水下爆炸载荷下舰船结构的多目标优化

水面舰船对轻量化和抗爆性能均有特殊的需求，而这两个目标此消彼长的关系又使得实现它们的途径相互矛盾。为找到能同时提高轻量化和抗爆性能的满意解，建立以板厚为变量的多目标优化模型。在优化过程中，通过参数化建模技术实现建模的自动化，数值模拟采用船体三舱段有限元模型，使用ABAQus／ExPLIcIT求解器进行非线性有限元分析，并在优化流程中引入实验设计和近似模型进行响应预报，在此基础上，还通过NSGA—II遗传算法进行多目标优化，得到优解。通过对优化后的船舯舱段与优化前的进行对比分析，发现重量和抗爆性能这两个目标分别有0．46％和22．51％的改进，实现了轻量化和抗爆性能的双向提升。     

公路建设经济收益的成本投资分析

公路建设是创建交通运输系统的重要决策,也是推动社会经济现代化发展的有效措施.新时期各地政府扩大了公路工程的投资力度,为项目施工提供了足够的物资保障.成本耗资是影响公路收益的关键因素,一旦成本费用调控失效,必将约束工程竣工后的经济收益水平.从成本投资角度,结合实际案例分析了影响公路收益的相关因素,并提出切实可行的处理方案以提升公路收益.     

基于综合相似度的地铁施工风险应急推理研究

针对地铁项目施工环境复杂、不可预见因素多、施工事故频发、难以对其进行快速有效的应急决策与救援的问题,首先,搜集以往地铁施工应急案例,分析地铁施工风险因素,运用Protégé软件建立知识本体模型;然后,计算本体库中源案例与目标案例的综合相似度,从案例库中匹配出综合相似度最大的源案例,通过对比本体库中与目标案例相似度最高源案例的关键属性,运用规则推理对相似案例的应急措施进行适用性修改,从而提高应急措施的针对性,为快速有效地应对地铁施工事故进行应急决策提供新的方法;最后,以某地铁项目施工为例,验证了该相似度算法的合理性。     

基于队策论的不同指挥方式下防空体系效能分析

针对防空作战行动中不同指挥方式的优缺点进行了分析,简单介绍了队决策理论,运用队策论对防空作战指挥体系进行了量化分析,研究了各种指挥方式下防空体系效能变化的情况,对防空作战指挥体系的建立有一定的参考价值。     

确定复杂斜拉桥合理成桥索力的实用方法

针对复杂拉索景观斜拉桥调索困难的难题，以某座空间扭曲桥塔斜拉桥为例，提出一种实用的索力优化方法。该方法可实现直观、可调的多目标索力优化，不受程序限制，快速进行合理索力的确定；亦可实现设计人员的主观可控性，帮助设计人员在调索的同时，快速掌握结构的关联特性。     

模糊决策的不动点定理

在求解模糊决策问题中,当φ(α)为连续函数时,φ(α)的不动点问题已经解决,文中讨论一般条件(φ(α)可以不连续)下,φ(α)的不动点问题,给出了φ(α)有不动点的充分必要条件;研究当M~,C~都为r-型模糊集时φ(α)的不动点的存在性问题,并证明了不动点的存在定理.     

我国信托立法的困惑与思考

信托立法的思路已定，但对什么是“信托”仍存在困惑。应当明确信托机理，根据已经存在的信托定义进行梳理，结合我国国情进行再认识。     

基于MM-STConv的端到端自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型输入数据类型单一导致预测精确度低的问题，选取RGB图像、深度图像和车辆历史连续运动状态序列作为多模态输入，并利用语义信息构建一种基于时空卷积的多模态多任务（Multimodal Multitask of Spatial-temporal Convolution，MM-STConv）端到端自动驾驶行为决策模型，得到速度和转向多任务预测参量。首先，通过不同复杂度的卷积神经网络提取场景空间位置特征，构建空间特征提取子网络，准确解析场景目标空间特征及语义信息；其次，通过长短期记忆网络（LSTM）编码-解码结构捕捉场景时间上、下文特征，构建时间特征提取子网络，理解并记忆场景时间序列信息；最后，采用硬参数共享方式构建多任务预测子网络，输出速度和转向角的预测值，实现对车辆的行为预测。基于AirSim自动驾驶仿真平台采集虚拟场景数据，以98 200帧虚拟图像及对应的车辆速度和转向角标签作为训练集，历经10 000次训练周期、6 h训练时长后，利用真实驾驶场景数据集BDD100K进行模型的测试与验证工作。研究结果表明：MM-STConv模型的训练误差为0.130 5，预测精确度达到83.6%，在多种真实驾驶场景中预测效果较好；与现有其他主流模型相比，该模型综合场景空间信息与时间序列信息，在预测车辆速度和转向角方面具有明显的优势，可提升模型的预测精度、稳定性和泛化能力。     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

面向生态效益的港口腹地集疏运组合优化研究

近年来,随着港口经济的迅猛发展,港口腹地集疏运体系日趋规模化.与此同 时,相关集疏运活动对生态环境的负面影响也愈发凸显.基于环境友好和资源集约的双重 生态责任,在运输优化的传统决策指标“运输总费用”和“运输总时间”的基础上,把“集疏 运便利程度”指标和“运输碳排放量、运输活动对土地资源的占用值”这两个关键的生态 指标纳入优化范围,构建面向生态效益的港口腹地集疏运组合优化模型.将“属性坐标分 析法”应用到多目标优化问题中,把决策者（群）对各单目标的心理偏好程度通过属性赋 权进行精细量化.最后通过实际案例对所建模型进行验算.