动态规划篇1
【关键词】动态规划；模型；应用
本文主要讨论动态规划模型的建立以及模型的应用。动态规划模型是求解决策过程最优化的数学方法，在生产实践中有很大的实用价值，本文采用数学建模的形式，将生活中的一些实际问题用数学模型表示出来，以生产―库存管理系统为例，并且根据动态规划模型的相关原理，查阅相关文献，用数学的语言提出解决办法，从而实现其为生产实践服务的目的。
1、国内外对本课题涉及问题的研究现状
动态规划发源于20世纪50年代左右，是目前用来解决多阶段决策过程最优化的一种方法。国内对动态规划的研究起步较晚，国外对此研究起源较早，且研究范围很广。根据了一类多阶段决策问题的特点，1951年，美国数学家理查德・贝尔曼提出了解决这类问题的“最优化原理”，由此，理查德・贝尔曼及学者将其应用于很多实际生活问题中，研究并解决问题，从而建立了运筹学的一个分支-动态规划。1957年，在美国普林斯顿大学，理查德・贝尔曼发表了第一本正式的著作。随后，理查德・贝尔曼与众多学者和科学工作者发表了一些列动态规划应用的著作，包括动态规划在资源理论、最佳控制论、经济学、工业工程、马尔柯夫变分法和管理科学过程中的应用。因此在国内外，动态规划的发展始终伴随着它的广泛应用而不断臻善的。
2、动态规划的优点
动态规划的核心思想是美国数学家理查德・贝尔曼提出的最优化原理，该原理产生了分阶段决策的方法。分阶段决策的方法是在整体最优化的基础之上建立的，在探寻某一阶段决策时，既要对局部的利益进行考虑，而且还应顾及到总体的最优。动态规划通过分阶段处理一个n维变量处理的复杂问题，将n维变量问题转化为求解n个单变量问题，将解决过程大大简化，节省了大量的计算量，这是一个典型的求解极值方法无法做到的。目前，动态规划几乎超越了所有的计算方法，特别是大大超越了经典的优化方法，它可以确定绝对（全局）最大或最小，而不是相对（局部）的极值，所以我们不再需要再担心的局部最大值或最小值的问题。动态规划的另一个特点是泛函方程的“嵌入”特性。动态规划方法不仅能求出整个过程的某一个特定的状态的一个值，同时也为后面子流程的所有可能出现状态的一族解。
3、动态规划建模在实际生活中的应用
下面举例说明动态规划在生产―库存管理系统的模型及求解。设每一个季度为一个阶段，并且取第k季度初具有的产品数为状态变量xk；取第k季度需要生产的产品数为决策变量uk；第k季度的销售量（订货量）为sk。显然由状态xk采取决策uk后的状态转移方程为：Xk+1=Xk+Uk-Skk=1，2，3，4对现在的问题，效益就是费用，故阶段效益为
d（Xk，Uk）=Xk+0.005U2k
若用fk（xk）表示从状态xk出发，采用最优策略到第四季度结束时的最小费用，则有如下的模型：
fk（xk）=min{xk+0.005uk2+fk+1（xk+1）}（uk≥sk-xk）
f5（x5）=0，k=4，3，2，1
下面，我们用逆推算法求解以上模型。1、先从最后一个季度k=4考虑起，即求：u4≥1200-x4时，f4（x4）=min{x4+0.005u42}由x5=0和状态转移方程可得：0=x4+u4-s4=x4+u4-1200从而得到u4=1200-x4，代入f4（x4）可得：f4（x4）=7200-11x4+0.005x42
2、再考虑k=3，即求u3≥500-x3时，f3（x3）=min{x3+0.005u32+f4（x4）}=min{x3+0.005u32+7200-11x4+0.005x42}由状态转移方程可知：x4=x3+u3-s3=x3+u3-500
代入f3（x3）可得：U3≥500-x3，f3（x3）=min{x3+0.005u32+7200-11（x3+u3-500）+0.005（x3+u3-500）2}
利用微积分求极值方法，令0.01u3-11+0.01（x3+u3-500）=0解得u3=800-0.5x3
f3（x3）=7550-7x3+0.0025x32
3、再考虑k=2，求极值问题。u2≥700-x2时，f2（x2）=min{x2+0.005u22+7550-7x3+0.0025x32}仍由状态转移方程可知：x3=x2+u2-700代入可有
u2≥700-x2时，f2（x2）=min{x2+0.005u22+7550-7（x2+u2-700）+0.0025（x2+u2-700）2}再令
0.01u2-7+0.005（x2+u2-700）=0解得：u2=700-x2/3
f2（x2）=10000-6x2+（0.005/3）*x22
4、再考虑k=1，求极值问题。u1≥600-x1，f1（x1）=min{x1+0.005u12+10000-6（x1+u1-600）+（0.005/3）*（x1+u1-600）2}仍令{x1+0.005u12+10000-6（x1+u1-600）+（0.005/3）*（x1+u1-600）2}=0
可得：0.01u-6+（0.01/3）*（x1+u1-600）=0注意到x1=0，于是有：
u1=600，f1（x1）=11800因此，这个生产―库存管理问题的各个季度的库存量和最优策略序列分别为
x1=0，x2=0，x3=0，x4=300，x5=0，u1=600，u2=700，u3=800，u4=900应用这一策略，才能使总费用最少，为11800元。若每季度都按订货量生产，即u1=600，u2=700，u3=500，u4=1200，库存量总是0，但是总费用为12700元，比最优策略多900元。
4、结语
在实际生活中，使用动态规划建模为理论基础，能解决许多类型决策过程中的问题，如资源分配问题、生产与存储问题、背包问题、排序问题和货担郎问题等等。本文以生产―库存管理系统为例，使用动态规划模型，很好的解决了实际问题，展现了动态规划模型建立的特点和优点――计算量小，结果丰富。可广泛运用于实际生活的解决中。
【参考文献】
动态规划篇2
【关键词】
【摘要】
【正文】§1动态规划的本质§
1.1多阶段决策问题§
1.2阶段与状态§
1.3决策和策略§
1.4最优化原理与无后效性§
1.5最优指标函数和规划方程§
2动态规划的设计与实现§
2.1动态规划的多样性§
2.2动态规划的模式性§
2.3动态规划的技巧性§
3动态规划与一些算法的比较§
3.1动态规划与递推§
3.2动态规划与搜索§
3.3动态规划与网络流§
4结语
【附录：部分试题与源程序】
1.“花店橱窗布置问题”试题
2.“钉子与小球”试题
3.例2“花店橱窗布置问题”方法1的源程序
4.例2“花店橱窗布置问题”方法2的源程序
5.例3“街道问题”的扩展
6.例4“mod4最优路径问题”的源程序
7.例5“钉子与小球”的源程序
8.例6的源程序，“n个人的街道问题”
参考文献
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动态规划篇3
【关键词】动态规划法经济运行效益优化
前言
动态规划产生于20世纪50年代，是1951年美国数学家贝尔曼等创立的解决和优化问题的方法。最基本的Dp通常是应用于厂内的优化调度，来获取机组间的负荷的最优分配决策。因此，在怎样组织机组进行发电，且保证成本低、效益大、收益高，是每个水电公司需要解决的问题，而我认为行之有效的方法就是动态规划。
一、动态规划在经济运行应用中的理论分析
1、为何要应用动态规划于经济运行
动态规划法通过搜索由机组状态构成的空间寻找最优解。搜索过程既可以前向进行也可逆向进行。研究时间范围内的各个时段可以看作是动态规划问题的各个阶段，常见的情况是一个阶段代表一个小时。如此一个时段内的机组组合就是动态规划问题的阶段。依前向搜索的动态规划法而言，首先应是从初始阶段累计总成本，然后从最后一个阶段出发逐个阶段回溯寻找累计成本最小的机组组合直至初始阶段，从而确定最经济的发电计划(UC问题的最优解)。
动态规划法是通过建立和评价UC问题对应的完全决策树以求得最优解的，因此在机组数增加动态规划问题的规模迅速膨胀，也就是人们常提到的动态规划的“维数灾”。
很多人已经采用了多种手段来减小搜索空间及动态规划问题的维数，其中大多数是根据前面所提到的机组优先顺序表或动态机组优先顺序表。
此外，UC问题还可以分解为一系列的子问题，每一子问题用动态规划法求解。常见的分解方法有Sa法和Ha法，Sa法在用动态规划法解一个子问题时，将其它子问题的状态变量固定，来回迭代求解，直至所得的最优解不再变化为止；Ha法是将子问题独立解出，然后用一协调因子将各子问题的解变换为全局最优解。
水电厂的运营管理人员和工程师对系统运行和设备特性的知识，也可以提炼为启发式规则应用于UC问题的求解过程中。在运用动态规划法求解UC问题的过程中，可以应用启发式知识减小搜索空间，进一步提炼求得问题的次优解，因为未来的负荷是无法完全准确预测的。
2、水电站厂内经济运行的任务
水电站厂内经济运行的基本任务就是研究水电站在总负荷给定条件下起厂内工作机组最优台数组合及启停次序的确定，机组间负荷的最优分配，即厂内最优运行方式制定和实现的有关问题，实际上也是研究其日内逐小时及瞬时经济运行的问题。
3、水电厂内可实现经济运行的数学原理
实现经济运行的水电厂，一般皆为有调节能力的蓄水式水电厂，这类水电厂经济运行的数学模型是由出力来决定耗水量，即在出力一定时，以耗水量最小为目标目标函数
Q=Q(n)+Q(n)+……+Q(n)=Q
约束条件
式中，n表示电厂负荷；n表示i号机的负荷；Q表示电
厂总工作流量；Qn表示n号机负荷为n时的工作流量；n1表示i号机的最小技术出力，一般不低于额定容量的40%；n2表示i号机的最大技术出力，一般可取机组额定出力的105%。
4、动态规划法的基本原理
动态规划法进行厂内经济运行的实时控制系统设计时，根据问题的性质，可以构成一个双重嵌套式的动态规划模型，把机组台数、台号组合以及机组之间的最优分配统一考虑，即把时间和空间优化统一考虑，其时间优化作为第一层动态规划，而空间优化作为第二层动态规划嵌套在第一层之中，从而建立一个统一的递推模型以便迭代计算，用式求解,这种方法对机组的流量特性曲线没有任何特殊要求，并且对于机组各种出力限制的处理也很方便。
