GA004-185-20

User Interface
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用户界面(User Interface,简称 UI,亦称使用者界面[1])是系统和用户之间进行交互和信息交换的媒介,它实现信息的内部形式与人类可以接受形式之间的转换。用户界面是介于用户与硬件而设计彼此之间交互沟通相关软件,目的在使得用户能够方便有效率地去操作硬件以达成双向之交互,完成所希望借助硬件完成之工作,用户界面定义广泛,包含了人机交互与图形用户接口,凡参与人类与机械的信息交流的领域都存在着用户界面。
Relationship Matrix
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当您需要快速,确定地可视化或管理关系时,可以使用Relationship Matrix,这是一种方便,简单的工具,用于报告和处理选定结构中的所有关系。关系矩阵是在电子表格中显示包内模型元素之间或两个不同包中元素之间关系的电子表格。您可以根据以下条件过滤显示的关系的选择:

每个关系中源元素和目标元素的元素类型
关系类型和方向
包含源元素和目标元素的包
矩阵通过以下方式显示源元素和目标元素之间指定类型的所有关系:

在矩阵的下方列出源Package元素
在矩阵顶部列出目标Package元素,并
如果源元素和目标元素之间存在关系,则显示箭头指示关系的方向
方向反映了哪个元素是源元素以及哪个目标(它并不指示连接器的“方向”属性,如连接器“属性”对话框中所定义)。显示屏上可能还会显示一个“弯曲的箭头”图标,表明在源元素和目标元素之间的两个方向上都存在相同类型的连接器。

矩阵的正方形或单元格可以具有不同的填充颜色,具体取决于关系的存在和包含源元素的Package的锁定状态。如果单元格是:

白色-此行中的源元素与此列中的目标元素之间没有关系
淡蓝色-此行上的源元素根本没有任何关系(如果选择了“不带关系的突出显示源元素”矩阵选项)
浅粉红色-此列中的目标元素根本没有任何关系(如果选择了Matrix Option“突出显示没有关系的目标元素”);如果存在蓝色行和粉色列的交集,则蓝色优先
绿色-带有方向箭头,源行和目标列中的元素具有关联,并且源元素未锁定(未在版本控制下检入父包)
深粉红色-使用方向箭头,源元素被锁定(父包已签入)
深蓝色-选定的单元格,源元素或目标元素已被选择为“关系矩阵”中操作的对象;如果仅选择了单元格,则还会突出显示源元素名称和目标元素名称
右键单击一个正方形,您可以通过单击鼠标来创建,修改和删除元素之间的关系,这是一种快速而又省力的方法来设置复杂的元素关系集。

您还可以在源包和目标包中创建其他元素,并快速在它们之间添加关系

Requirement
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5.2.1 算法求解过程与收敛性分析 运行IGA-IACO混合算法。关键点: 算法的输出将直接包含: 1. 最优的共享物流中心数量(比如,算法计算出建3个是最优的)。 2. 这3个中心精确的经纬度坐标(比如,中心A位于经度X,纬度Y)。 3. 每个中心的资源分配量。 4. 对应于该选址方案的最优车辆路径集合。 需要生成收敛曲线图,展示总成本随迭代次数的下降过程,证明算法有效收敛。 5.2.2 共享物流网络选址-路径协同优化方案解读 这是展示您算法威力的核心部分。对算法自动生成的“选址-路径”一体化方案进行详细解读。 • 选址方案分析:在地图上标出算法推荐的物流中心位置。分析其合理性:例如,“算法推荐的1号中心位于船舶制造企业集群与电子元件企业集群的几何中心,同时靠近省道入口,这有效降低了到这两个产业区的平均运输距离。” 这样,您就用算法的结果反过来论证了其智能性。 • 资源配置分析:分析每个中心的资源分配为何不同。例如,“2号中心紧邻生物医药园,因此算法为其配置了最大比例的冷链资源,这符合资源紧邻需求点的效率原则。” • 路径方案分析:展示路径图,说明车辆如何协同服务不同产业的企业。 需要生成一张综合成果图:包含最终选址点、资源气泡图(大小表示资源量)、最优路径线路。 5.2.3 优化方案综合效益评估 从多维度量化优化方案的价值: • 经济效益:计算优化方案的总成本,并与定义的各基准情景进行对比,量化成本节约百分比。同时分析成本结构的变化,如固定成本与运营成本的比重。 • 服务效率:统计车辆平均装载率、平均行驶里程、时间窗满足率等指标,证明运营效率的提升。 • 社会与环境效益:估算因路径优化而减少的总行驶里程,进而推算碳排放的减少量,体现绿色物流价值。 5.3 优化效果与模型机制验证 5.3.1 资源共享价值验证 设计对比实验:设置一个“无资源共享”的场景,即每个产业独立使用专属的物流中心和车辆。在相同需求下运行模型,比较“共享”与“不共享”两种模式的总成本、资源利用率(如冷链车辆的使用率)。结果将清晰显示,资源共享通过提高资产利用率,显著降低了系统总成本,验证了共享模式的必要性。 5.3.2 信用机制有效性分析 需要生成信用评分动态演化图:模拟多个运营周期,选取几家典型企业,以时间为横轴,绘制其信用评分$\theta_j$的变化曲线。分析高信用企业如何因其较低的违约惩罚系数($\Gamma_j = \beta_j / \theta_j$)而实际享有更低的物流成本,从而在图中体现信用带来的经济激励。这能直观证明信用机制对促进企业守约、降低整体违约风险的正面作用。 5.3.3 公平性约束实现效果评估 检查优化方案中,各产业实际分配到的资源总量($\sum w_{jr}$)是否均满足预设的最低比例$\rho_g^{min}$。可以生成资源分配比例饼图或柱状图,对比约束要求与实际分配情况。同时,通过放松公平性约束再次求解,观察总成本的变化,分析为实现公平性所付出的额外成本(即“公平成本”),并讨论其合理性。 5.4 算法性能与鲁棒性分析 5.4.1 算法性能对比研究 将IGA-IACO与5.1.3中定义的基准算法(标准GA、标准ACO、顺序求解算法)进行对比。在相同的数据和参数设置下,需要生成对比表格和雷达图。表格列出各算法在多次运行下的平均总成本、最优成本、平均运行时间。雷达图则从“求解质量”、“收敛速度”、“计算稳定性”等多个维度直观展示IGA-IACO的综合性能优势。 5.4.2 关键参数敏感性测试 选取2-3个关键参数(如单位运输成本$C_k^{var}$、生物医药企业硬时间窗的容忍度),在其可能的变化范围内取多个值,分别运行模型。需要生成敏感性分析曲线图:以参数值为横轴,最优总成本为纵轴,绘制变化曲线。通过分析曲线斜率,判断模型对该参数的敏感程度,为实际运营中的风险管控提供依据。 上述内容能够生成图片,只是字体不显示的问题,有没有一些文字说明,表格数据比如说共享物流中心选在哪儿,配送路线怎么实现,添加些文字分析
09-26
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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