基于空间聚类的北京H1N1流感仿真分析

空间聚类广泛用于传染病的监测、预防和控制。传染病与普通疾病在早期具有相似的症状,使得传染病数据处理和分析更为困难。采用基于Agent的仿真建模方法,生成北京暴发H1N1流感的仿真数据。基于4组分布形状与规模不同的数据,对2种空间聚类算法的疫情监测结果进行分析。结果表明,通过空间聚类算法对Agent仿真数据进行分析,有助于揭示疫情的扩散规律,进而在传染病监测和防控方面起到积极作用。

对运动船舶的多无人机协同查证路径规划方法

为解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)对运动船舶进行查证面临的最优路径生成问题,设计了一种面向运动目标的多无人机路径规划方法,通过模拟退火算法对查证路径进行优化,确定完成查证任务所需的最少无人机数量、查证序列和运动路径。结果表明:所设计的方法能够生成满足时间约束的多无人机协同运动船舶查证路径,可为海事监管领域开展无人机路径规划应用及优化资源配置提供技术支撑。