不过在使用上述双重动态规划模型时，存在这样的问题，当一个电厂有几台机组时，各机组可以运行，也可以停机，以状态字1或0表示，于是，电厂的机组组合状态数R=-1，当n=5时，R=31；n=6时，R=63；当n=10时，R=1023，这意味着在第一重动态规划法进行机组迭代优选时，最多有-1次迭代，而每一次迭代中，又要进行第二重中的负荷分配迭代选优计算，这样使迭代计算可能十分繁琐而使计算时间长，占用内存大以至使求解不能实现，或者即使能得出结果，但由于时间过长而不能满足实时控制的需要，为解决这一矛盾，特提出一种新的解决该问题的方法――快速动态规划法
5、水电厂内优化调度动态规划算法研究
水电厂厂内最优运行方式的解算，能以一个时段独立进行处理对于任一时段，在给定水电厂负荷及水头的情况下，以变动的机组台数作为“阶段”，以机组间不同的负荷分配作为状态，以一定负荷下的耗水量最小作为目标函数来确定厂内运行策略，设第n阶段水电厂负荷为p要求解算负荷在机组间的最优分配，此时则需要第n-1阶段的最优工况流量特性已知，按选定的水电厂负荷的变化步长和机组出力限制条件，分配当前机组的出力为n则水电厂总耗水量以下式计算
从系列中选择使水电厂耗流量最小者，于是得递推关系式(*表示最优)
对当前阶段电厂的容量总和按一定的步长进行离散，以求得特定负荷在机组间的优化分配，整个解算程序的初始边界条件是：第一阶段各个离散点的取值本身就是各个点对应的最优工况，从第一阶段依次递推，按照一定的算法可得到各个阶段各离散点对应的厂负荷最优流量。
在某个特定的阶段某个特定的离散点(离散点的物理意义是当前阶段厂负荷取的离散值)，不仅要记忆对应的厂总最小流量，还要记忆此离散负荷下当前机组的最优分配负荷，以及剩余的负荷实现的技术关键是记忆两者的位置，前者是在自己容量范围的离散位置，后者是在当前的前一阶段总的厂负荷范围的离散位置，因此关键在于记忆各离散点当前阶段的最优负荷分配及前一阶段对应离散点的位置值,如此即可完成最优递推，解算的重要技术路线可以表述为，从第一阶段向后递推过程中，可以依次得到各个阶段各个离散点对应的最优(少)当前负荷下的耗水量，根据此计算的核心过程可以得到当前阶段当前机组的最优负荷分配，以及剩余负荷在前一阶段的位置，在逆序求解的过程中，即可以得到当前负荷在各个机组之间的最优负荷分配----因为对于每一个离散点，它都记忆了两个位置值---当前阶段本机组的最优负荷(位置)以及剩余负荷在前一阶段的位置，由于第一阶段当前负荷分配和最优负荷分配的一致性，程序就可以递推得到各个厂负荷在所有机组之间的最优负荷分配，上述应用动态规划法解算水电厂厂内经济运行的过程是简单明了的。
但是，当机组台数较多，机组容量较大，水电厂容量也较大的情况下，工作量将相当大，在一定条件下甚至达到难以实用的程度。此外，以上描述的递推计算是在水电厂和机组最大，最小出力范围内，对于离散的水头和电厂出力，相应求出耗流量最小的运行方式。然而水电厂日常运行中水头和所承担的负荷可以是允许的最大最小水头和出力范围内的任何值，而实际水头，负荷与上述计算中采用的数值完全一致的机会是极小的。如果以上述结果编制的关系曲线或表格为依据指导水电厂的优化运行只有采用近似的插值计算或估算决定某一负荷下工作机组组合及负荷的优化分配这种确定水电厂厂内最优运行方式的方法是粗略的。在实时运行时也很不方便，因此在实际应用中，常常结合具体实际，对常规的Dp算法做改进，以满足需要。
6、机组负荷的经济分配
各机组间的负荷经济分配属于电力系统的优化运行问题，一般可以表示为minF(X,U,p)
H(X,U,p)=0
s.t.G(X,U,p)≤0
式中：X,U,p分别为状态变量、控制变量和扰动变量对于负荷经济分配问题,上述三式都是非线性方程,等式约束条件主要为功率平衡方程，不等式约束条件则主要反映电压质量和安全的要求,当能源消耗有限制时,表示为适当形式的约束条件,在有功负荷的优化分配中,目标函数在我国一般指发电的总能源消耗。在无功功率的优化分布中，目标函数是网损。
水电厂厂内的经济运行是在满足电能生产的安全、可靠、优质的前提下，合理地调度发电设备，以期获得尽可能大的经济效益，即在电厂总出力一定的条件下，通过最优负荷分配使总耗水量最小其数学模型可简化为
minL=
s.t.p=
p＜p＜p
式中：p为电厂给定的总出力；L为与p相对应的总耗水量；p为第i台机组出力；L为第i台机组耗水量；n为机组总台数；i为机组编号，i=1,2,…，n：p，p分别为第i台机组出力的最小值和最大值。
由于通常机组的耗水量曲线呈非线性，在不同的水头下其关系也不同,因此在电厂总出力给定的情况下，要满足收益最大，所要做的就是确定最优开机台数和各机组间负荷的分配。
二、动态规划在水电厂中的仿真应用隔河岩水电厂（清江流域）
清江位于鄂西南山区，是长江中游南岸的一条较大支流，河流自西向东，流经10个县市，在枝城市汇入长江，干流全长423km，总落差1430m，流域面积17000km2。流域形状呈狭长形，东西长，南北窄，地势自西向东倾斜。流域山势陡峭，河谷深切，坡陡流急。
清江流域气候属亚热带季风气候区，气候温和，雨量丰富，年降雨量1400mm，年径流量133亿m3，由于地形和气候的原因，流域境内多暴雨，多洪水，往往造成洪水灾害，危及下游和荆江河段的防洪安全。
清江流域水能资源丰富，主要集中在干流中下游，约占全流域可能开发量的85．8％，占干流可开发量的97．4％。目前中下游隔河岩、高坝洲水电站已建成，隔河岩装机容量1200idw，年电量30．4亿kw•h，下游高坝洲为反调节水库，装机容量252imw，年电量8．9亿kw．h。上游水布垭水电站已完成设计，在施工准备阶段，水布垭装机容量2000mw，年电量39．2亿kw•h。清江梯级三大水电站建成后，总装机容量34525dw，联合运行年发电量81．6亿kw•h。为湖北省电能供应基地之一。
水布垭、隔河岩梯级的水库总库容78．6亿m3，有效库容36亿Ⅲ3，占清江流域总径流量的27％，水库为年、多年调节水库，能有效调节径流，径流利用率达93％以上，同时提高了枯水期的发电出力。水布垭和隔河岩调节库容巨大，电站装机规模大，又无综合利用要求约束，水电站具有良好的调峰性能，清江梯缴水电站为华中电网和湖北省电网调峰、调频电站基地。电站建成后调峰容量占华中电网峰荷容量的1／7―1／8，能有效地改善华中电网调峰容量严重不足的状态。
清江隔河岩水电厂有四台同型号的发电机组，在112米水头下各机组最大出力为300mw，汽蚀振动区大致为105―195mw。在应用模型计算的过程中，4台实际机组被抽象成8台虚拟机组aBCDeFGH，aCeG四台虚拟机组的出力范围为5-105mw，另外四台虚拟机组195―300mw。研究时间范围的前一时段(第0个时段)2#机组开机发电，其它机组正常停机。实际计算中机组一次开机和停机的总成本按五分钟满负荷运行的耗水量计算，约相当于90k―rfl。而穿越机组汽蚀振动区的成本取一个很小的水当量0．001k•m3，之所以耿一个很小的水当量是为了突显优化模型包含穿越机组汽蚀振动区的成本对减少穿越机组汽蚀振动区次数的影响。
结果分析
两个结果表的优化结果中都没有不必要的穿越机组汽蚀振动区的情况。因此从整体上来讲，优化结果在使用水量最小化的同时最大限度的减少了机组的启停次数和穿越机组汽蚀振动区的次数，对不必要的穿越机组汽蚀振动区的情况能够有效的避免，从而在发电耗水成本和机组工况转换成本之间取得良好的平衡。因此可以认为，模型和算法在隔河岩水电厂的仿真应用结果是比较满意的。
且由计算的结果来看，本文提出的动态规划法在水电厂经济运行中有较大的实际应用价值。
结语：在本文中运用了动态规划的方法来计算水电厂内机组之间负荷的经济分配问题，且该算法简单，算例在体现了该方法的简便和实用的，为解决实际问题提供了有效的解决方案。
参考文献：
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[6]任钟醇,p.K.Ho，用用增量动态规划法进行联合水资源系统分析[J]水利学报1994年第9期
动态规划篇4
关键词：动态规划法；面试；决策
中图分类号：F240 文献标识码：a 文章编号：1008-4428（2012）11-83 -02
引言
在大学生毕业就业时，面试是一个非常重要的过程，有些大学生在这个过程中感到不知所措，或者机会把握不当，使自己在求职中因小失大，达不到最理想的结果。有时通过面试即被单位淘汰，情绪低落，态度消极，信心丧失，想不到还有机会在等着他们。运用动态规划法进行科学决策，能够帮助他们找到自已的理想工作。
现有某一计算机专业学生在毕业求职时，投出若干份求职简历，先后收到5家单位的面试通知。每家单位都有三种类型的岗位：系统分析员；测试员；编程员，其年薪分别为：8万；6万；4万。估计能得到这些职位的概率分别为0.2；0.3；0.4，同时还有0.1的可能得不到任何职位。每家单位都要求毕业生在面试后决定是放弃还是接收所给定的职位，仅从年薪的角度出发，该毕业生如何决定？
一、动态规划法
动态规划（Dynamic programming）是求解多阶段决策过程最优化的数学方法。动态规划所研究的对象是多阶段决策问题。所谓多阶段决策问题是指一类活动过程，它可以分为若干个互相联系的阶段，在每个阶段都需要做出决策。这个决策不仅决定这一阶段的效益，而且决定下一阶段的初始状态。每个阶段的决策确定以后，就得到一个决策序列，称为策略。多阶段决策问题就是求一个策略，使各阶段的效益的和达到最优。动态规划问世以来，在工程技术、经济管理、生产调度、最优控制以及军事等领域得到了广泛的应用。
二、变量设定及模型建立
阶段及阶段变量：原问题分成若干相互联系的子问题，每个子问题称为一个阶段，用变量k表示，k称为阶段变量。
状态与状态变量：用变量Sk表示各阶段所处的状态，某阶段所有可能状态的全体称为状态集合。
决策与决策变量：某阶段初状态决定后，从这状态向下一阶段某个状态演变的选择称为决策，用变量xk=xk（Sk）表示由k阶段Sk状态出发所作的决策，称之为决策变量。在Sk状态下所有可选择的决策变量xk（Sk）的范围称为允许决策集合，用Dk（Sk）表示。
