一、动态环境下的医院管理创新（论文文献综述）
张杨[1]（2021）在《基于动态能力视角的苏州DN电梯战略转型研究》文中认为电梯已经成为人们生产和生活中必不可少的一种交通工具,我国的电梯行业起步较晚,但在改革开放后的几十年中,随着国外电梯产品的进入,我国对电梯产品和市场的研究也迅猛发展。近几年,我国电梯行业一跃成为全球的电梯制造中心,我国的电梯市场也成为世界第一,并且仍然拥有很大的潜力和利润空间。电梯行业的发展跟国家政策和地产行业的走向息息相关,政策红利和地产行业的平稳增长,在给电梯市场带来巨大机会的同时,也引发了激烈的竞争。外部快速变化的环境对苏州DN电梯发展的影响十分巨大,虽然公司已经启动战略转型工作,但仍然存在着管理、产品、技术和人才等方面的局限和不足。因此,本文从动态能力视角出发,根据作者在苏州DN电梯的工作经历,结合企业自身的动态能力,对苏州DN电梯的战略转型进行研究。苏州DN电梯于1998年成立,成立之初是一家液压设备厂,之后引进国外技术,开始生产制造电梯。公司坚持差异化发展方向,在别墅电梯和特种电梯方面深耕细作20余年,成为特种电梯的领军品牌和别墅电梯的首选品牌。苏州DN电梯董事长总结公司20年发展,常半开玩笑的说是因为“能折腾”,而这个“折腾”,指的正是创新能力,“创新”是苏州DN电梯发展进步的核心动力,也是企业动态能力的体现。但是,在创新过程中,也存在种种问题,例如客户对产品和服务满意度不足,公司经营模式固化,专业技术人员缺乏等等。因此,如何转型升级,保持持续的竞争力,成为苏州DN电梯面临的重要课题。本文首先运用动态能力理论对苏州DN电梯的发展历程进行研究,阐述动态能力如何在公司发展历程中发挥作用。运用PEST模型分析了苏州DN电梯所面临的机遇和威胁,经过对苏州DN电梯竞争力分析,综合考虑企业外部因素,分析得出公司关键外部机遇是政策支持和政府项目增加,威胁是成本上升。对苏州DN电梯的内部因素,如财务、品牌、客户、人力等进行分析,综合企业内部因素,得出其优势是为客户定制化产品的能力较强,劣势是客户对于产品和服务的满意度不高。通过SWOT分析,发现苏州DN电梯的战略定位是扭转型战略,因此判定其需要转型,进而融合动态能力理论对战略转型的思路和实施计划进行分析。最后,结合苏州DN电梯“垂直交通系统解决方案的运营商”的转型定位与“一个定位、两个实现、三个聚焦、四个达成”的战略目标,对思维转型、管理转型和商业模式转型进行阐述,并针对实施计划中未提到或未做重点的问题,本文提出相应的保障措施,主要从持续提升公司的动态能力、以人才为中心,保障人力资源配置、多元合作保障资源基础三个方面提出建议,确保苏州DN电梯的战略转型目标能够顺利达成。
彭铃[2]（2021）在《动态环境下我国电商直播平台的竞争互动行为研究》文中研究指明近年来,随着经济全球化的深入,技术水平的不断创新,使得企业如今的生存发展处在一个越来越复杂多变的动态环境之中。因此本文针对电商直播平台之间复杂的动态竞争互动行为进行有效分析,而这将对该行业在复杂的动态竞争环境下如何更好的生存发展有着非常重要的意义。本文致力于对电商直播平台的竞争互动行为进行研究。主要通过文献研读法、结构化内容分析法及案例分析法等研究方法对淘宝直播、京东直播、蘑菇街直播、快手电商直播、抖音电商直播五大电商直播平台的竞争行为展开分析。在基于回顾现有文献以及各权威行业信息网站对企业竞争互动行为整理出的行为种类基础上,本文将以上五大电商直播平台的竞争互动行为划分为九种高频行为种类,并根据其不同行为特征,进一步将这九种行为类别划分为市场行为和非市场行为、战术行为和战略行为、创新行为和跟随行为。本文基于对有效且真实信息的收集和编码之后,制成数据库进行统计分析,分析角度主要从以下五个方面:竞争行为被实施的相对频率、近年来竞争行为的趋势变化、平台间的竞争行为体现出的动态性、五大电商直播平台之间、平台的竞争行为之间和六大行为类型间的关系等,全面且深入分析了电商直播平台的竞争互动特征和规律。本文通过研究发现:我国电商直播平台间的竞争互动主要发生在市场竞争领域,相较于传统行业而言,非市场行为不是电商直播平台的重点实施行为;电商直播平台实施最多的战术行为是宣传造势行为,实施频率最高的战略行为是合作联盟行为,虽然总体而言,相较于战术性行为,各平台实施战略性行为的次数很少,但相比于传统企业来说,实施战略性行为的数量是更多的;另外,本文发现各平台实施的竞争行为中,具有创新性和战略性的行为被用做进攻行动的可能性更大,而跟随性和战术性行为则被较多的用于回应行动。整体而言,电商直播行业竞争动态性较高,各平台为了取得或保持自身的竞争优势,竞争行为频率都较高,进攻和回应行为的速度也较快。本文的研究丰富了竞争互动理论在电商直播领域的研究成果,进一步拓展了竞争互动行为理论在电商直播行业的应用范围,也为该行业在竞争互动过程中的行为类型选择提供有力的实践参考。
王家浩[3]（2020）在《基于最大捕获模型的连锁便利店竞争选址问题》文中提出随着我国经济的高速发展与消费者需求的逐渐扩大,连锁便利店作为一种具有普遍性的零售业态,迎来了发展的黄金期。便利店数量与规模的扩大极大的满足了消费者的中、小规模购物需求,同时也改变了消费者的行为习惯。由于企业所售卖商品的高度同质性,选址对于连锁便利店行业具有决定性作用,也因此被称为“选址的行业”。便利店企业的高速扩张使得传统的基于人工经验的选址方法无法匹配当下的选址需求。企业需要一种更高效、更智能的选址方法来提高其市场份额,降低决策成本,来避免因选址不当造成的资源浪费。最大捕获模型以效用函数模拟消费者的行为决策,以最大化市场份额为目标,提供了一种竞争环境下的选址方法。本文基于连锁便利店行业的特征,对传统的最大捕获模型进行改进与扩充,研究了多商品多设施场景下的便利店选址问题。同时,会员制度在零售业的兴起对消费者选择产生了巨大的影响。本文考虑了确定及动态环境下会员制度对选址决策的影响,提出新的选址模型。具体的研究工作如下:（1）多商品多设施便利店选址模型:研究在存在市场竞争的环境下,新进入市场的便利店企业如何在成本约束下同时考虑多种商品进行多设施的选址决策。鉴于该模型为非线性优化模型,且被证明为NP-难问题,本文通过引用新的决策变量将目标函数进行线性化处理,将原模型转化为0-1混合整数线性规划模型。（2）考虑会员制度影响的多商品多设施便利店选址模型:研究在竞争对手建立了完备的会员制度的前提下,便利店企业考虑会员制度对消费者的行为选择的影响,如何进行多商品多设施便利店选址决策。（3）动态环境下考虑会员制度影响的多商品多设施便利店选址模型:研究企业为对抗竞争对手的会员策略,逐步建立自身的会员制度的情况下,如何进行多商品多设施的选址决策。在存在市场竞争的情况下,如何高效地进行选址以获得最大的市场份额成为新进入市场的企业亟待解决的关键问题。本文提出的选址模型从实际出发,为典型场景下企业如何进行选址提供了决策支持,对便利店企业应对当下的高速扩张具有很强的现实意义。
