面向多无人车的目标点分配和协同路径规划算法

针对多智能体路径搜索算法在非指定式多车协同路径规划问题中路径冗长,计算效率低等缺陷,提出协同目标点分配路径规划算法Nutcracker-CBS。首先构建紧耦合目标点分配MAPF框架,实现目标点分配和路径构建的联合寻优;针对目标点分配模块,提出改进的星鸦优化算法,增量式求解分配问题,缩短模块用时;针对路径构建模块,提出改进的MAPF算法,通过回退式约束构建机制,引入避碰路径估计的绕道机制和数据共享底层路径规划机制,提升效率和路径质量。数据集实验中,Nutcracker-CBS时耗相比SOTA算法减少90.37%;目标点分配模块求解耗时减少86.76%;MAPF模块6 s内构建100辆无人车路径,平均路径长度缩短6.058%。实际实验中路径总和与系统运行时长分别减少55.26%和61.29%,提升了多机器人系统的效率,降低了路径长度。

带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划

轻载环境中,复杂障碍物区域将引起机器人之间局部冲突加剧,进而导致路径求解效率下降,针对该问题,提出轻载环境下带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划方法。在基于冲突搜索(conflict-based search,CBS)算法框架的下层单机规划过程中,通过对即将拓展机器人位置的周围障碍物分布类型进行判断,赋予与之对应的障碍物惩罚因子;对路径规划过程中的惩罚因子进行累加,作为单机规划的启发值对路径进行选取;结合CBS算法框架的上层冲突消解策略进行多机器人的路径规划与冲突协调。测试结果表明,在10%障碍物分布的轻载环境中,所提算法的求解时间约为CBS算法的81.38%~83.67%,二叉约束树(constraint tree,CT)拓展量为CBS算法的60.14%~71.66%。在Gazebo中仿真表明,所提方法可减小通过复杂障碍物区域的次数。

MTruths:Web信息多真值发现方法

Web已成为一个浩瀚的信息海洋,其信息分散在不同的数据源中.不同数据源常常为同一对象实体提供冲突的属性值.如何从这些冲突属性值中找到真值被称为真值发现问题.根据属性值数量可将对象属性分为单值属性和多值属性,现有的多数真值发现算法对单值属性的真值发现比较有效.针对多值属性的真值发现问题,提出了一个多真值发现方法 MTruths,该方法将多真值发现问题转化为一个最优化问题,其目标是:各对象的真值与各数据源提供的观察值之间的相似性加权和达到最大.对象真值求解过程中,提出2种方法求真值列表的最优解:基于枚举的方法和贪心算法.与已有方法不同的是MTruths可以直接得到对象的多个真值.最后,通过图书和电影2个真实数据集上的实验表明,MTruths的2种实现方法的准确性以及贪心算法的效率优于现有真值发现方法.

刑事诉讼目的理论重构——基于刑事诉讼规则构成的考察

刑事诉讼目的理论研究近年来没有新的进展,概与研究者未将其与中国立法现实关联起来有关。暂时悬置各种理论,立足于立法事实,通过梳理刑事诉讼条文,发现刑事诉讼规则实际由调整“国家—加害方”关系、“国家—被害方”关系和“加害方—被害方”关系的三类规则体系构成,且调整后两类关系的规则占据着不可忽视的重要地位。这一立法现实对已有诸刑事诉讼目的理论构成了重大挑战,刑事诉讼目的理论必须作出相应回应。基于唯物主义的实践/理论关系,在充分关照“国家—加害方”“国家—被害方”“加害方—被害方”三组关系的基础上,刑事诉讼目的应当明确为通过正当程序查明事实真相和通过正当程序解决冲突。

司法过程中的社会科学思维:以人类学为中心

越来越多法律纠纷的背后往往隐含着文化冲突。作为社会科学的人类学,其田野调查、参与观察、理解他者、使用当地语言等特点,都会影响甚至改变法律人对司法裁判过程的认知。人类学思维会注重拓展事实认定的边界;在进行后果考量时,会强调情理和风俗习惯因素;而人类学者也越来越多地作为专家证人进入司法裁判过程。法律人不仅需要法律思维,也需要借助人类学思维深刻理解纠纷背后的文化冲突,从而更好地解决纠纷。