状态转移：前一阶段的状态和决策决定了下一阶段的状态，它们之间的关系称为状态转移，用方程Sk+1=t[Sk，xk（Sk）]
策略：由阶段k=1至阶段k=n的全过程，由每个阶段所选择的决策构成一决策序列，称之为一个策略，记为：p1（S1）={x1（S1） ，x2（S2） ，…，xn（Sn）}
后部子策略：从k阶段某状态，Sk出发到终点的过程称为后部子过程。它相应的决策序列称为后部子策略，记为pkn（Sk）={xk（Sk） ，…，xn（Sn）}
阶段指标：k阶段中，评价由状态Sk出发作出决策xk（Sk）所产生效果的数量指标记为Vk（Sk，xk）
动态规划篇5
王世明现在所在的矿产资源保护项目管理办，几项很重要的职能比如矿产资源开发利用方案的审查、矿业权设置方案的审查等都是需要直接与各级规划挂钩的，符合规划是最基本的门槛，尤其在第二轮省级矿规出台以后，规划的要求更细致也更严格，“再也不是‘纸上画画、墙上挂挂’的概念”，规划的地位越来越重要了。
合理看待首轮规划的历史地位
从2002年出台的首部《湖南省矿产资源总体规划》，到2007年开始编制的第二轮版本即《湖南省矿产资源总体规划（2008～2015年）》，湖南省国土资源规划院都是主要的技术承担单位，在对比两轮矿业规划时，王世明表示第二轮的技术要求、内容的准确性和对现实的指导价值肯定要远远高于第一轮，但也并不能就此否定首轮矿规，“因为在做第一轮的时候我们面对的是一片空白，几乎什么都要从头做起”，“首轮矿规是有着其特殊的历史地位和作用的”王世明非常坚定地表示，首先它起到了一个真正意义上的摸清家底的作用，从此以后，湖南的矿产资源形势有了一张明确的底板，以后的第二轮、第三轮规划都是在这张底板上面着手去修改、调整和完善的。其次，从首轮矿规开始，作为主要技术承担单位的湖南省国土资源规划院为以后的湖南省内各级矿产资源规划提供了编制的主要思路，包括专题的设置、技术要求的细则、指标的分解设置等，使得国家层面的规划编制大纲有了更强的操作性，“这应该是一项值得规划院引以为荣的成果”，王世明不无骄傲地表示。
矿产规划应是动态的系统工程
从第二轮矿规编制出台以后，湖南省内的矿产资源开发利用，探矿、采矿权的设置等都开始严格依照规划来进行，这是第二轮矿规被认为“落地性”更强的重要原因。关于“落地性”，王世明给出了自己的解读。
王世明认为矿产规划首先应该是一项庞大的系统工程。
以第二轮矿规为例，王世明指出其最精华的部分不在于这最后十几页纸的文本，而在于与之配套的十个专题，包括“发展战略研究”、“开发利用布局和结构优化研究”、“节约与综合利用研究”、“环境恢复治理研究”等，而除此之外，矿产资源规划还需要跟其他规划实现良好的衔接，这其中既要向上对接发展规划、土地规划、城市规划三大规划，也要与林业、农业、水利等规划相配套，只有这些都具备了，规划才称得上“可操作”，才不会在管理中带来过多的执行问题。
决定规划落地性强弱的另一个因素在王世明看来是“规划应该是动态的，可修改的”，关于规划调整是否合适的问题，外界或许有不同的声音，质疑规划的严肃性如何保证，但王世明坚持认为，从实际情况来看，“规划必须是动态的，必须拥有一个完善的后期维护和调整，而不能认为编完了就了事。”
动态规划篇6
关键词：大学新校区过街设施比选设置
一、我国国内大学新校区的特点
1.飞地式发展。
随着高等教育的普及，在全国各大高校普遍扩招的大背景下，高等院校对于学校基础设施也随之提出了要求，离开老校区，寻求新的发展场地，成为国内高校的普遍共识。而绝大多数新校区选址远离城市中心，配套设施落后，成为典型飞地式发展的代表。
2.占地规模大。
目前高校新校区占地规模庞大是学校发展的特点之一，在征地规模上大大超越老校区，少则千余亩，多则几千亩。据统计，临沂大学新校区占地7300亩，成为目前国内占地最大的校园。成因是多方面的，外部因素主要包括城市总体规划战略的要求和地价因素；自身因素包括在校人数增多，实验教学场地扩大，以及对景观空间的需求增大、学校形象的需要，等等。
3.建设周期长，工期要求紧。
由于征地面积巨大、资金短缺等原因，高校新校区的建设往往是分期实施，很难一步到位，很多情况下甚至会大大超出规划年限。以苏州大学独墅湖校区为例，预计2010年全部建设完工，到目前为止学校内还仍存有大片未开发用地，未开发用地占征地面积的1/4。
同时，校园建设不同于其他开发建设项目，校园内的公共设施通常要在9月份开学新老生进校前投入使用，因此施工压力巨大，往往造成施工工艺粗糙，各类验收审计未通过就直接投入使用的情况。此外，校园建设是集学习、休憩、居住、交通于一身的综合开发过程，因此教学楼建设的同时要兼顾食堂和宿舍等基本生活设施的建设，更增加了一次性投资，限制了工期。
4.功能分区明确。
功能分区是定义场所秩序最有效的手段，明确的功能分区一直是校园规划的主要方式。当今大学校园功能分区更强调功能区间通过符合建筑的连接、轴线的连接、公共空间的连接而形成网络状的区间整合效果。
在新校区建设中，因为用地规模扩大，校园尺度过大，出行时耗增加，交通方式因此改变，使用交通工具成为首选；同时，生活区与教学区的绝对分离造成了每个时段的建筑利用率起伏剧烈，校园空旷缺少人气，潮汐式交通时常发生。
二、过街设施的选择
根据以上新校区规划建设的特点，可以看到新校区建设存在若干问题。本文重点以苏州大学独墅湖校区为例，通过对现状问题的解读，分析上位规划的要求，以及学校发展需要，对过街设施进行比选设置，达到缩短交通时间，同时合理联系校园各部分空间的目的。
1.苏州大学独墅湖校区介绍
苏州大学独墅湖校区位于风景秀丽的苏州工业园区南部独墅湖高等教育区内，距校本部12千米，总建设用地约为1800亩。基地内地势平坦，河网纵横，具有江南水乡地貌特色，东部和南部为规划的城市干道，西临独墅湖，北部的金鸡湖大道为城市快速路，其东北角、金鸡湖大道北侧为规划城市交通枢纽，有城市轻轨通过，可直达上海。
独墅湖校区以文景路为界将校园分为南北两块。北部为一期校园，南部为二期校园。一期校园占地890亩，建筑面积约35万平方米。一期项目自2004年3月正式开工，如今已完全建成。二期占地640亩，已经建成的工程近20万平方米，其他工程项目正在建设之中。2005年7月1日，有关学院正式开始入驻独墅湖校区。［1］
2.过街设施提出的背景
苏州大学独墅湖校区是新时期大学新校区规划建设的典型，在功能布局、建筑特色、学习环境、生活品质等方面都达到了高水平。然而由于一二期校园被城市道路文景路一分为二，校园通勤状况一直是师生所诟病的。缺少便捷实用的校内联系通道引发的问题如下。
（1）学生出行安全系数和校内的安全系数低。由于上课和自习需要，人员流动频繁，由于一二期校园缺少便捷的校园内联系通道，师生通常取道校外道路松涛街。在校园外步行时间长、频率高，同时需要经过一个十字路口，因此师生遭遇危险状况的可能性比较大。据统计，独墅湖校区自2005年投入使用至今，松涛街文景路十字路口发生交通事故5起，皆与学生穿越道路有关。加之周边居民增多，商业兴起，今后车流量必然增大，成为学生的通勤隐患。同时由于出入校门频繁，保安人员长期处于高度紧张的状态，出入校园的管理没有办法严格实行，导致学生和外来人员混杂。据调查，2011年全年保卫科接受学生报案丢失笔记本电脑20余次，2012年2月外来学生在校园内自杀而引发惨剧，种种迹象对校内治响了警钟，严峻的事实对校内治安提出了新的要求。
（2）交通花费时间长。根据统计，一名学生从一期学生宿舍到达位于二期的某学院（直线距离最短的两个地点），平均步行时间为20分钟。然而一二期是前后而建，交通并不是一个距离的问题，而是交通流线的设置问题。因此产生了一个“神奇”的现象，明明在宿舍就能看到学院在马路的另一侧，却不得不绕一个大圈到达学院。由此可见，路途长是一个亟待解决的问题。
（3）公共空间利用不足。一期生活区西面有一个很具有景观价值的水公园，在规划中一是分割了宿舍区和教学区，达到功能有效分区的目的；二是为学生提供了游憩的好去处。但由于水公园南边因为道路分割的原因而过于偏僻，因而少有人问津。同时，水公园南面是位于二期的运动场，但两者有河流隔开，使得运动场地也无法为同学共享，充分使用。
（4）学生群体间的交流不足。由于两个生活区通勤不便，教室、图书馆、食堂和景观运动场地的资源共享也就不方便，这就造成了一二期学生群体的融合有一定障碍，在一二期校园往往可以看到完全不同的生活状态。在一个学校内，信息的交流却不同步，这种现象是值得思考的。
3.过街设施的比选设置
目前，过街方式主要分为两种：一种是路面过街，即通过在道路上设置斑马线，使行人直接穿越的过街方式；另一种是立体过街，即通过人行天桥和过街地道的设置，从根本上解决行人与车辆之间的冲突。每种过街方式的优劣在目前已经有了十分透彻的阐述，但对于大学校园语境中的研究尚未成熟，本文从实际的角度出发，在分析校园规划和城市规划的同时，对过街设施的选择提出建议。
（1）路面过街方式的选择。这是原规划中设想的过街方式，文景路在规划中是作为校园道路存在的。在实际施工中可以看到一二期的道路仍然是对接的，只是中间被文景路切割，没有开设校门。没有按照设计图纸施工在规划领域经常出现，不可避免的问题是原深入探讨的设计可行性被抹杀。如果一二期的设计道路接通，上述很多问题将不复存在。深究其原因，是校园规划与苏州工业园区（Sip）总体规划相悖而造成的，原设置为内部道路的文景路在报批时被否定；同时随着独墅湖高教区的人车流增多，路面过街存在交通安全问题，因此设置路面过街的可行性较差。
（2）立体过街方式的选择。现行人行天桥和人行地下通道的对比，可以从使用者心理、气候因素、社会效益、经济条件、景观条件和施工影响这六个方面进行量化分析［2］，已经较为成熟，因此不再赘述。以下主要通过政策、资金、校园布局这三个维度进行分析选择人行地下通道的合理性。