左立武[4]（2020）在《动态环境下移动机器人路径规划控制研究》文中研究指明移动机器人因其结构简单、灵活性高的特点,已经广泛地应用到人们的日常生活中,代替人们完成各种任务。移动机器人能够自主地运动到目标地点是其能完成各种任务的前提,因此研究移动机器人路径规划和轨迹跟踪控制技术具有重要的意义。本文主要研究在障碍物的形状和空间分布完全未知的动态环境下的路径规划与轨迹跟踪控制。主要研究工作和成果如下:1.搭建了配备有激光雷达的轮式移动机器人,搭建了移动机器人主控单元与上位机PC的通信系统,用来实现数据的交互。设计了移动机器人主控单元和底层控制单元的软件框架。2.针对障碍物形状和空间分布完全未知的问题,提出了基于距离和角度的DPC-KNN聚类算法,实现了局部地图的构建。针对动态障碍物运动模型不确定的问题,设计了动态障碍物匹配基础上的位置预测方案,实现了局部地图在预测时刻的静态化。随后,通过实物验证了基于距离和角度的DPC-KNN聚类算法和动态障碍物匹配基础上的位置预测方案的可行性。3.提出了APF-RRT路径规划算法。该算法通过人工势场法中的引力和斥力对快速搜索随机树中随机节点的选取和新节点的生成进行了改进,克服了人工势场法局部极小值和目标不可达的问题,同时弥补了快速搜索随机树收敛速度慢,耗时比较长的缺点。在MATLAB平台验证了该算法在规划用时和路径长度这两个方面相比于RRT-Extend算法、RRT-Connect算法和RRT*算法的改进效果,仿真结果表明采用APF-RRT算法进行路径规划时,比RRT-Extend算法和RRT-Connect算法的路径长度更短和规划时间更少,比RRT*算法的规划时间更少。4.设计了基于APF-RRT路径规划算法的控制方案并开发了Raspberry Pi 3B主控单元和STM32底层控制单元的程序。在实物上进行了轨迹跟踪控制实验,实验结果表明基于APF-RRT路径规划算法的控制方案在实际中也是可行的。
刘永建[5]（2020）在《基于改进蚁群算法的室内机器人路径规划研究》文中提出近年来人工智能算法与应用技术研究方兴未艾,移动机器人作为人工智能技术的代表性载体之一也广为关注。移动机器人的路径规划一直以来深受全球科学家和工程师们的高度重视,如何提高机器人移动时的实时性与灵活性是路径规划的重要研究内容,特别是室内机器人,由于其在室内导航时缺乏可靠的全球导航卫星系统信号,还要面临复杂多变空间小的现实环境的考验。因此,对室内机器人的路径规划开展研究很有必要。蚁群算法是一种常用室内机器人路径规划算法,具有强鲁棒性、并行性、易与其它算法结合等优点,但是也存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,本文提出了一种改进蚁群算法,采用动态调整信息素增强系数和信息素挥发因子、建立信息素因子与启发因子的互锁关系,可以克服传统蚁群算法收敛时间长、效率低等缺点,具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。通过MATLAB对比仿真与分析,结果表明改进算法具有更好的室内路径规划能力。为了进一步优化路径,将改进的A*算法融合到改进蚁群算法中,增强算法的导向性,同时采用B样条曲线平滑算法对曲线进行平滑,减小机器人的转向角,增强了路径的平滑性,增加了机器人移动的灵活性,形成一种收敛速度更快、生成路径更优的融合算法。随后,将此融合算法与滚动窗口算法结合,进行移动障碍物的动态避障,仍然可以得到一条近似最优的路径。仿真与分析表明,融合算法与滚动窗口算法结合进行动态避障,具有收敛速度快、环境适应力强等优点。因此,本文提出的基于改进蚁群算法的室内机器人路径规划研究具有较好的理论意义和工程实用价值。本文的主要工作包括:首先,对现有各种路径规划算法进行了介绍和对比分析,针对传统蚁群算法的原理建立数学模型并通过MATLAB平台进行路径规划仿真。仿真结果分析表明,传统蚁群算法在实现路径规划时存在收敛速度慢、效率低等缺点。然后通过动态调整信息素增强系数和信息素挥发因子,建立信息素因子和启发因子的互锁关系,增强了蚁群算法的全局搜索能力。接着利用蚁群算法易与其它算法结合的优点,为了进一步优化路径,将改进蚁群算法与改进A*算法结合,增强算法的导向性。为了提高生成路径的平滑性,引入B样条算法于融合算法中,仿真分析表明,融合算法具有收敛速度更快、效率更高等优点。最后,将融合算法与滚动窗口算法结合进行动态避障。采用融合算法进行路径规划,结合滚动窗口算法进行碰撞检测。若机器人与移动障碍物将发生碰撞,则进行局部路径规划,以滚动窗口和机器人所处位置到终点连线而形成的交点作为局部目标点;若机器人与移动障碍物不会发生碰撞,则继续采用融合算法进行路径规划。
卢正保[6]（2019）在《管理认知、动态能力和企业绩效关系研究 ——以DH集团为例》文中指出随着全球化经济互动频繁,企业面临的环境越变复杂,市场信息错综复杂且讯息万变。在复杂的不确定性愈来愈高的环境下,企业仅仅控制传统的资源已经难以获取竞争优势;企业亟需认知转变对复杂的信息获取筛选,针对筛选的信息构建战略问题。在企业环境动态性越来越强的大背景下,如何通过管理者认知对信息筛选和获取,合理配置企业资源、构建动态能力以提升企业绩效从而推动企业发展已经是企业急需研究的问题。本文通过案例企业DH集团资料收集、整理形成资料库并逐级编码,引入高阶梯队理论、注意力基础理论、动态能力理论以及利益相关者理论作为管理认知、动态能力和企业绩效关系研究的理论基础。通过探索管理者认知特征,研究不同特征所构建的动态业务演化能力与市场环境的匹配程度来验证研究框架的命题假设。将管理认知分为认知集中性和认知复杂性,将学习能力、资源整合能力、环境剖析能力和竞争行为多样性作为动态能力演变的过程和结果,采用企业的规模、净资产、利润、税收、销售额、总资产的变化情况作为企业绩效的硬指标。采用企业生产的安全性和品牌口碑、企业商誉等无形价值作为企业绩效的软指标。通过因果逻辑分析得出认知集中性对动态能力具有负面影响,主要表现在企业经营战略与市场环境不匹配,从而负面影响企业绩效;认知复杂性对动态能力具有正面影响,主要表现在能够规避动态环境中的风险并能在其中寻找新的机遇使得企业健康发展,并促进企业绩效的结论。该研究丰富了管理认知、动态能力和企业绩效相关研究理论,为判断企业是否具有竞争优势提供了新颖的分析模式和参考依据,研究结果对企业发展具有一定的实践指导意义。
