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多行程卡车—无人机协同配送路径优化研究

多行程卡车—无人机协同配送路径优化研究

作者：高舒晗重庆交通大学

学位级别：硕士

随着物流行业的持续繁荣,车辆与无人机的协同配送作为一种创新的物流模式,正日益受到业界的瞩目。相较于传统的配送方式,这种新模式将车辆与无人机的运输能力相整合,充分利用了两者的优点,不仅在时效性上表现出色,而且在成本控制上也更... 详细信息

随着物流行业的持续繁荣,车辆与无人机的协同配送作为一种创新的物流模式,正日益受到业界的瞩目。相较于传统的配送方式,这种新模式将车辆与无人机的运输能力相整合,充分利用了两者的优点,不仅在时效性上表现出色,而且在成本控制上也更具优势。然而,要实现车辆与无人机协同配送在降低成本和提高效率上的潜力,关键在于构建一套科学且高效的配送策略。因此,本文聚焦于这一核心问题,深入研究了多行程情境下卡车与无人机的协同配送路径优化问题,以期为物流行业的未来发展提供新的思路和解决方案。本研究旨在解决物流配送中多行程场景下卡车-无人机协同配送路径优化的关键问题,以提升配送效率并降低运营成本。首先,基于实际运作环境,本文构建了一个全面考虑卡车特性、无人机配送流程的数学模型。模型中不仅融入了卡车额定行程距离、无人机飞行速度及载重能力等因素,还根据客户服务限制,将客户点细化为三种服务类型,并纳入了异质车队和时变网络等复杂场景。其次,针对此类NP-hard问题,本文设计了一种端到端深度强化学习框架,用于求解路径优化问题。该框架采用马尔可夫决策过程对问题进行建模,进而构建深度强化学习模型,并运用了“行动者-评论家”结构。随后,本文运用基于优势基准的REINFORCE算法对模型进行训练,以获取训练有素的策略网络模型。为了进一步提升算法的性能和效率,本文设计1000组验证集,针对关键参数进行了灵敏度分析,并选择表现最为优异的模型参数。在模型训练环节,我们不仅对单一车队情况进行了深入研究,还扩展到了异质车队和时变网络等复杂场景,并充分考虑了客户服务限制。实验结果显示,所设计的深度强化学习模型展现出了良好的收敛性。在模型测试阶段,我们采用了多样化的求解方法对训练完成的模型进行了全面测试。结果显示,在不同规模的配送任务中,灵活采用相应的解码方式能够获得更为优异的求解结果。最终,通过算例的求解和对比分析,我们发现引入异质车队能够显著提升装载率并降低运输成本。此外,通过合理调整不同类型卡车和驾驶员的工作时间参数,也能有效减少配送总成本。总体而言,本研究提出的深度强化学习框架在解决多行程卡车-无人机协同配送路径优化问题时表现出了卓越的效果,为物流配送领域的挑战提供了新的创新思路和方法。

关键词：路径优化多行程客户服务限制异质车队时变路网

基于激光雷达与IMU融合的静态地图构建算法研究

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基于激光雷达与IMU融合的静态地图构建算法研究

作者：张煦晗吉林大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能技术与芯片技术的不断进步,自动驾驶技术也迅猛发展。自动驾驶不仅在汽车领域,在交通、物流等多个领域也展现出广泛的应用前景。汽车定位技术在自动驾驶技术中扮演着重要角色,它不但是自动驾驶的基础,还是自动驾驶... 详细信息