①政策因素。苏州工业园区是中国与新加坡政府共同投资，以新加坡城市发展模式开发的新城示范区，目前苏州市总体规划已将苏州工业园区纳入苏州东部新城发展的核心区域。在城市发展的大背景下，苏州大学独墅湖校区校园过街设施的建设必须符合城市规划要求，根据《苏州工业园区城市规划管理技术规定》（2011年版）第三十二条关于人行通道的设置要求，一般区域应提供行人优先交通设施（如行人专用通道及地下、半地下步行道路），尽量创造人车分离的步行环境。在与城市规划相协调的过程中，地下通道是更好的选择。
②资金因素。人行天桥与地下过街通道在比选的过程中，资金是决定性的因素。一般来说，人行地道比人行跳桥造价高出20%―40%［3］，在使用地道时，能源消耗和养护维修等方面都存在许多问题，因此地道的修建、维护成本高。2008年苏州大学与苏州工业园区政府第二次战略合作会议为校园安全考虑达成修建过街通道共识，并由苏州工业园区管委会与校方按1：1的出资方式联合共建。在苏州大学独墅湖校区的人行地道修建过程中，苏州工业园区管委会的介入无疑消除了成本矛盾。
③校园布局因素。校园建设作为一个不断在调整平衡的过程，最终的建设往往几易其稿，因此与原规划发生出入是时常发生的现象。最新的校区规划表明一个大型的学生活动中心已经在施工中，从建筑配套、疏散人流方面考虑，地下通道是较为合适的选择。
三、结语
校园规划是一个综合性的设计过程，“麻雀虽小，五脏俱全”，它要求学校应具有全盘考虑，分步骤实施的把握能力。在学校动态的发展过程中，如何衔接好历次规划因变动产生的问题，保留住历次规划的特色与理念是需要认真思考的。同时新校区的规划必须与上一层次的城市规划相协调，只有配套城市发展，才能达成既定目标，真正实现规划理想。
参考文献：
［1］苏州大学独墅湖校区http：//dsh.suda.省略/xqgl1.asp
动态规划篇7
关键词：历史文化名城；遗产保护规划
中图分类号：C912.81 文献标识码：a
文章编号：1674－4144(2011)－01－27(7)
2008年国务院颁布《历史文化名城名镇名村保护条例》(以下简称《条例》)以来，《条例》的落实工作得到不断深化，各项制度化建设在有序进行。《条例》颁布两年间，住房和城乡建设部规划司组建了历史名城处，开展了一系列围绕制度建设的政策研究，并取得初步成果。2010年年初，《历史文化名城申报标准及申报文本要求》文件正式下发，为各地积极开展的申报名城、保护名城等工作提供了更加明确的标准和指导。同时，《历史文化名城名镇名村保护规划编制办法》、《历史文化名镇名村保护管理办法》和《历史文化街区保护管理办法》等政策研究专题均已经通过专家评审并公布了征求意见稿。在地方层面，围绕《条例》的深化落实也做了大量的工作，积累了不少有价值的经验。整体观察2008年到2010年历史文化名城保护工作领域，《条例》对处于城镇化快速发展背景下的名城名镇名村保护工作起到了统领作用，《条例》颁布前出台的诸如《紫线管理规定》、《历史文化名城保护规划标准规范》等规范性文件都在陆续进入修改的程序，各类制度建设的加强无疑将使我国历史文化名城保护工作向前跃进了一大步。与此同时，全社会保护规划实践的认识也在继续不断提高，各方面社会力量也逐步在保护工作中显示出不容忽视的作用和影响。
当然，在现实工作中历史文化名城保护工作所面临的形势依然严峻。周干峙院士在2009年9月中国城市规划学会年会上指出，当前时期规划工作的困惑和难题主要有两个，一是行政干预过多，二是土地开发机制混乱，城市用地开发实际上常常由开发市场主导，开发规划随着“市场”转。因此，旧城改造的压力一直很大，对历史文化名城的破坏性建设现象时有发生。这种问题已经困扰我们多年。
当前我国正处于城镇化快速发展、经济结构调整、增长方式转变的关键时期，2010年1o月刚刚公布在《国民经济和社会发展第十二个五年规划建议》中再次明确提出文化事业大发展和大繁荣的重大课题，这将意味着包括历史文化名城名镇名村在内的历史文化遗产的保护也正面临重大的发展机遇。对于保护工作者来说，及时总结才能不断提高。本文将重点围绕《条例》的深化落实，对名城保护规划及相关工作内容进行简要的经验总结和进行审慎地反思。
1、名城保护工作的制度化建设
2009至2010年是名城名镇名村保护规划的制度化建设关键之年。依照相继出台的《城乡规划法》、《历史文化名城名镇名村保护条例》，名城的保护进入了一个有法可依的轨道。在《城乡规划法》和《条例》统领下，住房和城乡建设部着手对已有的法规和部门规章进行系统梳理，构建起比较完整的历史文化名城保护基本法律法规体系，使历史文化名城的保护与管理、规划编制得到更好的系统化和规范化，使《城乡规划法》、《条例》的严肃性得到了加强。住房和城乡建设部城乡规划司对于一系列重要的部门规章有机会地展开前期的课题研究，下面我们列举完成的两项重要的政策研究课题。
1.1 《历史文化名城申报标准及申报文本内容研究》
《条例》颁布施行后，城乡规划司为了使申报国家历史文化名城的工作做到有章可依、使审查的行政工作更加透明，委托中国城市规划设计研究院名城所开展了《历史文化名城申报标准及申报文本内容研究》(以下简称《研究》)。《研究》以建立国家历史文化名城申报的具体评估要求，规范名城申报工作，加强政策引导，推动地方政府积极展开历史文化名城的保护工作为目标；把坚持历史文化名城保护的正确导向性作为研究的核心，着重强调把对名城认识的全面性，对历史文化街区质量的重视，对保护管理措施的有效性作为评价名城的重要价值标准。
《研究》从真实性、完整性、历史文化价值的独特性、管理的有效性出发，依据《条例》第七条的四个方面“保存文物特别丰富，历史建筑集中成片、保存着传统格局和历史风貌、城市的历史文化特色价值”和保护管理措施要求分层次地进行深化、细化，对历史文化名城进行定性、定量的综合性评价。《研究》中提出的基础数据内容和要求为名城保护管理信息化和建立备案制度奠定了基础，向提高管理有效性的方向迈进了一大步。此外，《研究》还对申报文本内容与形式进行了做出了研究，这样可以使名城申报、管理工作更加制度化，也有利于促进申报国家历史文化名城的城市在进行行政决策工作中确立正确的保护思想和工作方向，在保护和整治的行动中采取正确的保护方法和措施。
1.2 《历史文化名城名镇名村保护管理办法》
保护规划的实施及监督管理是做好历史文化名城名镇名村保护的重要保障。《历史文化名城名镇名村保护管理办法》(本节简称《管理办法》)的研究遵循“以《条例》为基准，适当扩展和延伸”的基本原则。《管理办法》研究针对目前规划审查缺乏，难以保证规划质量和可操作性：跟踪监督及濒危确定缺乏，对命名后过度开发或破坏没有控制等主要实际问题，重点在审批及备案管理要求、实施及保护措施管理、保护监督管理及濒危评定等方面进行深化。《管理办法》还对监督管理中的一些关键问题进行了深入的思考。《管理办法》提出建立多管齐下的长效监管机制，以及完整的濒危管理要求。
与此同时，中规院名城所等机构还有多项直接针对政策制定的科研课题，包括《历史文化街区保护管理办法》、《历史文化名城名镇名村保护规划编制办法》、《历史文化名城保护规划标准规范》等均在同步开展，《条例》颁布后名城保护工作的制度化已经成为一个显明的趋势。
2、地方层面落实《条例》开展的保护工作
《条例》的颁布实施从总体上极大地促进了地方的保护工作。地方结合落实《城乡规划法》和《条例》的要求，制定深化落实《条例》的各项实施细则、保护管理规定和办法，编制保护规划，成立保护管理机构，开展对历史文化名城及历史街区的各项保护与整治工作，把历史文化名城保护工作推上了一个新的台阶。
2.1 积极申报历史文化名城
在过去的两年中，尽管经济危机的阴影尚未消散，但国内文化产业、旅游产业的发展却是逆势而上。2009年年中国务院出台了《文化产业振兴规划》，进一步坚定了地方政府对文化产业和旅游业发展的决心。在这样的背景之下，地方对部级历史文化名城的申报工作表现出极大的热情，向国务院行政主管部门提出申报要求的城市数量是空前的。
截止到2010年年底，有16个城市进入到国家历史文化名城申报程序，申报数量之多申报时间之集中是1982年公布首批国家名城以来从未有过的现象。这些城市包括：陕西省佳县、湖南省洪江市、四川省会理县、江西省瑞金市、新疆维族自治区伊宁市、江苏省宜兴市、山西省太原市、安徽省桐城市、浙江省嘉兴市、江苏省泰州市、新疆维族自治区库车县、山东省蓬莱市、广西壮族自治区北海市、广东省中山市、河北省蔚县、云南省会泽县等。
从申报城市的情况看，申报城市能够不同程度地反映出不同地域的历史文化特色和传统风貌，确实应当采取及时措施，积极地加以保护。但不无遗憾的是，不少地方在1980和1990年代、甚至于最近10年，将较高价值的历史地段以发展地方经济和改善居民生活为名拆毁掉了，或者为了发展文化旅游，采取了不当的改造和整治手段，破坏了文化遗存的真实性、完整性和生活延续性的原则，使历史文化价值大打折扣。一些城市过去的建设已经使高品质的历史文化街区遭受了严重破坏甚至荡然无存，现如今希望能够用实际的保护行动加以挽回，从中也令人深刻地意识到文化遗产是无法再生的资源。历史文化街区是承载历史文化名城价值和特色的关键载体，历史文化街区的数量和规模固然重要，但街区的品质才是关键中的关键。从申报历史文化名城的热潮中可以看到，认识保护文化遗产的意义并不困难，但提高对文化遗产价值的认识，加强对正确保护方法的学习才是当前刻不容缓的任务。
2.2 保护实践的一些进展
随着系统保护和依法保护理念的深入，地方越来越重视保护立法工作。越来越多的省市陆续出台或修订相关的保护管理规定、保护条例、实施办法、技术导则等地方性保护法规和技术规范，一些省市逐步成立了历史文化名城保护的专门管理机构，特别是随着住房和城乡建设部在更大范围的城市派驻城乡规划督察员，地方的文化遗产保护的管理水平得到了大幅提高。
历史文化街区是城市历史文化遗产保护体系的重要环节，中国名城保护近30年的实践证明，历史文化街区是名城保护的重点，有无完整和一定数量的历史文化街区既是成为申报名城的基本条件，也是保护名城的基本要求；同时，历史文化街区始终是名城保护的难点，历史文化街区保护与整治工作牵一发而制千钧，存在着认识上、方法上、政策上的诸多难点需要破解：同样，历史文化街区也是名城保护的亮点，越来越多的名城意识到保护好历史文化街区是彰显城市特色和提高城市综合竞争力的重要方面。因此，历史街区保护是实施名城保护与衡量保护实效的核心问题。