杨乐[7]（2019）在《基于改进生物地理学优化算法的机器人路径规划研究》文中进行了进一步梳理机器人技术的迅猛发展,促使机器人逐渐走进了人们的生活,人类的生活已经有了质的飞跃,人们的生活从最原始的手工化、到机械化,再到现在的智能化,移动机器人更是得到了广泛的关注,定位、导航及路径规划也是移动机器人需要解决问题的关键之一。至今已有很多智能算法用于解决移动机器人路径规划问题,但是传统算法在栅格环境下进行路径规划时存在搜索路径长、搜索速度慢等问题,且难以在动态环境下实时避障。因此,针对这些问题,本文做了改进生物地理学优化算法（Biogeography Based Optimization,BBO）的移动机器人路径规划方法。本文首先验证BBO算法解决机器人路径规划问题的有效性,在MATLAB进行实验仿真,并且针对TSP问题,与遗传、粒子群和模拟退火算法进行实验结果对比分析,验证BBO算法的鲁棒性与有效性。其次,本文针对已知静态障碍物环境下,在BBO算法中引入简化因子,能够减少机器人路径规划中的冗余节点和路径中的转折次数,有效地缩短路径长度。引入中点平滑机制,能够使规划出来的机器人路径更加平滑,减少机器人在移动中产生不必要的能量损失,并且缩短路径长度。引入多步长搜索机制能够扩展机器人的搜索范围,提高搜索效率。将改进的BBO算法应用于机器人路径规划,仿真实验结果表明:改进后的算法能有效降低规划路径长度、提升搜索效率、减少转折角度,提高了移动机器人路径规划性能。最后,针对动态环境下机器人路径规划问题,设计了划分区域、固定时间步长的改进BBO优化算法,将动态环境划分为多个子区域,和固定机器人的移动步长来进行动态环境变化,能够有效解决动态环境下的机器人路径规划。在综合考虑移动机器人在未知动态路径规划中时效性、路径距离和规划时间等多个指标,设计了自适应变步长的移动机器人路径规划算法,机器人根据周边环境选择可变步长的局部路径规划,仿真实验结果表明:在未知环境路径规划中,改进后的算法在搜索距离,搜索时间,以及动态避障,都有了进一步的优化,并能够有效地完成路径规划。
汪学林[8]（2019）在《前瞻型环境战略、管理者环境认知与企业绩效 ——市场竞争程度的调节作用》文中进行了进一步梳理在经济快速发展的当下,环境问题已然成为制约我国现阶段可持续发展的主要因素。作为国民经济发展的主要载体,企业一方面是中国经济腾飞的中坚力量,另一方面也是如今中国严峻环境问题的主要制造者。因此,在以低能耗、低污染、低排放为特征的低碳经济大背景下,迫切需要企业承担环境责任。采用前瞻型环境战略,降低对自然环境的不利影响,使经济发展和生态环保相统一,已成为当前企业需要面对的重要议题。而管理者作为企业发展的把控者,决定着企业环境战略的制定与实施。管理者对环境战略的认知更是直接影响着企业选择何种环境战略。然而,目前国内关于管理者环境认知影响前瞻性环境战略的研究仍较缺乏,管理者环境认知对环境战略的作用机制未得到充分探讨,也没有研究对企业绩效的影响。因此,有必要继续探讨企业管理者对环境问题的机会解读对企业绩效的影响如何?管理者对环境的机会认知怎样影响前瞻型环境战略的选择?市场竞争程度不同的情况下,管理者又如何去解读和实施环境战略?为此,本研究构建了一个“认知—行为—绩效”的研究模型,旨在揭开管理者环境认知对企业绩效的影响机理。具体的,首先以资源基础理论为基础,探究管理者环境机会认知对企业绩效的作用。其次以自然资源基础理论为基础,验证前瞻性环境战略的中介作用。再次以权变理论为基础,探讨市场竞争程度的调节作用。运用问卷调查的方法对我国环保压力较大的制造业行业企业进行了调研。利用SPSS22.0、AMOS22.0软件对获取的209家制造业企业数据进行实证检验。研究发现:在环保压力较大的制造业企业中,第一,管理者环境机会认知能够影响企业绩效。管理者将环境视为企业的机遇时,企业能获得更高的企业绩效。第二,管理者环境机会认知能影响前瞻型环境战略,机会认知越高,越倾向于采取前瞻型环境战略。第三,前瞻型环境战略能够影响企业绩效,前瞻型环境战略程度越高,越能促进企业绩效的提高。第四,前瞻型环境战略在管理者环境机会认知与企业绩效的关系中发挥完全中介作用。第五,市场竞争程度对管理者环境认知和前瞻型环境战略间的关系起负向调节作用,与高市场竞争程度相比,低市场竞争程度情形下企业更可能采取前瞻型环境战略。此外,验证了市场竞争程度在前瞻型环境战略对管理者环境机会认知与企业绩效的中介作用中起着负向调节效应。本文的主要贡献在于:第一,引入市场竞争程度这一调节变量,拓展了管理者环境认知与前瞻型环境战略研究的边界条件。第二,运用蒙特卡罗法（MC）验证了市场竞争程度对前瞻型环境战略中介作用的调节效应。第三,选择我国制造业中环保压力较大的企业作为调查对象,在数据上具有时效性和独特性。第四,基于管理者环境机会认知对企业绩效的影响这一研究主题,对管理者受教育程度、企业规模、产权性质和重污染行业变量进行了控制。
