了移动机器人的运动学模型。最后进行实际环境下路径规划实验。实验前先布置障碍物位置,并利用智能移动机器人装载的激光雷达对实际环境信息进行采集,将采集到的信息上传至上位机经SLAM算法处理后,构建出环境地图。移动机器人采用改进免疫-蚁群混合算法进行全局路径规划后设计出一条最优路径,然后在行驶过程中采用模糊人工势场法进行局部避障行为,最终成功到达指定地点。实际环境下移动机器人路径规划实验结果证明了混合路径规划算法具有应用性和可行性。
马彤彤[2]（2021）在《基于改进模糊Lasso回归的济南市PM2.5浓度影响因素分析》文中研究指明近年来,济南市污染加剧,雾霾天气频发。PM2.5作为雾霾重要的组成部分,对济南市雾霾天气的形成具有促进作用,同时雾霾又加重了PM2.5的积累,二者共同作用导致污染加剧。与其他颗粒物相比,PM2.5因其粒径小能不受阻挡进入肺泡,面积大容易吸附毒害物质对环境和人体造成更大危害,长期接触甚至会导致肺功能减退、引发心血管疾病。因此研究PM2.5浓度与污染物、气象、季节因素的关系,对环境保护与治理具有重大意义。本文具体从以下四个方面进行研究:一是PM2.5浓度年度统计分析。本文研究分析了济南市的PM2.5浓度年度分布特征,发现PM2.5浓度变化有一定的周期性,季节差别比较大:冬季PM2.5浓度值最高,春季和秋季紧随其后,夏季浓度值最低;从月份方面分析,12月份出现全年浓度峰值,8月份出现浓度低谷。通过频率分析,发现冬季超过75μg/m3二级标准限度值的天数最多,与其他季节相比,冬季高污染天数最多,频率最高,冬季空气污染不容小觑。不过通过年度分析发现,近年来济南市PM2.5浓度整体呈下降趋势,重度污染的情况正逐年改善。二是改进模糊Lasso回归模型。在模糊环境中,高维数据同样需要变量选择,PM2.5和其影响因素PM10、SO2、CO、NO2、O3的平均浓度、平均相对湿度、平均风速均是日均数值,并不能完全代表全天情况,具有一定的模糊性,为了筛选出影响PM2.5的主要因素,在精确输入模糊输出模糊系数的Lasso回归模型基础上进行改进,创新性地提出模糊输入模糊输出精确系数的Lasso回归模型,并给出了模型系数的计算步骤。三是PM2.5浓度影响因素筛选。本文认为PM2.5浓度的影响因素包含污染物因素、气象因素和季节因素。故首先选取了影响PM2.5浓度的14个变量指标,其中包含由季节因素派生的3个虚拟变量春、夏、秋,然后对这14个变量归一化、模糊化后通过改进的模糊Lasso回归分析剔除了其中3个变量,最终筛选出了影响PM2.5浓度的11个变量,分别为CO浓度、NO2浓度、O3浓度、平均相对湿度、平均风速、最高温度、最大风速、春季、夏季、秋季。四是对PM2.5浓度影响因素进行分析。污染物因素中PM10、CO、O3浓度与PM2.5浓度正相关,NO2浓度与PM2.5浓度负相关,气象因素中,PM2.5浓度与平均相对湿度、最小相对湿度呈现正相关,与平均风速、最大风速、最高温度呈现负相关。季节因素中,以冬季为基准,将春、夏、秋季节因素作为虚拟变量引入模型,得出春、夏、秋对PM2.5存在负影响,冬季对PM2.5存在正影响。说明PM2.5存在季节性差异。冬季PM2.5的浓度最高,秋季与春季次之,夏季平均浓度最低,与前面总体特征是一致的。
高雪佳[3]（2021）在《上肢康复机器人主动控制方法研究》文中指出偏瘫是脑卒中最常见的后遗症,若不及时进行康复治疗,易造成肌肉萎缩等问题,给患者日常生活带来极大不便。目前,临床采用人工辅助治疗方法,既造成医疗资源紧张,又无法衡量患者的主动参与度。本文以五自由度上肢康复机器人为研究对象,主要研究患者进行主动康复训练时,实现机器人末端实际运动轨迹准确跟踪期望轨迹,同时保持机器人与患者间具有良好柔顺性的控制方法,从而提高患者康复训练的有效性和安全性。本文主要研究内容如下:1)上肢康复机器人基础理论。采用D-H（Denavit-Hartenberg）法对机器人运动过程进行分析,描述机器人末端位姿与各关节角度之间的关系,通过理论计算与虚拟仿真对机器人末端运动信息进行对比分析;采用拉格朗日法描述机器人运动过程中每个关节力矩的变化,对机器人各关节位移和力矩之间的关系进行验证。2)康复机器人末端运动轨迹规划。首先根据人体各关节运动的极限位置角度确定了机器人极限位置角度,进而通过蒙特卡罗方法绘制了机器人的工作空间;通过对比适用于关节空间轨迹规划的两种方法,得出五次多项式插值更优的结论;在笛卡尔空间直接采用了常用的空间直线插值法进行仿真;仿真结果证明:机器人的运动轨迹连续且平滑,速度较慢,比较平稳,适合患者进行康复运动。3)康复机器人主动控制方法的优化。为了提高患者进行主动训练时,机器人末端轨迹的位置精度,改善与机器人之间的柔顺性,本文对阻抗控制方法进行了优化。模糊控制器寻找阻抗控制参数时,解决了传统寻优方式下耗时太大的缺点,但仍存在寻优控制精度低的问题。因此本文将模糊控制器中隶属度函数的模糊量和隶属度这两个变量作为遗传算法中待优化的参数,进行复制、交叉、变异操作,确定新的阻抗控制参数最优值。仿真结果表明:在对阻抗控制器进行寻优时,相比于模糊阻抗方法,遗传模糊阻抗方法精度更高,人机间柔顺性更好。最后分别采用遗传模糊阻抗和模糊阻抗两种控制方法,控制上肢康复机器人带动健康受试者进行肩部外展、肘部屈曲的单关节运动和肩部与肘部一起屈曲的多关节运动,根据各种传感器获得的运动信息,描绘出机器人末端运动轨迹。实验结果表明:采用遗传模糊阻抗控制方法的系统表现出更高的精度与良好的柔顺性。