近年来,随着人工智能技术与芯片技术的不断进步,自动驾驶技术也迅猛发展。自动驾驶不仅在汽车领域,在交通、物流等多个领域也展现出广泛的应用前景。汽车定位技术在自动驾驶技术中扮演着重要角色,它不但是自动驾驶的基础,还是自动驾驶的核心,精确的定位是确保车辆安全的基础,同时也是实现自动驾驶路径规划与控制的首要条件。目前,同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术是解决自动驾驶定位问题的主要方案,按照使用方法的不同,可以将SLAM分为基于机器学习的SLAM和传统SLAM,基于学习的SLAM方案虽然具有较强的泛化能力,但是数据需求量大且可解释性差,因此本文选择实时性强且具有相对成熟和稳定技术基础的传统SLAM方案;传统SLAM方案又可以依据使用传感器的不同分为视觉SLAM与激光SLAM,视觉SLAM虽然成本低,但是对光照和纹理敏感,且很容易受到运动畸变的影响,因此本文使用安全性、鲁棒性都更好且精度更高的激光SLAM方案。在传感器的选择上,激光雷达可以提供高精度的角度信息和距离信息,但是快速运动时采集到的点云数据容易受到运动畸变的影响;IMU能够提供物体连续运动信息,但是存在累积误差,激光雷达与IMU的特性互补,通过将二者融合,可以实现更稳定、更准确的定位建图。此外,在建图过程中,环境中不可避免存在动态障碍物,如果建立的三维点云地图中存在较多动态障碍物,则会严重影响车辆后续导航与规控的准确性和可靠性,因此构建静态地图至关重要。本文基于激光雷达和惯性测量单元(IMU)融合的传感器融合方案,提出了一种静态地图构建方案。本文的主要研究内容如下:(1)为了使算法更加高效、准确,本文对激光雷达采集到的原始点云数据进行了预处理,并基于几何特征匹配实现了点云配准。首先对原始点云体素滤波,去除原始点云中的噪点、离群点和不必要信息点;随后,提取点云中的地面点,完成了点云分割,并且使用广度优先搜索的方法进一步对点云进行聚类、去噪点处理;然后,对IMU信息线性插值,校正了激光雷达原始点云中的运动畸变;最后,对点云进行特征提取,提取出点云中的线特征和面特征,并使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法求解雷达运动,完成了点云配准。(2)为了提高建图的准确性和鲁棒性,本文引入了IMU预积分因子以及回环检测因子,并建立了因子图模型以优化全局位姿。首先根据IMU的运动微分方程推导出了IMU预积分模型,约束激光雷达关键帧之间的位姿;随后加入回环检测因子,建立了回环帧之间的位姿约束关系;最后搭建了因子图模型,并基于贝叶斯树完成了因子图的求解,建立了完整的建图系统。(3)为了提高系统的精度,减少动态障碍物对后续地图使用带来的影响,本文提出了一种后处理的动态障碍物过滤算法。首先将激光雷达的scan和对应原始地图按相同的规则划分成栅格;随后计算栅格的伪占用描述因子并对伪占用率编码,根据编码的比率筛选出潜在动态区域,并在每个潜在动态区域内使用主成分分析法完成局部地面的拟合;最后滤除地面以上的动态障碍物即得到了全局静态点云地图。(4)为了验证本文算法的可靠性,本文从建图误差和动态障碍物过滤程度两个维度来进行算法评估。本文基于百度Apollo酷黑小车,搭载了激光雷达、包含惯性测量单元和GPS的组合导航以及工控机等设备,建立了实车测试平台。对于定位建图算法,本文通过对比实车试验中的GPS真实轨迹和建图轨迹的误差来评判本文提出的算法的精度与鲁棒性;对于动态障碍物过滤算法,本文分别使用开源Semantic KITTI数据集和校园数据集来评估算法的准确性。试验结果表明本文提出的基于激光雷达与IMU融合的静态地图构建算法具有一定的精度和鲁棒性,且动态障碍物过滤相对准确全面。

关键词：激光雷达与IMU融合预积分因子图优化动态障碍物过滤静态点云地图

大数据税收征管与企业并购行为 ——基于“金税三期”的证据

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大数据税收征管与企业并购行为 ——基于“金税三期”的证据

作者：韩晗晗吉林大学

学位级别：硕士

近年来,我国不断深化税收征管体制改革,致力于提高税收监管的精准性,“金税三期”工程是我国税收征管水平实现质的飞跃的事件,我国多位学者研究“金税三期”工程的政策效果,发现其对企业的经营发展有着较大影响。并购是企业经营过程中... 详细信息

