电信运营商云网规划数字化研究和实现

基于电信运营商数字化转型，系统性地提出了数据驱动的云网发展规划体系，以及六大关键数字化能力构建，设计和实现了一种云网规划数字化平台，该平台可用于实现目标网络精细规划、边缘计算精准预测等场景，并探讨了数字孪生在规划领域的应用前景，对运营商推进云网融合战略、推进高质量发展具有指导和参考意义。     

人工智能在智慧海洋建设中的应用

围绕人工智能与智慧海洋建设这条主线，论述人工智能、智慧海洋的概念，列举当前较为成熟的人工智能与海洋科技在海洋观测方面融合的切入点，初步展现一种海洋技术与装备智能化的发展路径，提出加快人工智能技术向智慧海洋建设赋能的几点建议。     

IPv6+网络创新体系发展布局

在中国互联网协议第6版（IPv6）规模部署全面实施的背景下，提出了IPv6+网络创新体系的发展目标，厘清了其概念的内涵与外沿，形成关键技术规划布局，并据此构建面向2030年的IPv6+网络创新体系发展路径。研究表明，中国应布局网络编程、网络层切片、网络确定性、网络随路测量、新型组播、网络自治以及可信安全等关键技术研究，推动核心设备、系统以及解决方案研发来引导产业发展，实施面向基础电信网络、行业信息网络的试点示范，加快IPv6+国家/国际标准体系的构建。     

数字化技术在宁东发电厂二期工程中的应用

本文主要介绍数字化技术在由中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司总承包建设的神华国华宁东发电厂2×660 MW二期扩建工程的设计、采购、施工、调试、运维等电厂全生命周期中的应用。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

基于无线可充电传感器网络充电路线规划的相关研究

本文主要针对无线传感器网络WSN的相关研究,利用移动充电器定期为传感器的电池补充能量,从而源源不断地为WSN提供稳定的能量使其正常运转。首先通过建立数学模型,对如何消耗最少的能量以及传感器电池最小容量的问题,给出最优的方案。其次对消耗最少能量,即最短路径进行了定性与定量分析。利用MATLAB将给定数据的经纬度按照公式转化为横纵坐标,并且建立各个传感器以及数据中心绘制在二维散点图中,观察其分布地区。最后对转化出的横纵坐标以及散点图进行模拟退火分析,得到移动充电器最优的行走路线,分别求出每个移动充电器所经过的传感器的电池的最低容量。     

对数字化改革与转型的思考

数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。     

基于改进D?Lite遗传算法路径规划研究

针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。