2、过程工程的革新与未来挑战

过程工程的革新与未来挑战

在当今社会,技术和工程领域正经历着前所未有的变革。从组织内部人员对待创新的态度,到工程科学尤其是过程工程(PE)的发展现状与未来挑战,都值得我们深入探讨。

组织内的创新态度分化

在组织中,那些有不同或更好做事想法的人可分为两类:不敢行动者和敢于行动者。不敢行动者虽明白新想法的重要性,但因害怕承担风险和招致不满而裹足不前,他们从未尝试,也就不会失败,因此免受指责,可被视为放弃者。而敢于行动的创新者则会打破既定观念、组织和程序,这往往会引发恐惧和误解,招致强烈批评。

社会与技术相关的一些观点
  • 安徒生悖论 :“工人阶级中的每个人都能看到国王没穿衣服,但有意无意地,一切都在让每个人相信自己是唯一看到这一点的人。”这反映了社会中存在的一种集体盲目现象。
  • 能源与社会结构 :如果一个社会倾向于高能耗,那么其结构必然会被技术官僚主义主导,且可能变得难以忍受。
  • 学科与约束 :学科从定义上来说就是与约束的相遇。
  • 灵活性与自由的假象 :实际上,灵活性往往更多是表面现象,自由的感觉可能只是假象,或者是以大量时间损失为代价换来的。
  • 各领域的联系 :思维和世界并非是分割和孤立的,各个反思领域之间必然存在联系,我们只需去发现它们。
  • 创新与需求 :通常,对于一个结构性需求会有多种回应,而且有些创新并不符合任
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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