43、21世纪城市空间中的边缘、表面与行动空间洞察

21世纪城市空间中的边缘、表面与行动空间洞察

在当今社会,城市不仅是人们生活的物理场所,更是技术与信息高度融合的复杂系统。“没有人的城市就不能称之为城市”,像中国北方内蒙古的鄂尔多斯,被描述为世界上最大的鬼城,就是一个人口规模未达预期的城市实例。这引发了我们对城市生活中诸多要素的深入思考,尤其是在智能城市发展的背景下,边缘、表面、空间以及其间的联系如何影响我们的意识、选择和行动。

1. 研究背景与目的

在智能城市的发展进程中,物理环境与数字环境相互交织,人们对城市生活的意识和体验变得尤为重要。然而,在英国等地区,近100%的公民并未注意到智能城市在身边的发展,这凸显了提高人们对城市环境意识的紧迫性。本研究旨在从哲学、现象学、人文地理学和城市规划等多学科视角,探讨边缘、表面、空间及其中间地带在当代城市环境中的作用,以及社交媒体和其他智能技术如何支持人们在城市中的选择和行动。

2. 文献综述
2.1 边缘、空间、表面与中间地带
  • 边缘 :在城市环境中,边缘具有重要意义。林奇将城市的物理形式概括为路径、边缘、区域、节点和地标五个要素,这些要素有助于提高人们的关注度和丰富体验。荷兰社会学家德容的边缘效应概念被应用于城市区域,边缘地带为人们提供了停留的理想空间,具有实际和心理上的优势。凯西从哲学和现象学角度分析边缘,认为地方必须有边缘才能连贯,边缘与地方相互作用,边界具有不确定、吸收和渗透的特点,与更固定、精确和明确的边界不同。此外,边缘还与创新、连接和访问点相关联。
  • 表面 :林奇在描述城市形态时提到了表面,如街道通道、天际线等,公
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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