多数据源冲突的主数据真值发现算法

为了解决多数据源冲突的主数据真值发现问题,基于对冲突数据值之间的支持度往往是非对称的直观认识,提出了一种非对称的数据值支持度计算算法;该算法改进了目前真值发现算法中以数据值之间的相似度代替支持度的对称算法。在考虑了数据值的可信度取决于数据源权威度和数据值支持度的基础上,提出了TRFinder迭代算法,并在TRFinder算法的基础上给出了主数据生成算法。通过对典型的books_authors数据集和模拟数据进行实验,实验结果表明,TRFinder算法比Vote算法与TruthFinder算法具有更高的准确率并保留了更多的真值信息,验证了算法的有效性。

面向数据集成的多真值发现算法

大数据时代,大规模数据往往由多个数据源组成并服务于多个数据驱动型应用程序。由于数据源的可信度不同,不同数据源往往会产生数据冲突,使得难以判断哪些信息是真实的。近年来,真值发现方法通过从多个数据源中找到最符合现实的真值来解决冲突而成为研究热门。当前真值发现算通常假设实体某个属性只有一个真值,然而在现实中,实体具有多个真值的情况更为常见。针对多值实体提出了一个多真值发现算法,该算法将多真值发现转化为一个函数优化问题。根据对目标函数的求解选取置信度最高的多个值作为实体的真值。同时在计算描述值的置信度时,提出一种非对称的支持度计算方法,结合相似值的支持对其置信度进行修正。通过多个真实数据集上的实验表明本文算法的准确性优于现有的真值发现算法。

BIM技术在装配式钢-混凝土组合箱梁桥施工中的应用

BIM技术从最初的概念普及,现已逐步进入实际应用研究阶段。目前,BIM技术应用较多也较为成熟的是在建筑领域,而在桥梁领域BIM的应用尚处于起步阶段。基于此,以某立交桥项目为工程背景,主要研究BIM技术在装配式钢-混凝土组合箱梁桥的施工应用技术:采用Revit软件作为BIM核心建模软件,基于BIM桥梁核心模型的建立,利用参数化模型生成钢箱梁各构件参数化大样图指导车间下料。在建模过程中对图纸进行校核,查找冲突。对施工方案进行预演,论证可行性。分项工程施工前利用BIM模型进行三维可视化交底。将RFID技术与物联网系统融入BIM理念对施工过程进行管理,为桥梁工程提高工作效率、节约成本提供一种新的思路。

基于密度峰值聚类理念的大群体应急模糊决策模型

针对决策者权重未知情形下重大突发事件应急决策问题,提出一种SFN-CFSFDP-Borda-MULTIMOORA模型.首先,采用球形模糊数描述决策者对应急备选方案的评价信息;其次,基于密度峰值聚类理念对大决策群体进行聚类;然后,提出可扩展的群体综合冲突优化模型,根据聚类结果进行冲突测度,求解决策者及聚集的权重并实现意见融合;再次,利用改进Borda-MULTIMOORA法决策最优方案;最后,以黑龙江东湖水库事件为例,对模型的有效性与实用性给予验证.结果表明, SFN-CFSFDP-Borda-MULTIMOORA模型能够充分考虑决策者的心理特征,强化在重大突发不确定情景下决策者的知识表达能力,同时明确聚类中心的选择方法,达到聚集内部差异小、聚集间差异大的聚类效果,通过考虑群体综合冲突及实际决策情形对决策者权重和聚集权重进行设置更符合实际,有效实现群体冲突融合,并提高决策效率,为重大突发事件大群体应急决策提供理论支持.

一种基于改进冲突搜索的多机器人路径规划算法

针对智能仓储环境下多载位自主移动机器人集群拣选-配送路径规划问题,提出一种改进型基于冲突搜索的多智能体路径规划算法.在模型方面,采用多载位机器人替代KIVA机器人,建立以最小化拣选-配送时间以及无效路径比为目标的数学规划模型.在算法方面,首先,提出一种基于优先级规则的多智能体冲突消解加速策略;然后,设计基于动态规划的单机器人拣选序列优化算法;最后,设计考虑转向惩罚的增强A^(*)算法搜索机器人最优路径.实验结果表明:所提出模型与KIVA系统相比有较大优越性;所提出算法能够有效缩短拣选-配送时间、减少无效路径时间.