高雪溢[4]（2021）在《城市交通微循环系统优化及评价模型》文中认为近年来,高涨的机动车拥有量和高频率的客运出行给交通基础设施带来了严重负担,对道路容量提出了更高要求。面对这种交通需求的过快增长,我国政府和交通运营管理部门也做出了相应的努力。然而,不论是哪个层面的努力都只侧重于针对城市主循环系统进行拓展或完善,而忽略了支路系统的建设,使得城市内各等级道路不能高效合作,交通设施不能最大化利用。针对这一问题,有学者开拓了解决城市交通拥堵的新的探索方向——实现城市交通微循环,交通微循环理论对现有支路以及更窄小的等级以下道路稍加改造并加以利用,与现有干路有机联系起来,共同构成一个高效运营的交通微循环系统,将干路上过剩的交通压力均匀分解到交通微循环系统中去,合理利用现有道路资源,解决城市交通供需矛盾。因此,如何构建交通微循环系统以及如何评判交通微循环系统构建的是否合理是这一新的探索方向所要急需解决的问题。本论文对现有交通微循环理论进行分析和总结,并在此基础上提出城市交通微循环系统双层优化模型和城市交通微循环系统评价模型,为构建合理的交通微循环系统提供一份可以借鉴的方法。首先,通过医学领域的血液微循环引申出城市交通微循环的基本内涵和工作原理,并在介绍交通微循环分类的基础上,限定本文仅针对区域性的、长期性的、以机动车为主体的交通微循环进行研究;分析总结得出城市交通微循环具有缓解干路交通压力、提高支路利用率、优化路网结构、协调城市规划建设、盘活现有停车资源、有利于区域内部居民出行等功能特性;进而深入探讨城市交通微循环的交通流特征、设置条件、运营管理特征以及优化目标。其次,构建交通微循环系统双层优化模型。上层模型在通行能力和投资额度的约束下,确定构成交通微循环系统的道路,并对选取的道路确定其改造程度,使得规划区域内路网平均行程速度最大;下层模型将交叉口延误与路段行驶时间相结合,构造路网总阻抗最小化函数,在满足上层模型的前提下,进行交通分配。并通过遗传算法建立了模型求解算法。再次,采用灰色关联度分析法在削除各评价指标量纲的同时,筛选出适用于评价城市交通微循环系统的指标;并基于模糊层次分析法构建城市交通微循环系统评价模型,利用模糊综合评判法将各等级评语的边界模糊化,利用层次分析法确定各指标权重,最终得到针对规划路网的总体评价值。最后,以大庆市新玛特地区为实例分析对象,对本文构建的模型和算法进行验证。实验分析得出,在进行交通微循环改造后,路网运营总体评价值从55.30提升至70.72,结果表明本文构建的模型和算法具有有效性。
斯琴[5]（2020）在《模糊有效性度量与交叉效率分析》文中研究说明由于决策问题中存在一些具有不确定性、模糊性、复杂性等特点的数据信息,因此,对于模糊对象的评价分析引起了广大学者关注.模糊综合评判方法是解决这类问题的一种常用的评价方法,可以为决策者提供综合评判结果,但是无法给出被评价对象进一步改进的方向.数据包络分析方法（data envelopment analysis,DEA）是评估一组具有多个投入产出的同质决策单元之间相对效率的重要分析方法,可以判断出决策单元的有效性,同时还能得出决策单元无效的原因和改进程度.凭借其独特的优势,DEA方法已广泛应用于经济管理等领域.因此,若能结合这两种方法对模糊对象进行评价,实现方法间相互补充,将对完善和提升方法分析问题的能力起到重要作用.此外,由于传统的DEA方法不能对多个有效单元进行区分,无法给出所有单元的全排序.因此,对于效率排序问题的研究也十分有意义.本文主要进行了以下研究工作:（1）为加强单级模糊综合评判方法的评价能力,结合模糊评判的基本信息,构造了模糊评价结果可能集,给出了模糊事件有效性的含义,并提出模糊有效性评价模型.该方法不仅可以找出被评价对象评判结果劣势的原因,而且还能为其进一步的改进提供许多信息.（2）针对因素评价结果为三角模糊数的综合评价问题,结合三角模糊数评价构建了模糊评价结果可能集,给出了模糊有效性的度量方法.通过模型的计算得出被评价对象不足的原因,给出被评价对象各因素的调整范围.（3）针对混合型因素的模糊综合评价问题,介绍了对于量化因素和非量化因素的评价方法,根据综合评判信息给出模糊评价可能集,及模糊有效性的度量方法.应用该方法进一步找出被评价对象不足的原因,并分析得出被评价对象各因素的改进值.（4）为进一步加强多级模糊综合评判方法的分析能力,指出了多级模糊综合评判与DEA方法的不同之处,结合两种方法的特点给出多层次模糊评价结果可能集,及相应的模糊有效性的含义和度量方法.该模型不仅可以给出被评价对象的有效性程度,同时也为模糊综合评判方法的改进提出了新的路径.（5）为对决策单元进行排序,从多属性角度提出了基于灰色关联度和相对熵的DEA交叉效率排序方法,该方法结合了两种方法的特点来确定相对接近度,即从信息距离和数据序列曲线的相似性分析了决策单元与理想方案间的相似性,从而使分析问题更加全面.（6）从竞争视野与利益相关角度,提出了DEA交叉效率分析方法.该方法考虑了决策单元之间竞争强度和相关利益的差异性,同时可以使决策单元通过不同的利益相关系数及竞争强度,对合作者和竞争者给出相应程度的支持与打压,从而更好地增强决策单元的群体优势.
