2、多准则决策方法在城市交通可持续性中的应用

多准则决策方法在城市交通可持续性中的应用

1. 引言

世界城市化主要经历了两个阶段。第一阶段始于18世纪60年代的工业革命,第二阶段则在20世纪40年代的二战之后。经济和政治进程推动了城市的发展与巩固,但面对城市的快速扩张,地方或国家政府的响应较为迟缓。城市持续增长,居民的出行和交通需求不断增加,城市结构呈现多元化、多核布局,同时面临着环境恶化和内部安全等问题,导致城市空间混乱、建筑和公共空间质量下降以及社区联系减弱。

进入21世纪,城市交通面临诸多挑战,如城市财政问题、环境问题社会化、严重的交通拥堵以及城市管理人性化等。城市出行是个体特征和实现普遍可达性策略的结果,这需要交通与土地利用的协调行动和整合。然而,城市缺乏组织学习文化,这成为城市间相互学习的关键障碍,且在实施良好实践方面的研究也十分匮乏。

如今,城市化影响着全球半数以上的人口,创造了超过85%的全球国内生产总值,但城市也消耗了至少75%的自然资源,产生了全球50%的废弃物。预计到2050年,城市人口比例将增至68%。人们逐渐意识到传统城市发展方式的负面影响,联合国指出,由数字技术驱动的城市新陈代谢循环性是实现2030年可持续发展目标的必要工具。城市必须加强资源的可持续管理,以应对新的挑战。

多准则决策(MCDM)是研究如何将多个相互冲突的标准纳入管理规划过程的方法和程序。MCDM方法可用于解决城市共同需求,评估城市出行的替代方案,其主要目标是对替代方案进行分类和选择,以支持基于数学公式和系统方法的决策。MCDM方法有很多种,如层次分析法(AHP)、网络分析法(ANP)、数据包络分析(DEA)等。

本文进行了城市交通和MCDM的系统文献综述(SLR),旨在回答两个主要问题:如何描

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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