吴志永[9]（2017）在《不确定条件下灾后应急资源的动态调度方法研究》文中研究指明为应对偶发性重大自然灾害,最大限度降低财产损失,保护人民生命安全,须要在灾后第一时间进行科学高效的应急资源调度,以便在应急设施、人员、工具和物资等方面为抢险救灾行动的组织和实施提供必要保障。在应急资源调度决策过程中需要特别考虑以下两方面的特性:一是不确定性,重大自然灾害会严重毁坏交通、通讯等基础设施,导致灾情信息的传递与汇总困难,使决策者在短时间内难以全面、准确的掌握灾情信息,从而造成灾情信息的不确定性。本文采取鲁棒优化方法处理相关的不确定性。二是动态性,重大自然灾害后的次生灾害会导致灾情不断变化,不确定性灾情信息也逐渐明确,这些不断更新的信息本身就是动态的;此外,救灾工作持续时间较长,期间各类应急资源可用水平、受灾点需求、灾区基础设施状态也会发生动态变化。本文创新性地引入模型预测控制方法处理灾情信息的动态性。基于以上现实要求,本文主要开展了以下研究工作:第一,在制定应急资源动员-运输调度计划时,考虑需求参数的不确定性,针对灾后物资供应与医疗处置能力动员、物资前送与伤员后撤等需求,以实现总成本最低为目标,建立了一个多周期、多供应点、多需求点、多物资、多模式、可中转、容量有限的救援资源动员-运输调度模型。在此基础上,采用两种不同的鲁棒优化方法处理需求的不确定性。相关实验表明:基于Bertsimas等的鲁棒模型在生成实例验证模型解的性能时,其解在绝大多数情况下优于基于Ben-Tal等的鲁棒优化模型。虽然后者在动员-运输成本方面有较大优势,但在震后初期首要目标是抢救伤员,减少人员伤亡,因此,前者更适用于震后初期灾区的实际情况。第二,在制定应急资源运输方案时,需考虑供应、需求等参数因预测精度导致的不准确性及参数随时间而演变等特点。针对灾区物资和伤员转运需求,以最小化加权物资未满足量和伤员未救治数量之和为目标,建立了一个基于多周期规划的应急运输调度模型,创新性地引入了基于模型预测控制（MPC）的滚动优化框架,进一步建立了基于MPC的多周期应急运输调度模型,提出了运输计划动态调整策略,以适应需求与供应等参数的动态演变性,并满足因预测结果不准确而导致的对计划进行调整的现实要求。实验证明:与传统方法相比,本文所提方法能够有效减少调度的不满足量,并能显着消除预测结果不准确对不满足量的影响。第三,以上述两项研究为基础,同时考虑灾后条件的不确定性与动态性,以及现有分配方案根据输入数据预测值和实际值（或观测值）之间的偏差进行实时调整的要求,提出了基于鲁棒模型预测控制（RMPC）方法的多周期滚动优化框架,获取鲁棒的物资分配计划,并根据更新的实时信息对运输方案进行调整。实验表明:应用RMPC方法下,需求不确定性比供应不确定性的影响更明显,且MPC的引入可以有效缓解不确定代价变化时对目标函数的影响;期望值的准确性对优化目标的影响比可变范围更强;与鲁棒模型相比,RMPC模型优势明显,而与MPC方法相比,其优势有限。本文很好地解决了灾后环境的不确定性与动态性,降低了不确定性与动态性对应急资源运输调度计划的干扰,将为救援资源运输调度提供很好的指导价值。
吴坤[10]（2017）在《动态环境下基于智能规划的多Agent协作方法研究》文中提出在开放动态的环境下实现分布式应用已经成为各个领域急需解决的问题,而多Agent系统在解决这类问题时具有独特的优势,因此对动态环境下的多Agent系统中的Agent协作问题进行研究是十分必要的。传统的多Agent协作技术大多数只考虑了静态环境下的情况,因此并不适用于动态环境下的多Agent协作问题。通过Agent之间的动态协作可以增强系统对于复杂问题的求解能力,完成单个Agent无法达成的任务,还可以根据动态环境在线调整系统行为,使得多Agent系统能够应用到更多的领域当中。本文针对环境是动态变化的多Agent系统,重点研究了系统中的多Agent协作问题,采用多Agent规划技术解决问题,将连续规划算法扩展到了规划语言MA-PDDL中,通过对该语言的解析可以解决动态环境下的多Agent协作问题。首先,选取了能够灵活描述多Agent协作问题的MA-PDDL语言,并将连续规划算法应用到了该语言当中,同时对MA-PDDL的语法作出了相关的扩展,使其能够描述动态环境下的多Agent协作问题。然后,设计并实现了一个能解析改进语言的规划器,该规划器可以模拟整个多Agent系统的运行情况,用来评估我们提出的方法。最后对医院自动运输车系统当中的医疗垃圾运输场景进行了多Agent协作系统建模,分别使用MA-PDDL和改进后的MA-PDDL对该模型进行了描述,通过模拟仿真实验证明了本文提出方法的可行性,能够解决动态环境下的多Agent协作问题。
二、动态环境下的医院管理创新（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动态环境下的医院管理创新（论文提纲范文）
（1）基于动态能力视角的苏州DN电梯战略转型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国电梯行业的发展历程 |
| 1.1.2 环境变化对苏州DN电梯提出的挑战 |
| 1.1.3 苏州DN电梯存在的问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论及分析工具 |
| 2.1.1 战略转型理论 |
| 2.1.2 战略变革理论 |
| 2.1.3 动态能力理论 |
| 2.1.4 战略管理分析工具 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国内外战略转型文献综述 |
| 2.2.2 基于动态理论的战略转型文献综述 |
| 2.2.3 电梯企业战略转型文献综述 |
| 2.2.4 文献述评 |
| 第3章 苏州DN电梯发展过程中的动态能力分析 |
| 3.1 我国电梯行业的现状 |
| 3.2 苏州DN电梯公司概况 |
| 3.2.1 主营业务 |
| 3.2.2 行业地位 |
| 3.3 苏州DN电梯的发展阶段概述 |
| 3.3.1 第一阶段: 从液压设备到电梯的技术创新时期 |
| 3.3.2 第二阶段: 从股份制改造到新三板上市的管理创新时期 |
| 3.3.3 第三阶段: 从“供应商”向“运营商”转型的战略创新时期 |
| 3.4 动态能力在各阶段中的作用 |
| 3.4.1 环境识别能力引发战略目标转变 |
| 3.4.2 组织变革能力促进组织结构优化 |
| 3.4.3 整合协调能力加速市场布局 |
| 3.4.4 学习创新能力推动持续发展 |
| 第4章 苏州DN电梯战略转型的可行性分析 |
| 4.1 外部环境分析 |
| 4.1.1 宏观环境分析 |
| 4.1.2 行业竞争力分析 |
| 4.1.3 外部环境因素评价矩阵(EFE) |
| 4.2 内部环境分析 |
| 4.2.1 资源分析 |
| 4.2.2 能力分析 |
| 4.2.3 内部环境因素综合评价(IFE) |
| 第5章 苏州DN电梯战略转型方向和策略 |
| 5.1 SWOT矩阵分析 |
| 5.2 SWOT战略定量分析 |
| 5.3 战略转型目标 |
| 5.3.1 公司愿景 |