倪生科[6]（2020）在《基于规则的船舶智能避碰决策关键技术研究》文中进行了进一步梳理船舶智能避碰决策作为实现智能船舶的关键技术之一,一直以来受到国内外航海研究领域学者的重点关注。为保证船舶智能避碰决策系统输出决策方案的合理性、有效性和可信性,需要在《国际海上避碰规则》和海员良好船艺要求下对船舶避碰及路径规划技术进行研究。目前研究存在的问题包括:未将局面辨识模型融入避碰算法中、未考虑《国际海上避碰规则》的要求以及船舶操纵性对避让效果的影响、路径规划算法的稳定性及输出方案实用性有待加强、多船避碰策略设计不合理导致船舶间避让方案协同性不足等。鉴于上述问题,论文主要开展以下几方面工作。为保证决策方案的合理性及提高决策的智能化程度,提出一种局面类型辨识方法,并以辨识结果作为约束条件对路径规划算法的优化方向进行限定。该方法基于《国际海上避碰规则》中关于会遇局面条款的定性描述以及前人开展的局面类型辨识研究为基础,分析及总结不同会遇态势下的船舶交会特征参数范围的基础上,结合局面类型划分的完整性和唯一性要求,采用敏感度分析方法删除无相关性的判断要素,利用布尔表达式技术将局面类型判断结果表达出来,随后基于避碰效率、海员通常做法以及良好船艺的要求,构建避让行动方式判断的特征指标,同样利用布尔表达式技术对不同会遇态势下负有避让义务的船舶避让策略进行表示。为提高避碰决策及路径规划算法的可靠性及优化效率,保证输出方案符合航海实践要求,提出考虑船舶操纵性影响的船舶转向和变速两种避碰决策方法,前者通过引入多种群协同进化搜索方式克服传统遗传优化转向决策算法中出现的早熟收敛问题,综合考虑航行规则的要求、船舶安全性以及复航等指标建立约束条件以及适应度函数,并利用非线性规划技术将航行经验融入到算法中,通过对对遇、小角度交叉以及追越三种不同会遇态势案例的仿真研究,验证转向避让决策算法的有效性;后者通过对船舶减速避让过程的分析,建立以DCPA为基础的复航时机判断方法,采用数值优化方法求取满足安全要求的主机转速值,确定船舶复航操作的时机和位置,通过对大角度交叉会遇案例的仿真研究,验证变速避让决策模型的有效性。为保证多船会遇态势下船舶间避让行动的协调性,基于排队论理论、协同学理论以及多层编码技术提出一种新的多船避碰决策及路径规划方法。该方法将一定范围内的所有船舶构成一个交通系统,将多船避碰决策过程模拟成船舶排队接受决策服务的随机服务系统,由于系统的状态向量由各船舶（子系统）的状态向量共同决定,基于空间碰撞危险度和时间碰撞危险度指标方式建立具有优先权的排队规则,并利用多层编码技术实现对处于第一优先级中船舶决策方案的协同优化,最后分别利用三船会遇和六船会遇案例的仿真研究,验证该多船避碰决策方法的有效性。这种多船避碰策略首次将避碰算法的优化对象由单艘船舶上升到满足要求的一类船舶,实现船舶间的共同协作,减少决策方案的盲目性和对抗性。基于《国际海上避碰规则》和海员通常做法针对开阔水域的船舶智能避碰及路径规划技术进行了深入研究,从决策对象确立的合理性、决策模型的可靠性以及输出决策方案的适用性角度提出一种实用的避碰决策方法,基于不同会遇态势下的决策仿真,验证所提出避碰算法的有效性。与以往的研究方法相比,所提出的方法得到的决策方案更加符合航海实践并保证各船舶间避让行动间的协调性,该研究丰富了船舶避碰决策的理论基础和技术手段,对实现智能避碰决策具有较好的理论意义和应用价值。
王修光[7]（2020）在《交通信号控制效果评价体系研究》文中认为近年来,大部分城市都出现了交通拥堵问题,为了缓解道路交通拥堵,多数城市大量投入了信号控制设备,但是由于缺乏系统有效的控制理念方法及控制效果评价标准,交通拥堵问题依然在逐渐加剧。交通信号控制是在治理交通拥堵方面投资最小见效最快的方式,然而对于控制效果的优劣性评价体系的研究,仍然存在较大的研究空间。鉴于上述问题,本文就交通信号控制效果评价的研究从两个层面展开,一是单点交叉口的信号控制效果;二是干线协调控制效果。首先本文对交通信号控制效果的评价因素展开了深入分析,依据评价指标的选取原则及研究思路,构建了信号控制效果评价指标体系,对各项评价指标进行了量化,然后分析了几种综合评价方法在本文研究对象上的适用性,确定了本文的评价方法,构建出交通信号控制效果评价体系。最后在各个章节研究的基础上,以济南市两处典型交叉口及一条主要干线进行了交通信号控制效果综合评价。
梁振奇[8]（2020）在《区域交通控制效果评价方法研究》文中研究指明伴随着城市机动车的快速增长,城市交通拥堵问题日益严峻。为了解决交通拥堵问题,很多学者都在致力于交通控制方法的研究,提出了多种控制方法。由于交通的复杂性,对于控制结果的评价一直是交通行业的难题,如何给出科学、准确的控制效果评价,是交通控制研究的一个重要保障。本文在参考国内外学者研究成果的基础上,从交叉口、路段及路网三个层面对城市道路交通控制效果评价进行了一些探索。本文研究内容包括以下三个方面:1)交叉口控制效果评价。通过对交叉口各评价指标特点及变化规律的分析,考虑到不同饱和度状态下评价指标的敏感性,使用K-modes聚类算法选取不同饱和度范围下的评价指标,重点采用模糊综合评价方法对交叉口的控制效果进行评价分析。2)路段控制效果评价研究。从路段的交通流特性和路段供给侧特性确定路段的评价指标;以模糊熵为基本原理,将路段状态划分成畅通、轻微拥堵、拥堵、严重拥堵四个状态等级,建立基于模糊熵的路段评价模型。3)区域交通控制效果评价研究。在交叉口和路段的评价分析基础上对区域交通控制效果做出评价。首先基于层次分析法确定交叉口权重,基于路段失效概率及路段失效后对整个路网影响确定路段权重;然后借助有向图的概念建立目标函数对区域交通的控制效果做出评价。最后通过调查的基础数据通过VISSIM模拟数据对区域交通控制效果评价模型的合理性及有效性进行了验证。
柯毅明[9]（2020）在《政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究》文中研究指明光伏扶贫项目是指由政府统一拨付资金,在光照资源良好的贫困区域建设村级光伏发电电站,并将发电营运所得用以帮扶建档立卡贫困户的政府投资项目。它不仅有助于解决落后地区的能源供给、就业创收和经济建设等问题,还可以助力于缩短贫富差距,维护社会公平并推动社会主义现代化进程。自试点以来,政府利用两年光景将光伏扶贫装机规模增至100万千瓦,受惠人数突破百万户。因巨大的利好效用,光伏扶贫项目已成为探索中国特色扶贫事业中可圈可点的“经验词条”,也被成功纳入十三五扶贫开发的工作重点。然而,随着光伏项目的发展,光伏电站潜在可安装面积日渐紧俏,弃光弃能等现象日益凸显。同时,伴随着扶贫开发的深入推进,加之光伏扶贫项目呈现出分布分散、地形特殊和地质多变等特点,部分因勘探不足、选址不良和规划不当引发的恶劣现象也逐渐显现。项目实施区域优选及其规划问题开始引发社会各界的关注和思考。综合分析当前主流的优选理论可知,传统的优选模型普遍存在契合度不高、适用性欠佳或求解精度不足的问题,难以有效应对光伏扶贫项目区域优选及规划建模。因此,本文以政策引导为支点,以“什么区域为条件适宜”、“如何进行项目组合规划”为导向,结合项目内在特征,探索高匹配度和强适应性的区域优选方法及其规划模型,旨在助力完善项目实施经验,提高光伏扶贫活力,为项目新建、改扩建乃至25年实施期满后拆除重建等情境下的投资决策活动提供可靠的智力支持。具体的研究内容如下:（1）结合项目特征的相关政策梳理及投资机理研究。针对目前光伏扶贫项目研究未考虑政策引导作用且投资机理不甚明确的问题,本文以项目特征为逻辑起点进行政策梳理及机理分析。首先,基于投资者、承包商、受益人和社会公众等利益相关方的定位及特点,明确其目标诉求,为后续因素提取和函数设立等过程提供支撑性材料;接着,结合项目目标,对项目的具体特征进行归纳,为后续研究奠定基础;随后,梳理相关政策的发展态势和时序特征,识别出对区域优选及其规划建模问题起着引导作用的政策,并以此作为全论文研究的基本准则,从而提高所建模型的政策匹配度;最后,结合政策引导作用,分析投资机理并界定项目运行机制,从而确保所建模型的项目契合度。