2.2.1 北京旧城保护
北京旧城保护规划的编制工作有了进一步的深化，虽然对旧城保护的方法依然存在着比较大的争论，但在什刹海地区、南锣鼓巷地区、前门鲜鱼口地区和大栅栏地区多种模式的实践探索取得了多种经验，由此，北京市政府在2007年开始的“修缮、改善、疏散”的政策，也开始发生微调，提出了“疏散、修缮、改善”的新思路，既是针对北京旧城保护核心矛盾的一种更加明确的政策指向，同时反映出政策对落实过程中可能产生的新的风险的考量。
在北京旧城保护诸多研究与实践当中，清华大学吴良镛院士领导的科研团队以“北京－2049”为题拓展北京旧城保护方面的研究，从更大的空间范围和更加长远的时间跨度上，对北京旧城的保护与发展进行分析研究，所提出的“积极保护、有机更新和整体创造”旧城保护思想值得关注。
2.2.2 苏州平江历史街区
苏州平江历史街区是苏州古城内保存最为完整、规模最大的历史街区，是我国最早开始保护的历史街区之一。自2003年实施街区保护以来，坚持“政府主导、渐进改善、永续发展”的保护思路，贯彻了正确的保护理念与方法，建立了街区保护实施与管理的机制。由于街区的保护整治在历史风貌保护、社会结构维护、实施操作模式等方面采取了正确的方法，受到专家和社会的共同认可。2009年苏州平江路被评为首批中国历史文化名街。
平江街区保护实施的主要经验在于：一是探索新形势下街区保护规划的编制重点，以解决街区自身的问题；二是在历史环境整治中以正确的保护理念决定和指导保护工程技术；三是坚持“政府主导，专家领衔、社会参与”的实施合作模式，以此贯彻正确的政绩观和保护观，构建和谐的社会环境，促进遗产保护的广泛共识。
从总体上看，越来越多的地方政府逐步认识到，历史文化名城的称号不仅仅意味着一种荣誉和文化资源，更重要的是一种责任。越来越多的地方政府的发展观念在逐渐转变，从以往单纯将历史文化遗存视为包袱，到现在将其视为不可再生的文化资源，是一种公共利益和公共资产，对其进行保护与合理利用是建设和谐社会和实现科学发展的重要工作内容。
历史文化街区保护是历史城市可持续发展的重要方面和条件，应“强调对旧城和村镇的更新，不能大拆大建和大撤大并，要采取有机更新的办法，避免各种利益驱动的改造活动及其所带来的建设性破坏，才能够实现历史传承、经济繁荣、环境适宜与社会和谐的目标。
3、配合名城申报的规划实践
3.1 历史文化名城保护规划
受城市总体规划修编或国家历史文化名城申报等力量的推动，新一轮历史文化名城保护规划修编和编制工作在全国推开，这些城市包括了宁波、保定、荆州、桐城、北海、太原、伊宁、佛山、中山等。我们观察到，新一轮历史文化名城保护规划修编和编制工作，依照《城乡规划法》、《文物保护法》、《条例》扩大保护范围和保护对象(城乡统筹、工业遗产、20世纪遗产、历史建筑等)，对如何协调文物保护规划(尤其是大遗址、古城墙、文化线路等)和解决开发压力等方面，在理论方法和实施操作层面展开了具有一定深度的探讨。
3.1.1 《北海历史文化名城保护规划》
该规划实践的特点在于重新审视北海保存较为完整的中西合璧特色的老城区，通过研究分析其城市起源、自身的发展演变、历史文化遗存状况，及与中国近代城市发展史、同期同类型城市在城市功能、形态、风貌等方面的比较，认识到北海老城的历史文化价值不仅在于保存有历史建筑集中连片的“历史文化街区”，更重要的在于它是近代通商口岸城市的珍贵实例。其城区范围区别于传统中国城市明确的城墙围护，是开放生长的滨海地区近现代商埠格局的范例。在这个认识基础上，进而对其城市历史格局的整体保护、展示和风貌延续做出保护规划，重在表现出这座历史城市发展脉络清晰、演变时段完整、要素保存完好的宝贵特点。这个规划有力地支持了北海市申报国家历史文化名城的工作。可喜的是，2010年11月初，国务院批复北海成为我国第111个国家历史文化名城。
3.1.2 《太原历史文化名城保护规划》
太原这座历史城市在从1980年代开始，在申报国家历史文化名城的道路上一波三折。早期城市决策者担心获得国家历史文化名城的桂冠会成为城市发展障碍的正确理念和方法。
4.2文化遗产保护的国际交流活动
2010年5～10月我国成功举办了上海世博会。展示、论坛与活动是2010年上海世博会的三大组成部分，三者都围绕“城市，让生活更美好”这一世博会核心主题展开，历史文化保护与展示是其中的一项重要内容。在保留有大量近现代工业遗产的世博园区，历史文化保护与展示的内容随处可见。展示主要是各展馆举办的关于城市历史文化的展示，如捷克布拉格城市案例馆对历史文化遗产的保护范例、以“古城保护与更新”为主题的苏州案例馆等。论坛有“城市更新与文化传承”主题论坛、“中国历史文化名镇保护与开发”论坛、“城市历史文化建筑的功能再造”论坛、上海石库门遗产保护与文化传承论坛、俄罗斯馆举行。城市环境的和谐发展与文化遗产保护”视频会议等。此外，园区还开展了各项与城市历史文化保护与传承有关的活动，如各项以历史文化为主题的国家馆日活动、表演等。这些内容丰富、引人入胜的展示、论坛与活动借助世博会这一特殊平台，组成了一次难得的国际历史文化保护交流与合作的盛宴，其作用和影响相信极其广泛和深远。
早在2005年，我国山西平遥古城与法国普罗万市缔结为友好城市，首开两个世界文化遗产城市合作交流之先河，中法双方还共同发表了世界文化遗产保护《平遥・普罗万》宣言。继2008年4月浙江乌镇中法文化遗产保护论坛和2009年7月中法世界文化遗产平遥古城保护与发展研讨会之后，2010年10月，首届中法文化遗产保护交流活动周在平遥举行。交流活动包括梁村、西宁堡生土建筑保护和创新工作营、梁村中法建筑与城市遗产保护联合设计成果展览等，中法两国专家在文化遗产保护、文化旅游产业发展等领域展开广泛的交流。
4.3 媒体和民间人士在历史文化保护中的作用
随着近年来中央和地方对文化遗产保护工作的重视，各类媒体对历史文化保护的报道、关注也在逐渐加强，同时也对各类威胁保护的不当开发建设活动形成了强大的社会舆论监督。“南京老城南”和“天津五大道”便成为社会的焦点。
2006年16位学术界和文化界著名人士曾吁请停止对南京老城南的最后拆除。2009年4月底，29位南京当地学人再次联名签署题为《南京历史文化名城保护告急》的信函，对在金陵古城内仅存的几片历史街区启动的大规模改造工程提出批评，认为：“再这样拆下去，南京历史文化名城就要名存实亡了!”新华社主办的《隙望》杂志两次报道了南京老城南的事件，引起社会和专业界的关注和议论。
而天津五大道拥有1920～1930年代建成的英、法、意、德、西班牙等不同国家建筑风格的花园式房屋2000多处，其中风貌建筑和名人故居有300余处，被公认为天津市最具特色的建筑文化景观。2008年开始的“聚客锚地”开发工程使五大道核心保护区的大量珍贵历史建筑、传统建筑相继面临灭顶之灾。2009年5月，10位文化遗产保护界著名人士，联名签署《关于整体保护天津五大道历史文化街区的紧急呼吁书》，对“聚客锚地”工程提出质疑，呼吁立刻停止对天津五大道历史文化街区的破坏。
两个事件都惊动了中央政府，相关部门立即展开调查，及时制止了拆迁活动。这是文化遗产幸运的一面。但从另一面我们也看到，在文化遗产保护领域地方政府依法决策、依法行政还有很长的道路要走。
此外，2009年由中国文化报社、中国文物报社联合主办了“中国历史文化名街”评选。评选活动不仅有专家评审，还有网上的公众投票环节。媒体积极参与到历史文化保护活动的组织中，充分唤起了公众认知历史文化价值、积极参与保护的热情。2009年6月选出了第一批“中国历史文化名街”，包括北京国子监街、平遥南大街、哈尔滨中央大街、苏州平江路、黄山市屯溪老街、福州三坊七巷、青岛关、青州昭德古街、海口骑楼老街、拉萨八廓街等。2010年，第二批“中国历史文化名街”揭晓，包括了无锡市清名桥历史文化街区、重庆市沙坪坝区磁器口古镇传统历史文化街区、上海市虹口区多伦路文化名人街、扬州市东关街、天津市和平区五大道、苏州市山塘街、黑龙江省齐齐哈尔市昂昂溪罗西亚大街、北京市烟袋斜街、福建省漳州市漳州古街历史文化街区和福建省泉州市中山路。从两批名单的比较中可以发现，在这项由媒体发起、专家和公众广泛参与的社会活动中，除了一些已经很知名的历史文化街区外，第二批开始将一些有历史文化价值、但保护整治行动尚未展开的历史文化街区纳入，或许通过这种方式，可以对这些城市的文化遗产保护工作多多少少起到促进的作用。
动态规划篇8
abstract：thecurrenttrafficsituationmakespeoplefeeltheexcessivecongestion，frequentaccidents，exhaustemissions，energysupplyimbalanceandotherissues，whichhasbecomeaninevitableobstacleineconomicsustainabledevelopment.intelligenttransportationisainformationrevolutionofsolvingtheproblemoftraffic.theoptimaldynamicpathplanningstrategyasanimportantissueinintelligenttrafficnetworkinformationmanagementsystem，isworthyofstudy.thispaperestablishedthedynamicmathematicalmodelofsinglevehicle，usedvehicleplanningalgorithmbasedonperiod，effectivelyavoidedthetrafficroad，reducevehicletravelcost，improvethereal-timeeffectandaccuracyofthevehiclepathplanning.
