1、先进信息系统工程相关会议与研究洞察

先进信息系统工程相关会议与研究洞察

1. 会议概况

CAiSE是一个在先进信息系统工程领域颇具影响力的会议系列。它聚焦于信息系统工程的当代主题,涵盖信息系统工程的方法与途径、创新平台、架构与技术,以及特定类型信息系统的工程实践。按照惯例,每届CAiSE会议都会配套大量高质量的研讨会,旨在应对该领域特定的新兴挑战,促进利益相关者与研究人员的交流,探讨创新理念,展示新方法和工具。

2019年6月3 - 7日,CAiSE会议在意大利罗马举行。第31届CAiSE会议的主题是“负责任的信息系统”,涉及数字化、其催生的新经济模式,以及由此引发的组织和行业变革等话题。会议上,众多研究围绕物联网、大数据分析、业务流程管理、灵活信息系统和区块链技术等趋势展开。

此次会议还伴有两个长期关联的工作会议(BPMDS和EMMSAD)以及六个研讨会。这些研讨会是经过精心筛选的,基于成熟度以及与常规质量和一致性标准的契合度。每个研讨会都遵循CAiSE 2019的提交和接受指南,收录在本集中的研讨会论文接受率约为49%。

本集包含与CAiSE 2019相关的三个研讨会的会议记录:
- 第7届信息系统工程认知方面国际研讨会(COGNISE)
- 第一届数字工厂关键使能技术国际研讨会(KET4DF)
- 组织间协作与灵活先进信息系统区块链联合研讨会(BIOC&FAiSE)

2. COGNISE 2019研讨会
  • 研讨会背景与目标 :近年来,软件和信息系统工程的认知方面在文献和会议中受到越来越多的关注,因为人们认识到这些方面与传统上备受关注的技术方面同样重要。该研讨会为这一主题的
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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