24、解决印度儿童病理性说谎行为的游戏设计研究

解决印度儿童病理性说谎行为的游戏设计研究

在儿童成长过程中,说谎行为是一个备受关注的问题。尤其是在印度,由于文化、家庭教养方式等多种因素的影响,儿童说谎行为呈现出不同的特点。本文将详细介绍一项针对印度儿童病理性说谎行为的研究,该研究通过设计一款游戏来解决这一问题。

研究背景与目标用户

研究采用简单随机抽样的方法选取参与者。目标用户群体和利益相关者包括5 - 7岁、9 - 11岁、12 - 14岁的儿童及其父母、治疗师、儿童护理顾问、心理学家和中小学教师。研究涵盖多个年龄段的儿童,旨在对比和理解儿童说谎行为的快速发展。参与者来自不同社会经济地位的家庭,多数为中产阶级,父母双方都有工作。在研究开始前,获得了参与者的口头同意以及父母和监护人的知情同意。情景任务和访谈根据参与者的偏好使用英语和印地语进行,从而基于背景和目标受众确定了更全面、更深入的研究主题。

研究过程

整个研究过程分为四个阶段,包括研究与数据收集、数据合成、概念化和设计验证。研究使用了各种设计研究工具,以描述、阐明、可视化和干预观察到的问题,从而制定有效的设计解决方案。

阶段1:研究与数据收集

此阶段分为二次研究(桌面研究)和一次研究(用户研究)。
- 二次研究(桌面研究) :系统地利用现有数据,通过组织、整理和综合这些数据来验证研究。审查了文化和民族志研究、社会经济方面、战略欺骗理论、市场研究和人口细分等内容,以完善该领域现有工作的路径。数据通过互联网、期刊、文章、政府和非政府机构以及公共和机构图书馆收集。桌面研究侧重于当前趋势、市场观点和技术格局,有助于综合和确定研究的纳入和排除标准。
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基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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