| 5.3.2 战略目标 |
| 5.4 战略转型的实施思路分析 |
| 5.4.1 思维转型 |
| 5.4.2 管理转型 |
| 5.4.3 商业模式转型 |
| 第6章 苏州DN电梯的战略转型保障措施 |
| 6.1 持续提升公司的动态能力 |
| 6.1.1 关注环境变化,摈除“以产定销”思维 |
| 6.1.2 鼓励一线维保人员提报议题 |
| 6.1.3 通过转型版块反哺电梯业务 |
| 6.1.4 保持跨界资源的合理冗余 |
| 6.1.5 强化学习,滚动修正 |
| 6.2 以人才为中心,保障人力资源配置 |
| 6.2.1 加强苏州DN电梯自身品牌建设 |
| 6.2.2 改善现行人资管理制度 |
| 6.2.3 利用自身资源建立高质多能的储备人才梯队 |
| 6.3 多元合作保障资源基础 |
| 6.3.1 产学研合作获取有效资源 |
| 6.3.2 产业融合完善现有资源 |
| 6.3.3 整合客户信息获取优势资源 |
| 第7章 结论,展望和不足 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 附录一 苏州DN电梯关键因素调查问卷 |
| 附录二 关于“基于动态能力的苏州DN电梯战略转型研究”的访谈提纲 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）动态环境下我国电商直播平台的竞争互动行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与目标 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本文的研究技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 动态竞争理论 |
| 2.1.2 竞争互动理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国内外研究现状 |
| 2.2.2 研究述评 |
| 2.3 相关概念界定 |
| 2.3.1 电商直播 |
| 2.3.2 电商直播平台 |
| 2.3.3 竞争互动行为 |
| 2.3.4 电商直播平台的行为界定 |
| 2.4 本文的理论研究框架 |
| 3 研究设计 |
| 3.1 案例行业与样本平台的选择 |
| 3.1.1 案例行业的选择 |
| 3.1.2 样本平台的选择 |
| 3.1.3 五家电商直播平台发展概况 |
| 3.2 数据来源与编码 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据编码 |
| 3.2.3 信度检验 |
| 4 竞争互动行为的表现规律与动态特征 |
| 4.1 竞争行为被实施的相对频率 |
| 4.2 不同竞争行为变化趋势 |
| 4.3 竞争互动过程中行为的动态演化研究 |
| 4.3.1 不同阶段平台实施竞争行动的频数动态变化 |
| 4.3.2 平台竞争回应可能性分析 |
| 4.3.3 竞争行为的行为顺次间隔 |
| 4.4 相关性分析 |
| 4.4.1 平台间相关性分析 |
| 4.4.2 竞争行为间相关性分析 |
| 4.4.3 进攻和回应行为相关性分析 |
| 4.5 不同特征竞争行为之间的关系 |
| 4.5.1 进攻与回应行为和市场与非市场行为的关系 |
| 4.5.2 进攻与回应行为和战术与战略行为的关系 |
| 4.5.3 进攻与回应行为和跟随与创新行为的关系 |
| 5 研究结论与启示 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究启示 |
| 6 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于最大捕获模型的连锁便利店竞争选址问题（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 选址问题概述 |
| 1.2.2 竞争选址问题综述 |
| 1.2.3 最大捕获模型综述 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 多商品多设施便利店选址优化方法 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 随机效用公式 |
| 2.3 模型建立 |
| 2.3.1 目标函数 |
| 2.3.2 约束条件 |
| 2.3.3 多商品多设施便利店选址优化模型 |
| 2.4 线性等价模型 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑会员制度影响的多商品便利店选址优化方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 会员消费者效用函数 |
| 3.2.2 考虑会员制度影响的便利店选址优化模型 |
| 3.3 数值算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 动态环境下的多商品便利店选址优化方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 会员比重 |
| 4.2.2 选址优化模型 |
| 4.3 数值算例 |
| 4.4 灵敏度分析 |
| 4.4.1 会员比重灵敏度分析 |
| 4.4.2 会员增长曲线灵敏度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果 |
| 作者及导师简介 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
（4）动态环境下移动机器人路径规划控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动机器人研究现状 |
| 1.2.2 聚类算法研究现状 |
| 1.2.3 路径规划算法研究现状 |
| 1.3 课题来源与研究意义 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 论文主要内容与章节安排 |
