35、关键基础设施相互依赖问题的建模范式适配

关键基础设施相互依赖问题的建模范式适配

关键基础设施故障的影响与挑战

关键基础设施(CI)如能源、交通和信息通信技术(ICT)等,需每周 7 天、每天 24 小时可靠且持续地运行。一旦这些基础设施出现故障,后果可能非常严重,甚至会导致社会运转停滞。例如,能源基础设施的短暂中断可能引发一系列连锁反应,造成人员伤亡、物资供应问题以及其他基础设施的瘫痪。1998 年加拿大冰风暴导致的停电事件,就充分展示了能源基础设施故障带来的严重后果,包括石油供应中断、机场停运、铁路关闭、水资源短缺以及医疗服务受阻等。

除了自然灾害和意外事故,CIs 还面临着来自犯罪分子和恐怖分子的威胁。过去,这些威胁主要针对物理资产,但如今,ICT 成为了威胁传播的新途径。同时,控制系统的“安全文化”源于过去孤立运行的环境,存在物理隔离、定制专有解决方案和依靠隐蔽性保障安全等传统做法,这使得它们在面对外部攻击和内部恶意人员时显得脆弱。此外,新技术和不断演变的运营模式也带来了一些未被预见的风险,这些风险具有“涌现性”,源于 CIs 各要素之间的相互依赖关系。

在 CI 危机情况下,面临的挑战不仅包括技术问题,还涉及法律、经济和社会等多个方面。商业优先级、语言和文化差异可能会加剧危机,多个监管机构和其他意外障碍可能导致行动冲突。由于缺乏应对经验,计算机建模和模拟成为了理解、预测和应对危机及其可能后果的有效方法。

关键基础设施相互依赖问题的特征
  1. CIs 是复杂系统的相互依赖元素
    • 对基础设施之间相互依赖关系及其动态的不完全理解,会导致应对措施无效和决策机构之间协调不畅。
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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