关键词：智能交通；动态路径规划；a*算法
Keywords：intelligenttransportation；dynamicpathplanning；a*algorithm
中图分类号：U495文献标识码：a文章编号：1006-4311（2013）33-0182-02
0引言
在智能交通道路网中，一方面当交通实时周围信息不能得到有效的反馈时，车辆的路径规划只能依据车载交通路网的电子地图进行道路静态路径规划；另一方面，在能够采集道路交通信息，并能够对正确的道路交通周围情况进行信息反馈，可采用车辆的动态最优路径规划，这也是智能交通工程科研领域研究的热点问题。车辆行驶的动态路径规划比静态路径规划更能够体现车辆行驶过程中状态的可信性、实时性及准确性[1]。
1单车动态路径规划数学模型
对于最优道路路径规划策略的研究上来说，道路口节点和路径就可以对智能交通网进行数学逻辑上的描述，这一个基本的数字路网模型图可以表示为：
G=（n，R，f）n={n1，n2，n3，…}ni=（xi，yi）R={r1，r2，r3，…}f：f（ri）=f（nj，nk）（1）
式中：G为智能交通道路的基本电子路网模型；n为道路网络路口节点的集合，ni为表示道路路网的任意一个节点，xi，yi为该任意节点的横和纵坐标；R为道路路网层路径的ri集合，为道路路网任意一段路径，f为两个道路口节点之间或任意一条道路径的权重值。
依据智能交通原始电子地图，创建交通路网的空间拓扑结构相图G，以此为基础建立动态路径规划数学模型，模型具体描述如下：
1.1模型建立的假设条件：①忽略交通网交通状况传感器检测的基本误差值；②智能交通网中的动态交通路况信息更新时间t，符合道路交通信息变化和动态路径规划时间需求；③智能交通网的实时交通信息流，能实时上传到交通网中心路径规划平台和车载路径规划端。
1.2建立数学模型①智能交通路网动态实时信息的R（G，t）周期时间t内，认为动态交通信息没有改变。R（G，t）可采用离散数学方式进行描述，R（G，wi），式中wi为周期时间数值为i×t时刻的交通网状态信息。在周期时间t内，由于当前的交通路况信息不变及道路阻抗不变，可应用车辆的静态路径规划算法。
②智能交通网中的动态道路阻抗函数确实。假设车辆行驶路段的实时交通平均车流速度，由安装与城市出租车上的GpS近似估算。取动态道路阻抗为车辆行驶路段的平均动态行驶时间为：tij=■（2）
式中dj为道路路径的长度；vij为GpS计算获得的第i个周期t的行驶车辆行驶在j道路路径上的车流量平均速度。
③车辆道路路径规划的价值函数。在车辆的动态最优路径规划中，不能同静态路径规划的价值函数一致，即目标函数上不能选取动态交通信息中的最短路径。通常选择车辆行驶的最短路径时间为目标函数，根据智能交通网的道路交通方式不同，动态路径规划的价值目标函数即不同。
2基于周期的单车辆规划算法
该算法的难度系数与车辆行驶工程中，实时交通信息的更新频率有关。设经过n次交通信息的更新，计车辆的动态路径规划为n+1。每一次动态道路路径的规划，应用a*算法，则算法的难度系数计算累加公式为：
（n+1）o（bx）=o（（n+1）bx）（3）
式中b为道路口节点的均值路段数，d为始末节点的查询深度指标。算法的计算量较大，但是平均分配在车辆行驶过程中的每一个阶段，则计算量将减少。同时n可以根据具体的时间交通道路信息，进行必要的调整。基于周期的单车动态路径规划算法流程图如图1所示。
3实验研究
将智能交通道路的交通状况分为1，2，3，4四个等级，等级越高，表示拥挤现象越严重。图中黑色标记的上三角形为车辆行驶过程中的起点，下三角形为车辆行驶过程中的末点。黑线为车辆的行驶过程中的交通堵塞路径。实验的过程是，在车辆行驶的路径过程中，设置交通状态管制信息，对于实时的当前交通信息，进行新的路径规划。图2车辆行驶过程中，改变当前的交通信息，设置黑线为交通堵塞路径，重新进行的路径规划，图3是车辆行驶过程中，设置的道路拥挤的情况，新的最优路径规划，对该交通堵塞道路口节点，进行了绕行，最终车辆到达了行驶者设定的末点。
4结论
基于周期的单车动态路径规划算法，有效实时的规划车辆行驶道路路径，可以对交通实时增加的交通堵塞，进行绕行，能够降低对车辆行驶者的出行成本，由于是基于一定周期的自主车辆规划算法，在基于交通路径规划的中心式处理系统中，不会出现计算、处理上的不可控，并能够有利于中心的处理器进行有效的计算。该算法的优势就是在于能够充分使用系统的计算资源。根据申请导航的车辆数量，进行算法的有效更变频率，满足了车辆行驶过程中的实时性要求，同时能够产生相应控制的系统自适应性及鲁棒性。算法的不足之处就是未对车辆行驶过程中，对交通道路的影响进行考虑。
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动态规划篇9
随着微小卫星在侦察、导航、数据中继及早期预警等领域得到越来越广泛的应用，微小卫星的安全性能也越来越得到重视。空间探测设备，反卫星武器的快速发展越来越多地限制了微小卫星的使用[1?3]。为提高在轨微小卫星的使用效能及生存能力，对其进行低可观测性设计是一个有效的方案。目前，对中、低轨卫星的探测主要由雷达完成，因此低可观测性设计中低雷达探测特性是关键。除了对微小卫星的外形进行低可观测外形设计外，对其进行适当的飞行姿态规划以提高其低可观测特性也很有必要[4?5]。
对微小卫星的飞行姿态规划可从静环境和动环境两个方面进行规划。静环境主要是指环境中的威胁分布和各威胁设备的威胁性均已知，可以精确地进行规划，有效地提高卫星的低可观测特性；动环境规划则是规划前并不知道威胁分布，也不知道有哪些威胁设备及威胁设备的威胁性，只有当卫星处于当前位置时才获得该位置所对应的威胁设备的分布情况，所以需要对卫星在飞行过程中进行实时调整来降低卫星的低可观测性能。本文主要对微小卫星动环境规划进行研究。 []
微小卫星姿态规划与无人机等的航迹规划的基本思想都是在一定的约束条件下寻找一种飞行方式，使无人机等所受到威胁最低，所以对微小卫星的姿态规划可以参考航迹规划方面的算法。目前国内外对路径规划算法的研究很多，常见的有Dijkstra算法、a*算法及相关的改进a*算法[6]、概率地图方法（probabilisticRoadmapmethod，pRm）[7]、Voronoi图法[8]、快速扩展随机树算法（RapidlyRandomexploringtrees，RRt）[9]等以及智能优化算法如粒子群算法[10]，遗传算法[11]，混沌算法[12]等，前几种方法都属于图搜索算法，算法的实现需要知道威胁分布情况，对于动环境规划并不适用，所以本文采用智能优化算法对微小卫星低可观测飞行姿态进行动环境规划。
1混沌优化算法
混沌优化算法（Chaosoptimizationalgorithm）的基本思想是把混沌变量从混沌空间映射到解空间，然后利用混沌变量具有遍历性、随机性和规律性的特点进行搜索。混沌优化算法具有对初值敏感、易跳出局部极小、搜索速度快、计算精度高、全局渐近收敛的特点。
混沌算法首先应使优化变量在空间中处于混沌状态，一般选用式（1）所示的Logisic映射来产生混沌变量，其中[μ]是控制参量。设[0≤xn≤1，n=0，1，2，…，][μ=4]时，Logisic映射完全处于混沌状态[12]。混沌优化算法需要在混沌区间任意设定[i]个初值（不能为方程（1）的不动点0.25，0.5，0.75）作为[i]个初始混沌变量。
[xn+1=μxn（1-xn），0≤xn≤1]（1）
设一类连续对象的优化问题为求函数最小值，如式（2）所示：
[minf（xi），i=1，2，…，n；a≤xi≤b]（2）
采用混沌优化算法的基本步骤如下：
（1）算法初始化：给式（1）中的[xn]赋予[i]个大小在[0，1]之间的初值，可以得到[i]个变量[xi.n+1，]将这[i]个变量作为初始混沌变量；
（2）首先初始化相应的性能指标，随机设定一个最优解[xopt，][fopt]作为初始最优解，因为优化的是最小值，所以先初始化一个较大的[fopt，]保证[fopt]在接下来的迭代搜索中能取到当前优化问题的最优解；
（3）用混沌变量进行迭代搜索；
Step1：因为优化问题的变量区间为[[a，b]，]所以需要将[i]个混沌变量[xi.n+1，]按式（3）分别转化为[i]个混沌变量[x′i.n+1，][x′i.n+1]在[[a，b]]之间：
[x′i.n+1=a+（b-a）xi.n+1]（3）
Step2：用混沌变量[x′i.n+1]进行迭代搜索，[k]是迭代次数，[fi（k）]表示变量为[x′i.n+1]时的函数值。若[fi（k）≤fopt，]则[fopt=fi（k），][xopt=x′i.n+1，]否则不执行任何操作；
Step3：[k=k+1；]
Step4：将[x′i.n+1]通过式（3）的逆运算转换回混沌变量区间[0，1]，即将[x′i.n+1]转换回[xi.n+1；]
Step5：将[xi.n+1]代入式（1）中的[xn，]继续进行混沌映射，得到新的混沌变量；
Step6：重复步骤（3），当[fopt]保持不变时，迭代搜索完成，输出[xopt，][fopt。]
图1为初始值分别为0.501和0.502两个点的混沌演化轨道，初始距离仅为0.001，采用Logistic映射迭代后，两个点逐渐分离。可以看出，前6次迭代两个点的距离还比较近，在图中表现为两个点基本重合，当迭代次数超过7次后，两个点迅速分离，分别按照各自的混沌轨道运行。由此例可以看出混沌运动的初值敏感性和遍历性。
图10.501和0.502两点的混沌演化轨道
2粒子群优化算法