（2）基于政策引导的双因素实施区域优选指标体系研究。针对传统指标提取过程中提取困难、因素缺失、筛选偏颇和决策支持度不足等问题,本文摒弃仅从经济、技术、社会和环境等宏观层面进行因素提取的方法,而是立足于利益相关方的目标诉求,提出“政策—风险—收益—反馈”搜索闭环,进而形成涵盖政策引导、风险规避、收益追逐和公众反馈的四维因素集,从而提升因素提取效率;考虑到部分区域因不满足建设红线或整体规划的要求而需被预先否决,本文通过界定指标概念、合并重叠因素和剔除无关因素,构建出政策引导下否决指标和优选指标双因素框架,从而保证指标体系的全面性。以上基于利益相关方目标诉求的因素提取思路可为学者搜集评估指标提供技术参考。（3）考虑决策者风险偏好的直觉模糊组合优选方法研究。针对传统模糊集难以反映决策信息犹豫度、常规赋权方法仅从主观重要性或客观信息量进行单侧度量、主流的排序过程未将决策者风险偏好纳入考虑范畴的问题,本文首先权衡了评估指标量、模糊界限及评估精度要求,决定采用直觉模糊语言集作为定性因素的评估依据。接着,结合直觉模糊集的矩阵一致性和熵值分布特征,对传统层次分析法和熵权法进行适应性调整与拓展,使得整个定权过程既能很好地反映专家经验的模糊性与犹豫程度,又能达到兼顾指标逻辑重要性和优选贡献度的决策效果;随后,基于直觉模糊集的运算逻辑和距离测度公式,对传统的风险偏好交互式决策排序框架进行调整,使排序结果充分反映决策者的风险规避心理,提高方法的实用度。本研究既有助于提升传统赋权方法的应用活力,丰富赋权方法理论体系;又可以提高排序过程的优选效率,丰富排序方法理论体系。（4）计及扶贫效果和容量约束的组合优化模型及寻优算法研究。针对传统组合优化模型契合度不高且寻优算法结果欠佳的问题,本文通过剖析光伏扶贫在战略层、项目层和资源层的投资目标及诉求,归纳出其项目组合的具体特征,在项目目标、政策引导、条例规范和并网要求的共同作用下构建出“目标—约束”组合优化模型。在目标函数方面,考虑到光伏扶贫项目兼具并网发电和帮扶贫困的任务,引入拟帮扶人数表征扶贫效果,从而设立最低成本和最佳扶贫效果两项优化目标;在约束条件方面,考虑到相关政策的规范和要求,结合电网建设和资源消耗等常规限制,从而设立容量限制的约束条件;在求解算法方面,结合种群适应度分布,令个体繁殖概率自适应调整,从而形成兼具非支配排序、拥挤度计算、精英策略和自适应遗传概率的改进算法,可应对过早收敛、求解欠佳和概率固化等问题,提高解集稳定性。改进的算法可丰富智能算法理论体系。（5）基于公平与效率的规划方案优选模型及求解算法研究。针对传统项目规划方案优选过程仅考虑效率测度结果且未对小样本数据求解偏差进行处理的问题,本论文基于项目全寿命周期与利益干系人双重视角,对公平与效率的具体表征进行归纳和总结。首先,引入公平因子,并结合标杆方案和聚类算法对备选方案进行样本初筛,识别出在公平层面表现欠佳的方案并予以剔除,极大契合政府投资项目在维护社会公平方面的理念;接着,将效率诉求转化为可运算的投入产出变量,借助数据包络分析算法对样本数据进行效率测度。考虑到小样本可能带来的估算偏差,引入重抽样技术进行样本扩容和效率值纠偏,结合纠偏后的效率值完成方案的优选排序,从而保证优选结果的准确性。以上提及的模型构建思路可拓展到其他政府投资项目的方案优选或效率分析中,提高优选模型与项目的契合度,而带纠偏处理的数据分析算法亦可丰富效率测度理论体系。
张潆允[10]（2020）在《高速公路与城市道路衔接线的综合评价》文中提出近年来,随着城市经济快速发展及城市化进程加快,交通的便捷通畅就显得越发重要。高速公路和城市道路的衔接线网发展状况影响城市经济与高速公路的发展。然而迄今为止国内外对于衔接线的研究不够深入,缺乏全面综合的理论研究。现有的衔接线方案缺少从交通系统整体发展的角度去规划设计,造成了衔接段的交通流和城市出入境交通流趋向不同,使得城市对外交通的成本变大,不利于城市交通的发展。本文在总结国内外研究成果的基础上,对衔接线进行了深入的研究,论述了衔接线的基础理论,包括对城市的形态及其相应的高速公路过境方式进行了研究,并概括总结了衔接线的功能与特性。从衔接组织合理性、服务功能合理性、经济效益合理性、保障性、环境影响五个方面构建评价指标体系,此指标体系的指标通过定量计算与定性分析结合筛选得到,涵盖5个评价方面,共包含16个指标,是目前用于评价衔接线较为全面且科学合理的指标体系。选用基于序关系分析的模糊综合评价法对徐州的衔接线网进行评价,验证了此方法用于评价衔接线的可靠性,且分析了徐州市衔接线的现状情况与存在的问题,并对评价结果进行优化,给出了衔接线的建设与维护的改进措施,为衔接线的维护与建设提供了参考价值。徐州市衔接线的现状值为“很好”,其中,道路的里程拥挤率、衔接线事故多发点、段整治率与对生活的影响程度三个指标需要进行优化。优化结果显示310国道徐州北高速出入口、104国道连徐高速公路路口等路段需通过在高速公路收费站增加ETC车道数,合理调整ETC通道与人工通道的比例等措施缓解道路拥堵程度。322省道与时代大道交叉口自红绿灯路口向北的路段需要在附近新建道路来分担此段路的交通流;310国道与311国道的交叉口、经济开发区徐贾快速南延道路与主横一路口交口处、S003省道12km+750m路段等路段需将红绿灯合理配时,规范设置红绿灯,并安装违章监测设施、限速测速装置与环境监控设备等措施来整治道路,降低事故率。对生活影响程度方面,主要需解决汽车尾气造成污染的问题,可以通过改善燃油、改善发动机与加强行政管理三个方面的措施解决此问题。该论文有图26副,表32个,参考文献94篇。
二、模糊系数交叉规划（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊系数交叉规划（论文提纲范文）
（1）仓储环境下智能移动机器人路径规划研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 全局路径规划研究现状 |
| 1.3.2 局部路径规划研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 相关技术理论 |
| 2.1 环境建模技术 |
| 2.2 室内定位技术 |
| 2.3 自主导航技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于改进免疫-蚁群混合算法的全局路径规划研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统免疫算法 |
| 3.2.1 传统免疫算法原理 |
| 3.2.2 传统免疫算法数学模型 |
| 3.2.3 传统免疫算法特征 |
| 3.3 传统蚁群算法 |
| 3.3.1 传统蚁群算法原理 |
| 3.3.2 传统蚁群算法数学模型 |
| 3.3.3 传统蚁群算法特征 |
| 3.4 改进免疫-蚁群混合算法 |
| 3.4.1 算法融合分析 |
| 3.4.2 免疫算法的改进 |
| 3.4.3 蚁群算法的改进 |
| 3.4.4 改进免疫-蚁群算法流程 |
| 3.5 仿真实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于模糊人工势场法的局部路径规划研究 |
| 4.1 传统人工势场法 |
| 4.1.1 传统人工势场法原理 |
| 4.1.2 传统人工势场法存在的问题 |
| 4.2 改进人工势场法 |
| 4.2.1 引入距离阈值 |
| 4.2.2 引入距离因子 |
| 4.2.3 引入相对速度 |
