13、计算友好:设计中的人性关怀

计算友好:设计中的人性关怀

在我们的生活中,设计无处不在,从货币体系到城市建筑,从餐厅政策到公交站点,每一个设计都在潜移默化地影响着我们的生活。而“计算友好”这一概念,不仅是一种行为准则,更是一种重要的设计原则。

货币设计中的计算友好

2003 年,滑铁卢大学的计算机科学家杰弗里·沙利特(Jeffrey Shallit)研究了一个有趣的问题:如果在美国投入一种新的硬币流通,哪种硬币能最有效地减少找零时所需硬币的平均数量?令人惊喜的是,答案是 18 美分的硬币。然而,由于计算方面的考虑,沙利特并没有轻易提出政策建议。

目前,美国的找零算法非常简单:对于任何给定的金额,尽可能多地使用 25 美分硬币,然后是 10 美分硬币,依此类推。例如,54 美分可以用两个 25 美分硬币和四个 1 美分硬币来表示。但如果引入 18 美分硬币,这种简单的算法就不再是最优的了。54 美分最好用三个 18 美分硬币来表示,而根本不需要 25 美分硬币。实际上,沙利特发现,不寻常的面额会使找零问题变得“至少和旅行商问题一样困难”,这对收银员来说是一个很大的挑战。

如果考虑计算的便利性,沙利特发现美国货币供应最适合使用的是 2 美分或 3 美分硬币。虽然这不如 18 美分硬币那么令人兴奋,但几乎同样有效,而且在计算上要友好得多。

这个例子表明,设计上的细微变化可以从根本上改变人类用户面临的认知问题。

建筑与城市规划中的计算友好

停车场设计

建筑师和城市规划者在构建我们的环境时面临着多种选择,这也意味着他们可以选择如何构建我们需要解决的计算问题。以大型停车场为例,这种停车场通常有许多不同的车道,常见于

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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