近年来,我国不断深化税收征管体制改革,致力于提高税收监管的精准性,“金税三期”工程是我国税收征管水平实现质的飞跃的事件,我国多位学者研究“金税三期”工程的政策效果,发现其对企业的经营发展有着较大影响。并购是企业经营过程中至关重要的一项投资活动,决定着企业的发展壮大,已成为企业增强竞争力、优化资源配置、提高经济效益的重要途径。根据以往研究可知,企业常因避税动机、资金充足、自利动机、规模效应等发生并购行为。当前技术赋能下的税收征管体系使企业信息透明度大大提高、税务机关征管力度大大增强,企业以往的避税行为和出于粉饰报表、提高股价、融资需求等目的的盈余管理行为会明显得到抑制,企业的融资能力在不同程度上受到影响,企业的并购行为将如何被影响?本文以“金税三期”工程这一准自然实验为契机,以相关理论和国家政策为指导,基于2008-2021年中国A股上市公司为样本,运用双重差分法,从“征税效应”即影响企业避税程度和“信息效应”即影响企业融资约束两个角度考察大数据税收征管是否影响企业并购行为以及如何影响,厘清大数据税收征管影响企业并购行为的内涵。实证结果显示,大数据税收征管抑制了企业并购行为,表现为减少并购次数和缩减并购规模,并经过平行趋势检验以及安慰剂检验、排除同期竞争性政策干扰、改变样本年限等稳健性检验,保障了此结论的可靠性。进一步研究发现大数据税收征管主要通过“征税效应”即抑制企业避税活动和“信息效应”即加剧企业融资约束发挥对企业并购行为的抑制作用,其中“征税效应”只作用于企业并购频次,“信息效应”对企业并购频次和并购规模均产生作用。地区税收征管强度的提高会强化大数据税收征管对企业并购行为的抑制作用,即随着地区税收征管强度的增大,大数据税收征管对企业并购频次、并购规模的抑制作用更强烈。基于上述研究结果,本文认为“金税三期”工程是把“双刃剑”,一方面,企业出于避税动机的企业并购行为减少,提高了企业纳税遵从度,维护了良好的纳税环境,保障了政府税收收入,同时也提升了上市公司财务信息质量,保护了外部投资者的利益,促进了资本市场有序健康地发展,符合“金税三期”工程的预期目标;但另一方面,因企业信息透明度过高而导致融资能力受限,此时因缺少资金而难以开展正常的并购活动,将使企业发展变缓、利润降低,政府税收收入减少。通过辩证地看待“金税三期”工程对企业并购行为的作用,提出了针对性政策建议:加快推进“金税四期”建设、加快规范全国统一操作标准、适时调整企业税率、加大“银税互动”建设。

关键词：大数据税收征管企业并购行为 “金税三期”

基于图神经网络的关系和属性联合实体对齐研究

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基于图神经网络的关系和属性联合实体对齐研究

作者：苏哲晗西北民族大学

学位级别：硕士

面向月面原位制造/建造的月壤成型利用技术综述

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宇航学报 2024年第6期45卷 815-830页

作者：张日晗王统才李亮王功中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094 中国科学院太空制造技术重点实验室北京100094 中国科学院大学北京101408

月面资源原位利用技术对于我国月球探测任务的长期可持续发展具有重要意义,其中月面原位建造技术是月球基地建设和运维的支撑性技术,以月壤为原料的增材制造技术有望在未来月面原位建造/制造任务中发挥重要作用。本文针对国内外主要的... 详细信息

月面资源原位利用技术对于我国月球探测任务的长期可持续发展具有重要意义,其中月面原位建造技术是月球基地建设和运维的支撑性技术,以月壤为原料的增材制造技术有望在未来月面原位建造/制造任务中发挥重要作用。本文针对国内外主要的月壤原位成型利用技术进行了详细调研及分类汇总,介绍了月表环境及月壤特性,从月面环境约束、月壤材料特性及工程实际需求出发,按照是否需要额外添加剂将月壤成型技术分为直接成型利用和间接成型利用两类技术,分别从技术原理、预处理方法、添加物种类、工艺条件、设备类型、成型速度、成型精度、能耗及后处理方法等方面阐述了相关技术及其优缺点,并且从未来月球探测任务中月面原位制造/建造的需求出发,结合各项技术的特点及不同的应用场景,提出了月壤原位成型利用技术的发展前景及应用建议。

关键词：月壤成型月面资源原位利用技术增材制造月球任务

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“大数据杀熟”行为的法律分析与规制路径

“大数据杀熟”行为的法律分析与规制路径

作者：刘婧晗山东财经大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的迅速发展,算法技术被应用于越来越多的场景,海量数据和算法技术赋予平台经营者更加敏锐的洞察力,使得平台经营者能够更准确地把握消费者的购买意愿与支付意愿,并且在消费者的支付意愿内进行个性化定价。这种行为带来的... 详细信息