| 4.3 模糊人工势场法 |
| 4.3.1 模糊逻辑控制器的设计 |
| 4.3.2 模糊控制器的设计 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实际环境下移动机器人路径规划实验 |
| 5.1 ROS系统与硬件平台 |
| 5.1.1 ROS系统结构 |
| 5.1.2 硬件平台 |
| 5.2 移动机器人运动学分析 |
| 5.2.1 机器人位置坐标系转换 |
| 5.2.2 运动学模型建立及分析 |
| 5.3 实际环境下路径规划实验 |
| 5.3.1 实际环境中障碍物布置 |
| 5.3.2 建立环境地图及路径规划 |
| 5.3.3 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）基于改进模糊Lasso回归的济南市PM2.5浓度影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 PM2.5 来源、组成和危害 |
| 1.2.1 PM2.5 来源 |
| 1.2.2 PM2.5 成分 |
| 1.2.3 PM2.5 危害 |
| 1.3 研究内容、方法和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 关于PM2.5 现状研究 |
| 1.4.2 关于Lasso回归的研究 |
| 1.4.3 关于模糊回归的研究 |
| 1.4.4 关于模糊Lasso回归的研究 |
| 1.4.5 总体评价 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第2章 基本理论介绍 |
| 2.1 Lasso回归理论介绍 |
| 2.1.1 Lasso回归定义 |
| 2.1.2 预测误差与t的选择 |
| 2.1.3 Lasso的求解方法 |
| 2.2 模糊回归理论介绍 |
| 2.2.1 模糊数及其相关概念 |
| 2.2.2 模糊数的运算法则 |
| 2.2.3 模糊数之间的距离 |
| 2.2.4 基于正态模糊数的模糊线性回归 |
| 2.2.5 精确输入模糊输出的模糊Lasso回归 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 济南市PM2.5 浓度分布特征 |
| 3.1 济南PM2.5 浓度年度变化特征 |
| 3.2 济南PM2.5 浓度频率分析 |
| 3.3 不同季节PM2.5 浓度概率密度分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 模糊Lasso回归的改进 |
| 4.1 模糊Lasso回归定义 |
| 4.2 模糊Lasso回归性能度量方法 |
| 4.3 模糊Lasso回归算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 变量选择 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.1.3 多重共线性检验 |
| 5.1.4 数据标准化 |
| 5.1.5 数据模糊化 |
| 5.2 模型的建立与评价 |
| 5.2.1 模糊Lasso回归模型的建立 |
| 5.2.2 模糊Lasso回归模型评价 |
| 5.3 PM2.5 影响因素分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 关于PM2.5 预防及治理的建议 |
| 6.2.1 加快重工业企业转型升级 |
| 6.2.2 加快新能源及相关产业发展 |
| 6.2.3 推进城市绿化建设 |
| 6.2.4 PM2.5 预防及治理小结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）上肢康复机器人主动控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 上肢康复机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 上肢康复机器人主动控制方法研究现状 |
| 1.3.1 基于脑机接口技术的控制 |
| 1.3.2 基于表面肌电信号的控制 |
| 1.3.3 直接力控制 |
| 1.3.4 阻抗控制 |
| 1.3.5 虚拟隧道控制 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 |
| 1.4.1 本文主要内容 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 2 上肢康复机器人运动学与动力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人体上肢康复训练动作 |
| 2.3 上肢康复机器人运动学分析 |
| 2.3.1 运动学分析 |
| 2.3.2 运动学仿真 |
| 2.4 上肢康复机器人动力学分析 |
| 2.4.1 动力学分析 |
| 2.4.2 动力学仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 上肢康复机器人轨迹规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人工作空间 |
| 3.3 关节空间轨迹规划 |
| 3.3.1 三次多项式插值法 |
| 3.3.2 五次多项式插值法 |
| 3.3.3 关节空间轨迹规划仿真 |
| 3.4 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 3.4.1 空间直线插值 |
| 3.4.2 笛卡尔空间轨迹规划仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 上肢康复机器人主动控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 阻抗控制方法研究 |
| 4.2.1 阻抗控制方法研究 |
| 4.2.2 阻抗控制参数选取 |
| 4.3 模糊阻抗控制方法研究 |
| 4.3.1 模糊控制方法研究 |
| 4.3.2 模糊控制器设计 |
| 4.3.3 模糊阻抗控制方法仿真 |
| 4.4 基于遗传算法的模糊阻抗控制方法研究 |
| 4.4.1 遗传算法原理 |
| 4.4.2 遗传算法优化隶属度函数 |
| 4.4.3 基于遗传算法的模糊阻抗方法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 上肢康复机器人主动控制方法实验验证 |
| 5.1 上肢康复机器人实验平台 |
| 5.2 上肢康复机器人单关节实验 |
| 5.3 上肢康复机器人多关节实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（4）城市交通微循环系统优化及评价模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.2.1 在理论方面 |
| 1.2.2 在应用方面 |
| 1.2.3 国内研究现状总结 |
| 1.3 国外研究现状 |
| 1.3.1 在理论方面 |
| 1.3.2 在应用方面 |
| 1.3.3 国外研究现状总结 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 城市交通微循环理论分析 |
| 2.1 城市交通微循环的概念及分类 |
| 2.2 城市交通微循环系统的功能 |