粒子群优化算法（particleSwarmoptimization，pSo）是基于群体智能的一种进化计算方法。pSo算法中每个粒子就是解空间中的一个解，它根据自己的经历和整个粒子群的经历来调整自己。每个粒子在飞行过程的最好位置就是该粒子本身所找到的最优解。整个粒子群在飞行过程中经历的最好位置就是整个种群目前所找到的最优解。粒子本身的最优解叫做个体最优解[pbest，]整个粒子群体找到的最优解叫做全局最优解[gbest。]每个粒子根据上述两个最优解结合更新公式不断更新自己，从而产生新一代粒子群体，粒子的“好坏”程度由适应度函数来评价。与一般的进化算法相比，pSo概念简单、容易实现并且需要调整的参数少，目前广泛应用于各种优化领域。
在pSo算法中，每个粒子可以看作是解空间中的一个点，假设粒子种群规模为[n，]则第[i（i=1，2，…，n）]个粒子的位置可表示为[Xi。]粒子的位置即是适应度函数的变量，根据粒子位置及适应度函数可以计算出粒子的适应度，根据适应度判断粒子的“好坏”程度。粒子所经历过的“最好”位置记为[pbest（i）]，该粒子的更新速度用[Vi]来表示，粒子群体所经历的“最好”的位置的用[gbest]表示，第[i]个粒子的速度和位置更新公式为：
[Vi（k+1）=ω?Vi（k）+c1?r1?（pbest（i）-Xi（k））+c2?r2?（gbest-Xi（k））]（4）
[Xi（k+1）=Xi（k）+Vi（k+1）]（5）
式中：[c1，][c2]为常数，称为学习因子；[r1，][r2]是[0，1]上的随机数；[ω]称为惯性权重，同时粒子在更新自己的速度和位置的时候还受最大更新速度[Vmax]和最小更新速度[Vmin]的约束[13?15]，即[Vi∈[Vmax，Vmin]]。
粒子群算法的步骤如下：
（1）首先在搜索空间里初始化粒子种群。假设粒子种群规模为[m，]种群中的粒子记为[Xi，]粒子维数为[n，]表示为[（ai1，ai2，…，ain），]即粒子在搜索空间中位置的坐标。同时初始化每个粒子的飞行速度[V，]也是一个[n]维向量[（Vi1，Vi2，…，Vin），]其中[i=1，2，…，m；]
（2）根据每个粒子的位置和适应度函数，计算出每个粒子的适应度；
（3）比较适应度的大小，将每个粒子的当前适应度与该粒子的个体最优解相比较，若当前适应度优于个体最优解，则用当前位置取代个体最优解的位置；否则，个体最优解保持不变；
（4）首先比较得出最优粒子，然后将该粒子的适应度与种群最优解比较，若当前适应度优于种群最优解，则用当前位置取代个体最优解的位置；否则，种群最优解保持不变；
（5）根据更新公式（4），（5）来更新粒子的速度和位置；
（6）重复步骤（2）～（5），直到适应度函数达到最优或者满足迭代条件。
3动环境规划算法设计 []
3.1雷达分布及威胁水平计算模型
由于雷达是低可观测微小卫星最主要的威胁，所以在威胁水平评估建模中，主要考虑雷达作为威胁设备。当卫星处于某一位置时，并不是地球上所有的雷达都对卫星具有威胁性，而只是在某一角度内的雷达才对卫星具有威胁性，如图2所示。为了计算出卫星在某一位置时的威胁性水平，首先应分辨出哪些雷达对卫星具有威胁性[16]。
图2威胁区、威胁设备及威胁方向定义
建立如图2所示的直角坐标系。取微小卫星位置[S]为坐标系原点，[x]轴指向为星体飞行方向，[z]轴指向为地球质心方向。图2中，[oe]为地球质心，表示威胁雷达或激光设备，表示无威胁雷达或激光设备。
自卫星位置[S]向威胁分布球面引切线，由切点可确定一个平面[aocB]垂直于[z]轴，平面[aocB]球面划分曲面[aCB、]曲面[aDB]两个部分。由雷达的工作原理可知仅分布在曲面[aCB]上的雷达能够探测到微小卫星，因此，可将该曲面定义为威胁区，威胁区内的设备定义为威胁设备，威胁设备相对于微小卫星的方向称为威胁方向。
威胁区俯仰角[θz]为切线[Sa]与[z]轴的夹角，[（θt，φt）]为威胁方向的俯仰角及方位角，[（θs，φs，γs）]为微小卫星低可观测外形的姿态，[θs，][φs，][γs]分别表示微小卫星相应的俯仰角、方位角及横滚角[4]。
威胁区对应俯仰角[θz]可根据卫星飞行高度[h]及地球半径[Re]按公式（6）求得：
[θz=arctanRe（Re+h）2-R2e]（6）
3.2雷达威胁性定义
根据雷达方程及二元假设检验理论[4?5]，可得到雷达检测概率[p]随[σR4]单调递增。因此雷达的威胁性可由雷达监测概率来表示，本文将雷达威胁性[t]定义为[t=kσR4]（7）
式中：[R]为雷达作用距离；[σ]为微小卫星的雷达散射截面积（RadarCross?Section，RCS）；[k]为雷达威胁等级加权系数。当一个区域内有多部雷达时，只要被一部雷达探测到，则微小卫星就被发现，所以只要保证威胁性最大的雷达探测不到微小卫星即可。将威胁性最大的雷达对微小卫星的威胁性定义为卫星在该区域面临的威胁水平[t，]即：
[t=maxt1（t），t2（t），…，tn（t）]（8）
式中：[n]为威胁雷达数；[ti]（[i=]1，2，[…，n]）为第[i]部雷达的威胁性。
3.3规划空间压缩
（1）对卫星产生威胁的雷达是威胁区内的雷达，所以微小卫星俯仰角[θ]的规划只需要在威胁区俯仰角[θz]内即可，即：
[θ∈[0，θz]]（9）
（2）根据姿控最大速度，前一时刻卫星的飞行姿态为[（θ0，φ0，γ0）]，则[t]时刻卫星外形姿态[（θ，φ，ν）]应满足：
[θ∈[θ0-ωθt，θ0+ωθt]]（10）
[φ∈[φ0-ωφt，φ0+ωφt]]（11）
[γ∈[γ0-ωγτ，γ0+ωγτ]]（12）
式中：[ωθ，ωφ，ωγ]分别为卫星俯仰角[θ，]方位角[φ，]横滚角[γ]单位时间内的最大调整角度。
（3）目前，卫星低可观测外形多为锥形轴对称设计，所以对横滚角的调整对规划性能的影响很小，因此，可将4维规划空间[{θ，φ，γ，t}]简化为3维[{θ，φ，t}]，既可降低规划空间规模和规划计算复杂度，又可以降低规划算法设计难度[16]。
3.4规划代价
卫星规划性能主要考虑两个方面：威胁水平和姿控能耗。提高微小卫星的低可观测性能首先要保证卫星拥有较低的威胁水平，其次，由于微小卫星的工作特点，对微小卫星的姿态的控制需要在有限的姿控能耗下完成。
假设威胁雷达的威胁等级相同，则可取威胁等级系数[k=1。]根据式（8）则可以得到，微小卫星在[t]时刻面临的威胁水平[t（t）]为：
[t（t）=max（σ1R41，σ2R42，…，σnR4n）]（13）
在[t]时刻，定义卫星的姿控能耗代价[C（t）]为：
[C（t）=aθ?Δθ，aφ?Δφ，aγ?Δγ]（14）
式中：[aθ，aφ，aγ]分别为[θ，φ，γ]的能耗加权系数；[Δθ，Δφ，][Δγ]分别为前一时刻到[t]时刻[θ，φ，γ]的变化角度，且满足：
[ΔθΔt≤ωθ]（15）
[ΔφΔt≤ωφ]（16）
[ΔγΔt≤ωγ]（17）
卫星的规划代价则为：
[f（t）=t（t）+C（t）]（18）
3.5混沌粒子群（chaospSo）规划算法
上述分析可知，[t]时刻雷达对微小卫星的威胁性可由[t]及[C]决定。对微小卫星飞行姿态规划就是寻找一组最优飞行姿态[（θt，φt，γt），]使式（18）所确定的[f（t）]的值最小，因此，可以采取智能优化算法进行规划。在粒子群算法的基础上引入混沌运动，增加了粒子在规划空间的遍历性，从而提高了规划算法的精确性。
根据粒子群优化算法特征[13?15]，惯性权值[ω]可定义为：
（19）
式中：分别为惯性权值的初始值和终止值。粒子的适应度函数即为卫星的规划代价，粒子的位置即为卫星飞行姿态。
结合混沌优化算法和粒子群优化算法的基于局部近似最优解的混沌粒子群优化规划算法的步骤如下[17?18]：
（1）以微小卫星之前的飞行姿态为基础，根据式（20）～（25）初始化规模为[n]的初始粒子种群：
[pθ（i）=θinitial+rθ?ωθ?tc]（20）
[pφ（i）=φinitial+rφ?ωφ?tc]（21）
[pγ（i）=γinitial+rγ?ωγ?tc]（22）
[vθ，φ，γ（i）=0]（23）
[fopt（i）=∞]（24）
[gopt=∞]（25）
式中：[θinitial，][φinitial，][γinitial]分别为动环境规划中的初始规划姿态（俯仰角、方位角、横滚角），即微小卫星前一时刻的飞行姿态，[rθ，][rφ，][rγ]为[-1，1]内的随机数；[tc]为规划时长，[pθ，][pφ，][pγ]为初始化的粒子飞行姿态，[i]表示第[i]个粒子，[vθ，φ，γ（i）]表示第[i]个粒子的初始更新速度；[fopt]为个体最优解；[gopt]为种群最优解。
（2）计算出当前位置内的威胁雷达数目，根据威胁雷达分布计算出卫星规划代价。
（3）将当前的规划代价与个体最优解相比较，若小于个体最优解，则用当前姿态代替粒子最优姿态，保存粒子个体最优姿态，同样的，将当前种群中的最优解与先前保存的种群最优解相比较，若小于先前种群最优解，则用当前种群最优个体的信息取代先前的种群最优个体的信息，并保存种群最优个体。
（4）更新粒子信息
速度更新公式：
[vθ（k+1）=ω?vθ（k）+c1?r1?（θfoptn（i）-θ（i））+c2?r2?（θgopt-θ（i））]（26）
[vφ（k+1）=ω?vφ（k）+c1?r1?（φfoptn（i）-φ（i））+c2?r2?（φgopt-φ（i））]（27）
[vγ（k+1）=ω?vγ（k）+c1?r1?（γfoptn（i）-γ（i））+c2?r2?（γgopt-γ（i））]（28）