| 第二章 移动机器人软硬件设计及定位描述 |
| 2.1 移动机器人硬件系统设计 |
| 2.2 移动机器人软件框架设计 |
| 2.3 移动机器人实际状态空间中的定位描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于距离和角度的DPC-KNN算法与动态障碍物匹配策略 |
| 3.1 基础理论 |
| 3.2 激光雷达数据预处理与提取 |
| 3.3 数据聚类与“膨化”处理 |
| 3.3.1 基于距离和角度的DPC-KNN算法 |
| 3.3.2 “膨化”处理 |
| 3.4 实验测试 |
| 3.5 数据聚类频率与动态障碍物匹配策略 |
| 3.5.1 数据聚类频率 |
| 3.5.2 动态障碍物匹配策略 |
| 3.6 动态障碍物下一时刻位置预测 |
| 3.7 实验测试 |
| 3.8 本章小节 |
| 第四章 APF-RRT路径规划算法 |
| 4.1 基础理论 |
| 4.2 动态环境下路径规划特点 |
| 4.3 APF-RRT路径规划算法 |
| 4.3.1 随机节点选取方式的改进 |
| 4.3.2 新节点扩展方式的改进 |
| 4.3.3 APF-RRT算法 |
| 4.4 实验测试 |
| 4.4.1 APF-RRT算法仿真实验 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 移动机器人轨迹跟踪控制 |
| 5.1 基础理论 |
| 5.2 基于APF-RRT算法的轨迹跟踪控制 |
| 5.2.1 基于编码器的速度控制 |
| 5.2.2 基于惯性测量单元的角速度控制 |
| 5.2.3 基于激光雷达的避障 |
| 5.3 实验测试 |
| 5.3.1 惯性测量单元校正与角速度校正 |
| 5.3.2 PID参数动态调节与线速度校正 |
| 5.3.3 基于APF-RRT算法的运动控制实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于改进蚁群算法的室内机器人路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外机器人研究现状以及发展趋势 |
| 1.2.1 国内机器人研究现状及发展 |
| 1.2.2 国外机器人研究现状及发展 |
| 1.2.3 移动机器人发展趋势 |
| 1.3 本章小结 |
| 1.4 本文主要内容及创新点 |
| 第二章 机器人路径规划概述 |
| 2.1 机器人系统组成结构 |
| 2.2 机器人路径规划概述 |
| 2.2.1 全局路径规划 |
| 2.2.2 局部路径规划 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 传统蚁群算法的路径规划研究 |
| 3.1 蚁群算法概述 |
| 3.2 蚁群算法模型建立 |
| 3.2.1 蚁群算法模型 |
| 3.2.2 建立数学模型 |
| 3.3 传统蚁群算法路径规划仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 改进蚁群算法的机器人路径规划研究 |
| 4.1 改进蚁群算法 |
| 4.1.1 采用轮盘赌法对下一节点进行选择 |
| 4.1.2 回退策略 |
| 4.1.3 动态调整信息素增强系数 |
| 4.1.4 动态调整信息素挥发因子 |
| 4.1.5 建立信息素因子和启发因子的互锁关系 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 改进蚁群算法的路径规划步骤 |
| 4.2.2 仿真与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 蚁群算法与A*算法融合的路径规划研究 |
| 5.1 A*算法定义概述 |
| 5.2 A*算法原理 |
| 5.3 A*算法与蚁群算法融合 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.5 B样条曲线平滑算法 |
| 5.5.1 曲线平滑算法 |
| 5.5.2 B样条曲线 |
| 5.5.3 仿真实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 动态环境下的路径规划 |
| 6.1 滚动窗口算法 |
| 6.2 仿真结果及其分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）管理认知、动态能力和企业绩效关系研究 ——以DH集团为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 采用的研究方法和研究技术路线 |
| 1.2.1 拟采用的研究方法 |
| 1.3 学位论文的基本框架 |
| 1.4 难点和创新点 |
| 1.4.1 难点 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 高阶梯队理论 |
| 2.1.2 注意力基础理论 |
| 2.1.3 动态能力理论 |
| 2.1.4 利益相关者理论 |
| 2.2 管理认知相关综述 |
| 2.3 动态能力相关综述 |
| 2.4 企业绩效相关研究综述 |
| 2.5 管理认知、动态能力和企业绩效之间关系概述 |
| 2.6 企业绩效对管理认知的逆向传导机制 |
| 2.7 文献评述 |
| 第3章 案例研究方案设计 |
| 3.1 案例企业选择原则 |
| 3.2 数据的搜集 |
| 3.3 效度与信度检验 |
| 3.4 资料信息编码 |
| 3.5 因果图方法与构建步骤 |
| 3.6 案例框架探索性研究 |
| 3.6.1 管理认知与企业动态能力 |
| 3.6.2 动态能力与企业绩效 |
| 3.6.3 命题假设汇总与研究框架构建 |
| 第4章 案例分析与假设检验 |
| 4.1 DH集团发展历程 |
| 4.2 DH集团管理认知特征演化 |
| 4.2.1 管理认知的形成 |
| 4.2.2 管理认知集中性特征对动态能力演化的影响 |
| 4.2.3 管理认知转变对动态能力演化的影响 |
| 4.2.4 管理认知和企业动态能力演化因果逻辑图 |