| 2.3 城市交通微循环路网的特征 |
| 2.3.1 交通流特征 |
| 2.3.2 道路条件特征 |
| 2.3.3 运营管理特征 |
| 2.3.4 优化目标特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 城市交通微循环系统双层优化模型 |
| 3.1 准备工作 |
| 3.1.1 前提条件 |
| 3.1.2 数据调查与分析 |
| 3.1.3 路网预处理 |
| 3.1.4 路网参数设置 |
| 3.2 考虑交叉口延误的交通微循环系统双层优化模型 |
| 3.2.1 建模思路 |
| 3.2.2 上层模型 |
| 3.2.3 下层模型 |
| 3.3 算法求解 |
| 3.3.1 求解算法分析 |
| 3.3.2 遗传算法 |
| 3.3.3 模型算法求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 城市交通微循环系统评价模型 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 交通微循环系统评价指标体系 |
| 4.2.1 评价指标分析 |
| 4.2.2 评价指标体系构建 |
| 4.3 基于模糊层次分析法的交通微循环系统评价模型 |
| 4.3.1 基本方法 |
| 4.3.2 评价模型建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 区域概况 |
| 5.2 准备工作 |
| 5.2.1 数据获取 |
| 5.2.2 路网预处理 |
| 5.2.3 路网参数设置 |
| 5.2.4 OD矩阵获取 |
| 5.3 交通微循环路网优化 |
| 5.3.1 程序设计 |
| 5.3.2 算法运行 |
| 5.4 交通微循环系统评价 |
| 5.4.1 评价指标体系构建 |
| 5.4.2 评价模型实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学 硕士学位论文修改情况确认表 |
（5）模糊有效性度量与交叉效率分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 数据包络分析方法简介 |
| 1.1.1 基本的DEA模型 |
| 1.1.2 DEA交叉效率分析 |
| 1.2 模糊评价及交叉效率评价的研究进展 |
| 1.2.1 模糊评价分析方法 |
| 1.2.2 DEA交叉效率分析 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 单级模糊综合评判改进策略及优化方法 |
| 2.1 模糊事件可能集的构造与有效性分析 |
| 2.1.1 单级模糊综合评判方法 |
| 2.1.2 模糊事件评价结果可能集的构造 |
| 2.1.3 模糊事件的有效性分析 |
| 2.2 模糊事件的有效性度量模型 |
| 2.2.1 模糊事件的有效性度量 |
| 2.2.2 模糊事件的有效性度量模型 |
| 2.3 模糊事件的投影分析及改进方法 |
| 2.3.1 模糊事件的投影分析 |
| 2.3.2 模糊事件无效原因的分析方法 |
| 2.3.3 模糊事件改进策略的发现方法 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 学生综合素质的模糊评判 |
| 2.4.2 学生综合素质的无效原因分析 |
| 2.4.3 学生综合素质改进策略的发现方法 |
| 2.4.4 学生综合评价结果的对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于三角模糊数的模糊有效性度量方法 |
| 3.1 评价事件的模糊评价可能集的构造 |
| 3.1.1 三角模糊数 |
| 3.1.2 基于三角模糊数的综合评价 |
| 3.1.3 模糊评价可能集的构造 |
| 3.2 事件的综合评价与投影分析 |
| 3.2.1 事件的综合评价与有效性分析 |
| 3.2.2 模糊有效性度量及投影分析 |
| 3.2.3 被评价事件的无效原因分析 |
| 3.2.4 被评价事件的改进策略 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 科研实验平台评估的模糊综合评判 |
| 3.3.2 科研实验平台的无效原因分析 |
| 3.3.3 科研实验平台改进策略的发现方法 |
| 3.3.4 科研实验平台综合评判结果的对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DEA交叉效率评价的模糊有效性度量方法 |
| 4.1 模糊事件评价可能集的构造 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 量化因素的效率评价 |
| 4.1.3 因素效率值的模糊化处理 |
| 4.1.4 模糊事件评价可能集的构造 |
| 4.2 模糊事件的综合评价与投影分析 |
| 4.2.1 模糊事件的有效性与综合评价 |
| 4.2.2 模糊有效性度量及投影分析 |
| 4.2.3 无效原因分析与改进策略 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 实验室评估的模糊综合评判 |
| 4.3.2 实验室的无效原因分析 |
| 4.3.3 实验室改进策略的发现方法 |
| 4.3.4 实验室综合评判结果的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于多级模糊综合评判结论改进分析及优化方法 |
| 5.1 模糊事件多层次评价结果可能集的构造 |
| 5.1.1 多级模糊综合评判方法的基本信息 |
| 5.1.2 模糊事件基础评价参考系的构造 |
| 5.1.3 多级模糊事件的因素层次结构划分 |
| 5.1.4 模糊事件多层次评价参考集的构造 |
| 5.1.5 模糊事件评价结果的有效性定义 |
| 5.2 模糊事件的无效原因与调整策略分析 |
| 5.2.1 模糊事件评价结果的无效原因分析 |
| 5.2.2 模糊事件的改进策略分析 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 来华游客满意度的模糊综合评判 |
| 5.3.2 来华游客满意度评价结果分析 |
| 5.3.3 如何有效提高来华游客满意度 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于灰色关联度和相对熵的DEA交叉效率分析 |
| 6.1 基于灰色关联度分析的交叉效率分析 |
| 6.1.1 基于灰色关联度分析交叉效率矩阵 |
| 6.1.2 基于信息熵的属性权重 |
| 6.2 基于相对熵评价方法的交叉效率分析 |
| 6.3 基于灰色关联度和相对熵的交叉效率分析 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于竞争视野和利益相关者角度的DEA交叉效率分析 |
| 7.1 基于二次目标规划的DEA交叉效率模型 |
| 7.2 基于竞争视野角度的DEA交叉效率分析 |
| 7.2.1 决策单元竞争区间及竞争视野 |
| 7.2.2 基于竞争视野的交叉效率分析 |
| 7.3 基于利益相关者角度的DEA交叉效率分析 |
| 7.3.1 决策单元间利益相关系数分析 |
| 7.3.2 基于利益相关者角度的交叉效率分析 |
| 7.4 综合交叉效率分析 |
| 7.5 算例分析 |
| 7.5.1 基于竞争视野角度的交叉效率 |
