24、基于元胞自动机的自组织环境:可配置的自适应照明设施

基于元胞自动机的自组织环境:可配置的自适应照明设施

一、引言

环境智能旨在打造能感知并响应人类存在的电子环境。它的目标多样,既可以是通过计算设备为进入相关环境的人类提供电子服务,也可以是在无需用户使用计算设备的情况下,根据用户的存在、声音或手势对环境进行适配。如今,人们对支持环境智能系统组件(包括硬件和软件)自组织和管理的方法、模型及机制的兴趣日益浓厚。这些系统中的组件常被视为自主实体,它们管理内部资源并与周围实体交互,通过局部行动和交互实现系统的整体行为。

本文介绍了一种基于元胞自动机(CA)的方法,用于建模和实现自组织环境智能系统。该系统由包含传感器和执行器的单元组成,传感器可触发执行器的行为,这种触发既可以通过同一单元内元素的交互实现,也可以通过相邻单元间的局部交互完成。所采用的CA转换规则源于之前对自然现象的模拟应用,如土壤中农药的渗滤过程、咖啡行业特定渗滤床的模拟以及轮胎批次弹性性能的实验等。在本文的具体应用中,该规则用于管理多层架构中单元的交互,特别适用于模拟包含感知人类或其他实体的传感器以及试图改善用户体验的执行器的人工环境。以Acconci工作室在印第安纳波利斯设计和实现的自适应照明设施为例进行说明。

二、应用场景

Acconci工作室成立于1988年,致力于通过实验性建筑和公共艺术项目实现公共空间项目。该工作室近期参与了印第安纳波利斯弗吉尼亚大道车库隧道的翻新项目。目前,该隧道主要供汽车通行,人行道空间有限,照明仅满足基本功能需求。

翻新计划旨在将通过该建筑的通道打造成为一个充满色彩的空间,其颜色会根据一天中的时间变化,如早上为粉色,中午变为紫色,晚上则变为蓝色或蓝绿色。这种色彩环境有两个主要照明效果:
1.

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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