姿态更新公式：
[θ（k+1）=θ（k）+vθ（k+1）]（29）
[φ（k+1）=φ（k）+vφ（k+1）]（30）
[γ（k+1）=γ（k）+vγ（k+1）]（31）
式中：[c1，][c2]是常数，称为学习因子；[r1，][r2]是[0，1]上的随机数，[ω]也为一个常数，称为惯性权值；粒子移动速度[v∈（vmin，vmax），][vmin，][vmax]是常数，用来设定粒子移动速度。粒子移动速度与惯性权值都是用来维护全局最优解与局部最优解的平衡，本文引入动态权值[ω，]即减小了粒子群算法对粒子移动速度的依赖，所以本文中粒子移动速度的设定对粒子群算法性能影响较小。
若更新后的姿态不满足式（10）～（12）的范围，若[θ<θ0-ωθt，]则[θ=θ0-ωθt；]若[θ>θ0+ωθt，]则[θ=θ0+ωθt。]同理判断出[φ，][γ]的取值。
（5）如果粒子有重叠现象，即粒子聚集在某个极值附近的情况，则保留其中一个粒子不变，其他粒子赋予混沌运动，首先将粒子逆运算到混沌区间即[0，1]，若粒子区间为[[a，b]，]根据逆运算公式[x=（x-a）（b-a）]转换，然后再采用Logistic映射进行迭代，再根据式（3）变换到优化变量空间中，其中需要判断当更新后的姿态不满足式（10）～（12）的范围时，若[θ<θ0-ωθt，]则[θ=θ0-ωθt；]若[θ>θ0+ωθt，]则[θ=θ0+ωθt。]同理判断出[φ，][γ]的取值。
（6）重复算法步骤（2）～（5）直到满足迭代数或者最优解稳定，输出最优粒子的信息。
4算法仿真结果及分析 []
本文的仿真条件如下：地球半径取6371km，卫星的飞行高度为500km，俯仰角。
首先对卫星在处于某一位置时，分别采用粒子群算法和混沌粒子群算法进行规划仿真。当两种算法的迭代次数均为1～50次时，规划得到的最小威胁代价水平如图3所示。
图3迭代次数为1～50次时chaospSo和pSo的规划结果
当算法迭代次数均为50次时，将两种算法均重复运行50次，规划得到的最小威胁水平如图4所示。
从仿真结果可以看出，随着迭代次数的增加，混沌粒子群算法规划处的结果趋于稳定，而粒子群算法则有一定的波动性，因为粒子群算法本身容易陷入局部最优解，混沌运动的遍历性和随机性可以使其跳出局部最优解，增强了粒子群算法的搜索性能；同时迭代次数均为50次时，混沌粒子群算法也比粒子群算法更稳定，所以可以看出混沌粒子群算法性能更优。
图4迭代次数均为50次时chaospSo和pSo
重复运行50次的规划结果
接下来对卫星绕地球运行一周进行规划，每个位置算法规划迭代次数均为50次，将两种算法进行比较的同时与无规划（[θ，][φ]均为[0°]）情况进行比较。卫星绕球心每飞行[1°]进行飞行姿态规划，即[tc=1°]。
图5所示为雷达在300mHz工作频率时对卫星进行飞行姿态规划后卫星在飞行过程中的俯仰角和方位角的变化，实线和点线分别表示采用chaospSo规划后的卫星俯仰角[θ]，方位角[φ]的变化，点划线和虚线分别表示采用pSo规划后的卫星俯仰角[θ，]方位角[φ]的变化。由于设定的俯仰角的能耗系数比方位角的大，所以在图中俯仰角的变化比较小，主要通过调整方位角来减小卫星威胁代价。
图5300mHz频率采用chaospSo和pSo规划时
卫星飞行俯仰角[θ，]方位角[φ]变化
图6所示是进行飞行姿态规划后的卫星在飞行过程中的威胁代价图。实线（chaospSo）采用chaospSo算法规划后的威胁代价水平分布。点线（pSo）表示的是采用pSo算法进行规划后的威胁代价水平分布，虚线（noplan）表示的则是无规划时的卫星威胁代价水平分布。
表1300mHz频率卫星无规划时，pSo规划时
及chaospSo规划时的仿真数据
[＼&威胁代价/dBsm＼&姿控能耗代价＼&规划代价＼&无规划＼&516.6000＼&0＼&516.6000＼&pSo＼&-466.2631＼&24.0400＼&-442.2231＼&chaospSo＼&-658.9213＼&18.6400＼&-640.2813＼&]
由表1和图5，图6可以看出不管是pSo算法还是chaospSo算法，都可以在很大程度上降低卫星的威胁代价，图中在某些地方规划后的威胁代价大于未规划时的威胁代价，是因为图中的威胁水平曲线是微小卫星在当前位置面临的威胁水平，而本文的规划代价为初始位置到当前位置的总体威胁水平，所以会出现在某些位置的代价值偏大的情况，但是总体上的代价值会远远小于未规划时的代价。由于规划是实时规划，因为最大调整角度的约束，所以卫星某一时刻某个位置的规划结果很依赖于前一时刻的卫星飞行姿态。如图中所示，有些地方pSo的规划结果会优于chaospSo就是因为前一时刻的飞行姿态不同。但是从整体规划来看，chaospSo的规划结果还是优于pSo，因为chaospSo对最优解的搜索能力比pSo更强更稳定。
图6300mHz频率采用chaospSo和pSo规划时
微小卫星的威胁代价水平分布
5结论
本文以粒子群算法和混沌算法为基础，对微小卫星进行了动环境的飞行姿态规划的算法设计。采用粒子群算法和混沌粒子群算法分别对微小卫星在某一位置和飞行一个周期两种情况进行规划，规划结果显示混沌粒子群算法比粒子群算法的规划性能更好，同时通过与无规划时微小卫星所面临的威胁水平相比较，可以看出两种算法均能有效提高微小卫星的低可观测性能。
微小卫星飞行姿态规划是个复杂的多学科课题，对卫星进行姿控规划的同时也对能源系统设计提出新的要求，同时进行姿态规划可能会对卫星功能及寿命产生一定影响。这些问题需要通过多学科的交流合作进行进一步研究。
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动态规划篇10
关键词：输电网规划方案优序法动态综合评价
中图分类号：tm73文献标识码：a文章编号：1674-098X（2014）06（a）-0252-01
随着电力市场机制的引入和电网规模的不断扩大，新的输电网规划在考虑众多因素基础上，可提出多种方案。这就要运用相应的统计方法评价各种方案的经济性、可靠性、社会性和适应性等目标，从中找出最优的输电网规划方案。常用的有模糊综合评判法[1]、层次分析法、数据包络分析法[2]、优度评价法[3]以及灰色关联度和理想解法[4]、区间层次分析法[5]、集对层次分析法[6]等统计方法，用于电网规划方案的综合决策。作者试图将优序法用于输电网规划方案动态综合评价，以便合理选择规划方案。现将结果报告如下。
1资料与方法
1.1资料来源
以某输电网规划方案的决策属性为基本资料，各评价指标和各时段的归一化权重见表1。应用优序法对3种方案进行动态综合评价，选出其中最优方案。（表1）不同时段三种输电网规划方案的决策属性及其优序数计算和评价表[6]。
1.2统计方法
优序法的基本步骤[7]为：①确定评价方案和评价指标；②将各方案分解对各指标进行赋优序数；③计算各方案的总优序数；④按总优序数大小顺序确定各方案的优劣等级。为了与文献[6]所的结论进行比较，在统计分析时引用原文献各评价指标和各时段的归一化权重，应用加权法分别计算各时段分方案总优序数和综合三个时段不同方案的总优序数。
2结果
2.1单指标赋优序数
由专业知识可知，投资费用、运行费用、缺点成本、线变占地面积为低优指标，其余为高优指标。分别对不同时段不同方案的同一指标赋优序数Rij，最劣方案的优序数为0，最佳方案的优序数为n-1，指标值相同者的优序数相等，为平均优序数。对低优指标，数值最大（属性程度最高）者，优序数为0，最小（属性程度最低）者为n-1；高优指标相反。见表1各指标评价值后括号内的数字。
2.2不同时段不同方案优劣等级的比较
按照公式Ri=ΣwjRij（wj表示评价指标的权重）计算不同时段不同方案的分总优序数见表1最后一行。按大小顺序确定各时段各方案的的优劣等级结果为t2时段方案2>t2时段方案1=t2时段方案3>t3时段方案3>t1时段方案3>t1时段方案2>t3时段方案1>t3时段方案2>t1时段方案1。
2.3不同方案综合动态综合评价
按照公式R=ΣwiRi（wi表示不同时段的权重）计算方案1～3的分总优序数分别为3.4335、3.9259和4.6531，可见方案3>方案2>方案1。
3讨论
优序法是系统工程中系统评价的一种方法。该方法通过对各项评价指标分别排序，分别对各序号（等级）以相应的评分值即优序数，然后综合诸评价指标，分别计算评价对象的总优序数，通过对多目标决策问题进行两两相对比较，最后给出全部方案的优序排序。
与文献[6]分析结果比较，集对层次分析所得各时段不同方案的优劣等级为t1时段方案2>t3时段方案3>t3时段方案1>t1时段方案3>t2时段方案1=t2时段方案3>t2时段方案2>t1时段方案1>t3时段方案2，与优序法差异较大。可从以下方面分析原因：①优序法在对同一指标赋优序数时仅考虑了指标值的相对大小，没有很好地利用原始数据的丰富信息；②在集对分层分析时，对于定性指标赋值不同时，是否可以得到与文献[6]相同的结论。考虑整个规划阶段，两种方法所得排序相同，均说明输电网规划的动态评判具有重要的意义。
应用优序法动态综合评价输电网规划方案，原理自明，思路清晰，简便实用。该方法的融合性较强，能同时处理定性和定量指标，通过计算不同时段（时间序列）不同规划方案的加权分总优序数，实现各时段不同方案的优劣评价；通过计算加权总优序数，实现考虑整个规划阶段的不同规划方案的动态综合评价，值得推广应用。
参考文献
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