| 7.5.2 基于利益相关者角度的交叉效率 |
| 7.5.3 综合交叉效率 |
| 7.5.4 交叉效率评价结果比较分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间已完成的学术论文 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（6）基于规则的船舶智能避碰决策关键技术研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 船舶避碰决策的研究现状 |
| 1.2.1 确定性方法 |
| 1.2.2 启发式方法 |
| 1.2.3 存在的问题及分析 |
| 1.3 基础理论研究现状 |
| 1.3.1 碰撞危险评估 |
| 1.3.2 船舶领域 |
| 1.4 论文研究内容与结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 船舶运动数学模型 |
| 2.1 船舶运动坐标系 |
| 2.2 分离型数学模型 |
| 2.2.1 船舶附加质量 |
| 2.2.2 螺旋桨的推力和转矩计算 |
| 2.2.3 舵机特性及舵上水动力 |
| 2.2.4 环境干扰力及力矩 |
| 2.2.5 主机控制模型 |
| 2.2.6 船体黏性流体动力及力矩 |
| 2.3 船舶响应型模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 船舶会遇态势定量划分 |
| 3.1 基于《国际海上避碰规则》的会遇态势辨识方法 |
| 3.1.1 现有船舶会遇态势的研究及不足 |
| 3.1.2 碰撞危险评估 |
| 3.1.3 会遇局面辨识模型 |
| 3.1.4 局面构成要素敏感性分析 |
| 3.1.5 局面构成要素计算 |
| 3.1.6 局面类型的逻辑辨识 |
| 3.2 本章小结 |
| 4 国际避碰规则下的避碰决策 |
| 4.1 前提假设 |
| 4.2 遗传算法基本原理 |
| 4.2.1 遗传算法概述 |
| 4.2.2 遗传算法基本概念 |
| 4.2.3 标准遗传算法 |
| 4.3 船舶避碰动态系统数学模型 |
| 4.3.1 船舶动态避碰参数计算模型 |
| 4.3.2 船舶操纵性对船舶避让参数影响的仿真测试 |
| 4.4 基于混合遗传算法的船舶转向决策方法 |
| 4.4.1 多种群协同进化避碰算法 |
| 4.4.2 融入航行经验的混合遗传避碰算法 |
| 4.5 基于线性扩展的变速避碰决策方法 |
| 4.6 船舶避碰决策算法的完备性论证 |
| 4.6.1 案例1: 对遇局面 |
| 4.6.2 案例2: 大角度交叉局面 |
| 4.6.3 案例3: 小角度交叉局面 |
| 4.6.4 案例4: 追越局面 |
| 4.6.5 讨论与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 复杂会遇态势下的多船协同避碰决策 |
| 5.1 多船避碰决策理论分析 |
| 5.1.1 多船避碰特点及避碰流程设计 |
| 5.1.2 现有多船避碰决策方法及存在问题 |
| 5.2 多船协同避碰决策模型 |
| 5.2.1 协同学理论 |
| 5.2.2 排队论理论 |
| 5.2.3 多阶段避碰策略设计 |
| 5.2.4 协同进化机制 |
| 5.3 仿真试验 |
| 5.3.1 船舶会遇局面设置 |
| 5.3.2 试验1仿真结果 |
| 5.3.3 试验2仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 附录A 多种群遗传算法 |
| 附录B 具有优先权的服务排队规则 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）交通信号控制效果评价体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 信号控制评价研究 |
| 1.3.2 交通状态评价研究 |
| 1.4 研究的内容 |
| 2 交通信号控制效果评价因素分析 |
| 2.1 交通运行状况因素 |
| 2.1.1 交通状态 |
| 2.1.2 通行效率 |
| 2.2 时间资源利用因素 |
| 2.2.1 时间利用率 |
| 2.2.2 时间利用效果 |
| 2.3 交通安全因素 |
| 2.3.1 交通冲突 |
| 2.3.2 交通事故 |
| 2.4 环境污染因素 |
| 2.4.1 噪声污染 |
| 2.4.2 尾气污染 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 交通信号控制效果评价指标体系建立 |
| 3.1 评价指标体系的构建原则 |
| 3.2 评价指标的选择 |
| 3.2.1 选择思路 |
| 3.2.2 指标择选 |
| 3.3 评价指标体系的建立 |
| 3.4 评价指标的量化 |
| 3.4.1 交叉口控制评价指标 |
| 3.4.2 干线协调控制评价指标 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 交通信号控制效果评价方法选择与体系构建 |
| 4.1 评价方法的适用性分析 |
| 4.1.1 主成分分析法 |
| 4.1.2 层次分析法 |
| 4.1.3 灰色关联分析法 |
| 4.1.4 模糊综合评价法 |
| 4.2 评价方法的选择 |
| 4.3 评价体系的构建 |
| 4.3.1 确定因素集与评价集 |
| 4.3.2 确定评价指标权重向量 |
| 4.3.3 构建模糊评价矩阵 |
| 4.3.4 选择模糊合成算子 |
| 4.3.5 计算模糊评价结果 |
| 4.4 评价体系的优劣性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 案例概况 |
| 5.2 交通调查 |
| 5.2.1 交通设计调查 |
| 5.2.2 流量及信号配时调查 |
| 5.3 信号控制效果评价 |
| 5.3.1 评价指标数据获取 |
| 5.3.2 模糊综合评价 |
| 5.3.3 评价结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
| 附录 |
（8）区域交通控制效果评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 评价指标及状态分类研究现状 |
| 1.3.2 区域交通控制效果评价方法研究现状 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第二章 基于模糊综合评判的交叉口控制效果评价 |
| 2.1 交叉口评价指标分析 |
| 2.1.1 交叉口控制效果评价指标 |
| 2.1.2 基于K-modes聚类算法的饱和度范围划分 |
| 2.1.3 基于饱和度范围划分的评价指标选取 |
| 2.2 模糊综合评判模型建立与分析 |
| 2.2.1 评价模型 |
| 2.2.2 评价因素的隶属度函数 |
| 2.3 实例验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊熵的路段交通控制效果评价 |
| 3.1 路段评价指标体系 |
| 3.1.1 路段交通特性分析 |
| 3.1.2 路段评价指标分析 |
| 3.2 基于模糊熵-熵权法的交通状态评价分析 |
| 3.2.1 模糊熵原理介绍 |
| 3.2.2 路段交通状态评价模型 |
| 3.3 实例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 区域交通控制效果评价 |
