简介：1C题背景当代社会,道路交通问题已经成为一个不可忽视的社会问题,并变得越来越严重,如何解决这个问题已成为学者们关注的重点。随着汽车技术的发展,自动驾驶汽车系统已经成为当前研究的热点和未来汽车发展的重要趋势。在不增加车道或道路数量的前提下,学者们开始研究如何将自动驾驶汽车用于交通,以期改善日益严重的拥堵问题,并对其效能进行量化分析。

简介：整体布局是超大规模集成电路设计自动化中的重要一环。简要介绍了整体布局中被广泛采用的方法:解析布局。解析布局由两部分组成:半周线长和密度约束。对两者的模型建立、光滑化、算法设计以及实现的过程进行了描述,最后给出了一个简单的算例作为演示。

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

简介：针对实践中存在的指纹图像错位问题,提出了基于深度学习的错位指纹图像自动识别算法.通过将错位指纹自动检测问题转化为一个四分类问题,搭建了一个深度卷积神经网络并用已知的标签进行有监督学习,将学习得到的模型用于预测给定指纹图像的类别.通过对模型性能的准确率、空图识别率和错位判正率3项指标的评价看出,本识别算法取得了良好的效果.

简介：研究'右行左超车'规则在高速公路不同交通负荷下对通行能力及安全性的影响。引入超车欲望值及状态改变率的概念,基于交通流元胞自动机模型,建立了'右行左超车'规则下的单向双车道和三车道换道规则及相应的超车规则。选取5个评价参数,针对两车道模型,将'右行左超车'规则与无规则下的换道超车对交通效率与安全表现的影响进行对照试验。试验结果表明:在安全表现方面,低负荷状态下'右行左超车'规则较无规则情形要差,而在高负荷状态下,该规则较无规则情形好;在通行能力方面二者差别不大;试验结果还表明,无论是有规则还是无规则,提高车道的最大与最小限速不仅可以提升道路的通行能力,而且可以提升安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

简介：利用元胞自动机方法建立植物病虫害传播的数学模型。在此基础上,分别对两种不同病虫害来源的情况进行仿真。仿真结果表明,在参数给定的情况下,无论病虫来源于自身还是外界,植物病虫害的传播均在一定时间后达到稳定状态,不同状态元胞占有率相近;相同参数下,同病虫来源于自身相比,植物病虫从外界入侵时,植物被感染的变化率较低,病虫害传播路径较有规律,有利于病虫害源的确定和病虫害的治理。

简介：分析和评论了2014年美国大学生数学建模竞赛A题,以及获得OutstandingWinner的6篇论文。首先对试题进行分析,并结合已有文献指出A题的主要解题思路;然后,通过评述获奖论文,指出学生论文的优点及存在的问题;最后,对今年赛题的某些问题进行讨论。