21、环境辅助生活生态系统的发展

环境辅助生活生态系统的发展

1 引言

当今社会正面临着巨大的人口结构变化。人们的寿命越来越长,预期寿命不断增加。2000 年,全球 65 岁以上的人口已达 4.2 亿,约占世界总人口的 7%;预计到 2050 年,这一数字将达到 15 亿,约占世界总人口的 16%。需要照顾和帮助的老年人数量不断增加,已经超过了缴纳税款的年轻人数量。

这种情况给传统的医疗保健系统带来了新的挑战,社会保障系统已难以承担为不断增长的老年人群提供援助的费用。因此,迫切需要寻找新的解决方案,让人们在生命的最后阶段尽可能舒适地生活。这些系统应能让人们在自己喜欢的环境中延长寿命,增强信心、自主性、流动性和福利。

信息和通信技术(ICT)为提供更好的护理和援助服务提供了新的机会。环境辅助生活(AAL)的概念正是聚焦于利用技术来提高老年人或残疾人在家中的独立性和福利。

本研究旨在开发一个 AAL 生态系统,以应对这一需求。我们的策略基于协作网络,重点是实例化 AAL4ALL 项目中提出的概念架构。我们利用规范模型来开发系统,以便制定更简单但有用的规范。同时,我们将 AAL 生态系统作为分布式模拟系统进行测试,通过模拟来预测系统未来的行为,评估其在特定情况下(如服务提供失败、过多援助服务请求或基础设施关闭)的运行情况,并在实际开发之前对系统规范进行修改。

2 环境辅助生活

2.1 AAL 的重要性

大多数发达国家都面临着严重的人口结构变化,老年人口比例迅速增加。预计到 2050 年,65 岁以上人口占劳动人口的比例将达到 50%。年轻人减少,却要支撑不断增长且需要更多援助的老年人口,这不仅增加了成本,还导致了社会保障和社会护理系

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值