随着互联网技术的迅速发展,算法技术被应用于越来越多的场景,海量数据和算法技术赋予平台经营者更加敏锐的洞察力,使得平台经营者能够更准确地把握消费者的购买意愿与支付意愿,并且在消费者的支付意愿内进行个性化定价。这种行为带来的结果是不同的消费者在面对相同的商品时会支付不同的价格,这种行为就是互联网经济时代的“大数据杀熟”行为。虽然“大数据杀熟”行为能够给消费者带来一些便利,例如:更准确地为消费者提供产品或服务,节约搜索浏览时间等,但是“大数据杀熟”行为带来的危害是不可忽视的。因此,“大数据杀熟”行为是否应当规制,以及如何规制,当前面临的规制困境等都是亟待解决的问题。“大数据杀熟”行为不仅打破了传统交易模式,而且严重损害了消费者的合法权益。在实践中,平台经营者利用自己获取信息数据的优势地位,通过各种途径收集消费者的数据信息,随后通过算法技术对数据进行处理、分析,从而形成对每一个消费者的精准画像,最终形成对每一个消费者的个性化定价。“大数据杀熟”行为不仅侵犯了消费者的个人信息安全,也会侵犯消费者的公平交易权、知情权等权利,使得平台经营者不断攫取利润。在目前涉及“大数据杀熟”行为的司法实践中,消费者维权面临着举步维艰的困境。我国法律体系对于“大数据杀熟”行为做出回应,但是在实践中往往面临着认定构成“大数据杀熟”行为的要件不完善、消费者个人信息未得到有效保护、算法事前预防制度不完善、平台价格信息披露规定缺位等问题。作为人工智能的领先者,欧美国家逐步认识到了算法技术对市场经济以及消费者权益带来的问题,率先对算法技术做出了回应。对于“大数据杀熟”问题,欧盟国家侧重于消费者权益保护,美国的做法侧重于对算法技术进行规制。两种做法对我国规制“大数据杀熟”行为提供了一定的经验。因此,本文通过界定“大数据杀熟”行为的相关概念、梳理其形成路径,研究欧美国家规制路径,结合我国实际情况以及现有法律规制体系,最终提出完善“大数据杀熟”行为法律规制的以下几方面建议:完善“大数据杀熟”行为认定标准;规范平台收集、使用消费者个人信息;禁止平台经营者过度收集消费者个人信息;禁止平台限制消费者查阅复制权;完善算法的风险评估与披露制度;加强平台对价格信息的披露。力图探索符合我国国情的规制路径,从源头遏制,从各环节进行监管,构建符合市场规律、公平公正的市场秩序。

关键词： “大数据杀熟”行为个性化定价算法监管消费者权益

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大规模场景运动恢复结构研究综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第7期36卷 969-994页

作者：高翔李梦晗申抒含中国科学院自动化研究所中国科学院工业视觉智能装备技术工程实验室北京100190 中国海洋大学工程学院青岛266100 中国科学院大学人工智能学院北京100049

运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模... 详细信息

运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模实际场景扩展,并取得了成果显著的理论方法与实际应用.文中从实际应用出发,综述了面向大规模场景三维重建的运动恢复结构研究领域的最新成果;专注于运动恢复结构中相机位姿解算核心问题,并全面介绍了其中的最新成果按照解析式与学习式方法进行;在此基础上,为助力社区发展,讨论与分析的运动恢复结构当前研究进展与未来发展态势.

关键词：运动恢复结构大规模场景三维重建解析式SfM方法学习式SfM方法

基于多策略改进金豺算法优化LSTM的短期电力负荷预测

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电力系统保护与控制 2024年第14期52卷 95-102页

作者：王延峰曹育晗孙军伟郑州轻工业大学河南省信息化电器重点实验室河南郑州450002

针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络存在短期负荷预测精度低和稳定性差的问题,提出一种基于多策略改进金豺(improved golden jackal optimization,IGJO)算法优化LSTM的短期电力负荷预测模型。首先融合凸透镜成像反向... 详细信息

针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络存在短期负荷预测精度低和稳定性差的问题,提出一种基于多策略改进金豺(improved golden jackal optimization,IGJO)算法优化LSTM的短期电力负荷预测模型。首先融合凸透镜成像反向学习策略,探索更好的初始解位置;引入Sigmoid函数改变逃逸能量,平衡探索和开发阶段;融合鲸鱼优化算法的螺旋包围机制,增强探索能力,提高收敛精度。然后,引入LSTM神经网络,利用IGJO算法优化LSTM的超参数,并建立IGJO-LSTM短期电力负荷预测模型。最后,使用河南某地区的实际电力负荷数据验证IGJO-LSTM短期负荷预测模型。实验结果表明,所提预测模型在工作日和周末不同时刻的电力系统短期负荷预测结果与实际负荷较接近。相比于传统预测方法,所提预测模型具有更高的精确度和稳定性,并具有一定的实际应用潜力。

关键词：电力负荷预测长短时记忆网络凸透镜成像非线性逃逸能量螺旋包围机制

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M航空公司对新生代员工的激励管理研究

M航空公司对新生代员工的激励管理研究

作者：万晗长江大学

学位级别：硕士