| 4.1 交叉口权重分析 |
| 4.1.1 基于交叉口拓扑结构的权重分析 |
| 4.1.2 基于交通流运行特性的权重分析 |
| 4.1.3 交叉口权重体系建立 |
| 4.1.4 交叉口权重确定 |
| 4.2 路段权重分析 |
| 4.2.1 区域中关键路段分析 |
| 4.2.2 路段失效概率分析 |
| 4.2.3 路段失效后影响分析 |
| 4.2.4 路段权重的计算 |
| 4.3 区域控制效果评价分析 |
| 4.3.1 区域交通描述 |
| 4.3.2 建立目标函数 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 方案一分析 |
| 4.4.2 方案二分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 论文的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光伏扶贫项目研究现状 |
| 1.2.2 实施区域优选方法研究现状 |
| 1.2.3 项目规划决策模型研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 减贫相关理论 |
| 2.1.1 贫困定义与划分标准 |
| 2.1.2 社会主义贫困理论内在逻辑 |
| 2.2 风险决策相关理论 |
| 2.2.1 风险决策的基本概念 |
| 2.2.2 关键理论及其演化路径 |
| 2.3 规划模型相关理论 |
| 2.3.1 数学规划模型的基本内涵 |
| 2.3.2 条件约束与组合优化模型 |
| 2.3.3 效率测度模型及其延展 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 政府投资光伏扶贫项目政策及投资机理 |
| 3.1 光伏扶贫项目基本内涵 |
| 3.3.1 光伏扶贫项目的基本特征 |
| 3.3.2 考虑利益相关方的项目目标 |
| 3.3.3 影响目标实现的关键问题 |
| 3.2 结合项目内涵的相关政策分析 |
| 3.2.1 基于时序规律的政策特征梳理 |
| 3.2.2 基于政策特征的政策引导作用 |
| 3.3 政策引导下光伏扶贫项目投资机理研究 |
| 3.3.1 项目利益相关方的组织架构 |
| 3.3.2 光伏扶贫项目的建设类型 |
| 3.3.3 光伏扶贫项目的融资模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 政策引导下光伏扶贫项目实施区域优选方法 |
| 4.1 关键影响因素识别与分析 |
| 4.1.1 因素挖掘思路与原则 |
| 4.1.2 关键影响因素识别与挖掘 |
| 4.1.3 实施区域优选指标体系 |
| 4.2 直觉模糊环境的因素评估值采集 |
| 4.2.1 评估值类型及采集流程 |
| 4.2.2 直觉模糊环境的评估值确定方法 |
| 4.3 直觉模糊主客观组合权重计算 |
| 4.3.1 权重确定方法介绍与分析 |
| 4.3.2 直觉模糊环境的组合定权方法 |
| 4.4 基于TODIM集结框架的区位优选排序 |
| 4.4.1 信息集结及排序技术特点 |
| 4.4.2 直觉模糊环境的TODIM优选排序方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于非支配排序遗传算法的组合优化模型构建 |
| 5.1 光伏扶贫项目组合优化特点及内涵 |
| 5.1.1 项目组合管理及其内涵 |
| 5.1.2 光伏扶贫项目组合优化特征 |
| 5.2 光伏扶贫项目组合优化模型设计 |
| 5.2.1 模型的基本假设 |
| 5.2.2 多维“目标—约束”组合优化模型构建 |
| 5.3 算法分析及优化 |
| 5.3.1 优化求解算法内涵及分类 |
| 5.3.2 多目标遗传算法适用性分析 |
| 5.3.3 改进的非支配遗传算法 |
| 5.4 算法性能测试及算例分析 |
| 5.4.1 算法性能测试 |
| 5.4.2 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于公平与效率理论的规划方案优选模型构建 |
| 6.1 光伏扶贫项目公平与效率特质分析 |
| 6.1.1 项目全寿命周期公平与效率表征 |
| 6.1.2 项目干系人视角下公平与效率诉求 |
| 6.1.3 公平与效率理论适用性 |
| 6.2 光伏扶贫项目规划方案优选模型设计 |
| 6.2.1 模型基本假设 |
| 6.2.2 变量分析及选择 |
| 6.2.3 优选模型设计与构建 |
| 6.3 算法分析与优化 |
| 6.3.1 聚类分析算法介绍 |
| 6.3.2 数据包络分析算法描述 |
| 6.3.3 考虑数据纠偏的组合求解算法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）高速公路与城市道路衔接线的综合评价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究目标和主要内容 |
| 1.5 研究方法与技术路径 |
| 1.6 研究创新点与关键 |
| 2 高速公路与城市道路衔接及布局的基础理论研究 |
| 2.1 城市规模与形态及其对高速公路过境模式的影响 |
| 2.2 高速公路与城市道路衔接线系统分析‥ |
| 2.3 衔接线布局规划方法研究 |
| 2.4 衔接线类型的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 评价指标体系的构建及评价方法的选取 |
| 3.1 评价指标体系的构建 |
| 3.2 衔接线网综合评价方法的选取 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 徐州市衔接线网评价 |
| 4.1 背景分析 |
| 4.2 徐州市衔接线网评价 |
| 4.3 衔接线的优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 关于指标重要度排序及重要度比值的调查问卷 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、模糊系数交叉规划（论文参考文献）
- [1]仓储环境下智能移动机器人路径规划研究[D]. 刘冠一. 北京印刷学院, 2021(09)
- [2]基于改进模糊Lasso回归的济南市PM2.5浓度影响因素分析[D]. 马彤彤. 山东财经大学, 2021(12)
- [3]上肢康复机器人主动控制方法研究[D]. 高雪佳. 西安工业大学, 2021(02)
- [4]城市交通微循环系统优化及评价模型[D]. 高雪溢. 东北林业大学, 2021(08)
- [5]模糊有效性度量与交叉效率分析[D]. 斯琴. 内蒙古大学, 2020(04)
- [6]基于规则的船舶智能避碰决策关键技术研究[D]. 倪生科. 大连海事大学, 2020(01)
- [7]交通信号控制效果评价体系研究[D]. 王修光. 山东交通学院, 2020(04)
- [8]区域交通控制效果评价方法研究[D]. 梁振奇. 北方工业大学, 2020(02)
- [9]政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究[D]. 柯毅明. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]高速公路与城市道路衔接线的综合评价[D]. 张潆允. 中国矿业大学, 2020(03)