| 4.3 管理认知转变与企业绩效提升 |
| 4.3.1 管理认知转变促使DH集团模式转变 |
| 4.3.2 动态能力演化影响企业绩效 |
| 4.3.3 验证结果汇总 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 启示与展望 |
| 5.2.1 对策与建议 |
| 5.2.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于改进生物地理学优化算法的机器人路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 国内外移动机器人的研究现状 |
| 1.3 移动机器人路径规划方法研究现状 |
| 1.3.1 路径规划概述 |
| 1.3.2 路径规划研究方法 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 基于生物地理学路径规划 |
| 2.1 算法的起源 |
| 2.2 算法原理及迁移过程 |
| 2.3 BBO算法在路径规划中的实现 |
| 2.3.1 算法主要流程 |
| 2.3.2 路径规划仿真实验 |
| 2.4 BBO算法与其他进化算法的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进BBO算法静态环境障碍物下的路径规划 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于机器人路径规化平滑优化算法 |
| 3.2.1 少障碍物下机器人路径规划优化算法 |
| 3.2.2 仿真实验结果分析 |
| 3.2.3 密集障碍物下机器人路径规划 |
| 3.2.4 仿真实验结果分析 |
| 3.3 基于步长视野范围下机器人路径规划 |
| 3.3.1 多步长范围视野 |
| 3.3.2 仿真实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进BBO算法动态环境障碍物下的路径规划 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 固定移动障碍物的动态路径规划 |
| 4.2.1 实验仿真 |
| 4.3 划分动态区域的机器人路径规划 |
| 4.3.1 实验仿真 |
| 4.4 固定时间步长的动态路径规划 |
| 4.4.1 实验仿真 |
| 4.5 自适应变步长局部信息获取的动态路径规划 |
| 4.5.1 实验仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读硕士学位期间的学术成果) |
（8）前瞻型环境战略、管理者环境认知与企业绩效 ——市场竞争程度的调节作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 理论意义 |
| 1.1.3 实践意义 |
| 1.2 研究目的与方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 技术路线与研究创新 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.3.3 研究创新 |
| 2.文献综述 |
| 2.1 管理者环境认知 |
| 2.1.1 管理者环境认知的概念 |
| 2.1.2 管理者环境认知的维度与测量 |
| 2.1.3 管理者认知的相关研究 |
| 2.2 前瞻型环境战略 |
| 2.2.1 前瞻型环境战略的来源与内涵 |
| 2.2.2 前瞻型环境战略的维度与测量 |
| 2.2.3 前瞻型环境战略的相关研究 |
| 2.3 市场竞争程度 |
| 2.3.1 市场竞争程度的概念 |
| 2.3.2 市场竞争程度的测量 |
| 2.3.3 市场竞争程度的相关研究 |
| 2.4 企业绩效 |
| 2.4.1 企业绩效的概念 |
| 2.4.2 企业绩效的维度与测量 |
| 2.4.3 企业绩效的相关研究 |
| 2.5 研究评述 |
| 3.理论基础与研究设计 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 资源基础理论 |
| 3.1.2 自然资源基础理论 |
| 3.1.3 权变理论 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.2.1 管理者环境机会认知与企业绩效 |
| 3.2.2 前瞻型环境战略的中介作用 |
| 3.2.3 市场竞争程度的调节作用 |
| 3.3 测量量表 |
| 3.3.1 管理者环境认知的量表 |
| 3.3.2 前瞻型环境战略的量表 |
| 3.3.3 市场竞争程度的量表 |
| 3.3.4 企业绩效的量表 |
| 3.3.5 控制变量的测量 |
| 3.4 研究样本与数据收集 |
| 3.4.1 样本选取 |
| 3.4.2 数据收集 |
| 3.4.3 样本描述性统计分析 |
| 4.数据分析与统计结果 |
| 4.1 共同方法偏差检验 |
| 4.2 信度和效度检验 |
| 4.2.1 信度检验 |
| 4.2.2 效度检验 |
| 4.3 相关分析 |
| 4.4 假设检验 |
| 4.4.1 管理者环境认知与企业绩效的关系 |
| 4.4.2 市场竞争程度的调节作用 |
| 4.4.3 被调节的中介检验 |
| 5.研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 管理建议 |
| 5.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 致谢 |
（9）不确定条件下灾后应急资源的动态调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.2.3 军事意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 应对自然灾难不确定性的应急资源调度研究现状 |
| 1.3.2 应对自然灾难动态性的应急资源调度研究现状 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容、技术路线及主要创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 不确定环境下应急资源动员-运输调度鲁棒优化方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 鲁棒优化方法概述 |
| 2.2.1 Bertsimas等的鲁棒优化方法 |
| 2.2.2 Ben-Tal等的鲁棒优化方法 |
| 2.3 多周期动员-运输调度模型 |
| 2.3.1 基本假设 |
| 2.3.2 符号说明 |
| 2.3.3 多周期动员-运输调度模型构建 |
| 2.4 多周期动员-调度运输模型的鲁棒对应式 |
| 2.4.1 基于Bertsimas等的鲁棒对应式推导 |
| 2.4.2 基于Ben-Tal等的鲁棒对应式的推导 |
| 2.5 案例探究 |
| 2.5.1 案例参数设置 |
| 2.5.2 实验结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 动态环境下基于MPC的应急资源调度方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型预测控制(MPC)方法概述 |
| 3.3 多周期调度模型构建 |
| 3.3.1 基本假设 |
| 3.3.2 符号说明 |
| 3.3.3 多周期应急资源运输调度模型构建 |
| 3.4 基于模型预测控制(MPC)的应急资源运输调度模型 |
| 3.4.1 基于MPC的应急资源运输调度框架 |
| 3.4.2 基于MPC的应急资源运输调度模型推导 |
| 3.4.3 基于MPC的应急资源运输调度调整策略 |
| 3.5 案例探究 |
| 3.5.1 案例参数设置 |
| 3.5.2 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 动态不确定环境下基于MPC的应急资源运输调度鲁棒优化方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多周期应急资源运输调度模型鲁棒对应形式推导 |
| 4.3 基于MPC的鲁棒多周期应急资源调度模型构建 |
| 4.4 案例探究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）动态环境下基于智能规划的多Agent协作方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 智能规划 |
| 1.1.1 智能规划研究现状 |
| 1.1.2 智能规划问题描述 |
| 1.1.3 智能规划的表示 |
| 1.2 Agent和多Agent系统 |
| 1.2.1 Agent概念 |
| 1.2.2 多Agent系统概念 |
| 1.2.3 多Agent系统的研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 多Agent协作及其求解方法 |
| 2.1 多Agent协作问题 |
| 2.1.1 协作产生的原因 |
| 2.1.2 协作问题求解模型 |
| 2.2 多Agent协作求解方法 |
| 2.3 多Agent规划方法 |
| 2.3.1 多Agent规划的形式化描述 |
| 2.3.2 智能规划器 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 动态环境下的多Agent协作 |
| 3.1 动态环境对多Agent协作的影响 |
| 3.2 连续规划 |
| 3.2.1 连续规划的实现形式 |
| 3.2.2 连续规划算法介绍 |
| 3.3 面向连续规划的MA-PDDL |
| 3.3.1 语法定义 |
| 3.3.2 规划过程 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 规划器的设计与实现 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 主要模块设计 |
| 4.2.1 场景仿真模块 |
| 4.2.2 输入输出模块 |
| 4.2.3 规划执行模块 |
| 4.3 工具展示 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 场景建模与仿真 |
| 5.1 实验场景建模 |
| 5.1.1 实验场景描述 |
| 5.1.2 规划语言建模 |
| 5.2 仿真实验 |
| 5.2.1 实验方案介绍 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 致谢 |
四、动态环境下的医院管理创新（论文参考文献）
- [1]基于动态能力视角的苏州DN电梯战略转型研究[D]. 张杨. 山东大学, 2021(02)
- [2]动态环境下我国电商直播平台的竞争互动行为研究[D]. 彭铃. 四川师范大学, 2021(12)
- [3]基于最大捕获模型的连锁便利店竞争选址问题[D]. 王家浩. 北京化工大学, 2020(02)
- [4]动态环境下移动机器人路径规划控制研究[D]. 左立武. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]基于改进蚁群算法的室内机器人路径规划研究[D]. 刘永建. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [6]管理认知、动态能力和企业绩效关系研究 ——以DH集团为例[D]. 卢正保. 浙江理工大学, 2019(02)
- [7]基于改进生物地理学优化算法的机器人路径规划研究[D]. 杨乐. 昆明理工大学, 2019(04)
- [8]前瞻型环境战略、管理者环境认知与企业绩效 ——市场竞争程度的调节作用[D]. 汪学林. 西南财经大学, 2019(07)
- [9]不确定条件下灾后应急资源的动态调度方法研究[D]. 吴志永. 国防科技大学, 2017(02)
- [10]动态环境下基于智能规划的多Agent协作方法研究[D]. 吴坤. 武汉工程大学, 2017(04)