导读:本文包含了优路径论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:合理原则,积极权利纠纷,横向权利纠纷,比例原则
优路径论文文献综述
肖石灵[1]（2019）在《合理原则:解决积极和横向权利纠纷的更优路径》一文中研究指出比例原则正在全球广泛传播,越来越多的法院采用比例原则来审理涉及基本权利的纠纷案件,部分学者提出比例原则是解决基本权利纠纷的"唯一原则""最佳原则"。解决基本权利纠纷应根据其类型和特征采用恰当的审查标准,不论法理还是实证案例都表明比例原则不是解决基本权利纠纷的唯一路径,合理原则不仅是解决基本权利纠纷的另一有效路径,而且其审查内容和强度、结构和理念都更契合积极权利纠纷和横向权利纠纷的特征,能够更有效地实现经济、社会和文化权利与公共利益之间的平衡,以及公民权利之间的平衡,是解决积极、横向权利纠纷的更优路径。(本文来源于《财经法学》期刊2019年06期）
杜亮[2]（2019）在《基于最优路径的电网状态计算与不良数据辨识》一文中研究指出电网状态计算与不良数据辨识,能为电力系统运行分析提供准确可靠的数据系统,是电网安全稳定控制的基础。提出了一种考虑不同量测精度和量测方向的网络搜索新方法,选择量测组合精度更高的最优路径进行状态计算。利用电压一致性检测、PMU/SCADA一致性检测、KCL一致性检测和KVL一致性检测方法,实现不良数据辨识。IEEE 14节点系统算例结果表明,最优路径法具有较高的计算精度,且能正确辨识不良数据。(本文来源于《电工电气》期刊2019年11期）
谢懿[3]（2019）在《基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究》一文中研究指出传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
王勇,王颖[4]（2019）在《中国实现碳减排双控目标的可行性及最优路径——能源结构优化的视角》一文中研究指出基于能源结构优化视角对中国实现碳强度和碳峰值"双控"目标的可行性及最优路径进行分析.首先构建马尔科夫链和多目标优化模型,分别从自然演进、政策约束和成本约束角度预测能源消费结构;其次,将3种能源消费结构情景与3种经济发展情景结合,共得到9种综合情景下碳强度和碳峰值预测结果,判定各情景实现"双控"目标的可行性;最后,采用多属性决策模型分析"双控"目标的最优路径.结果表明,9种情景下,中国均可实现2020年和2030年的碳强度目标;然而,并非所有情景都能实现2030年碳排放达峰目标,经济发展速度与实现碳排放达峰目标的难易程度成反比.经济中速发展及减排政策约束下的能源结构调整情景是实现"双控"目标的最优路径,减排政策是"双控"目标顺利实现的关键所在.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年10期）
汪贵庆,袁杰,沈庆宏[5]（2019）在《基于精英蚁群算法的交通最优路径研究》一文中研究指出随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2019年05期）
江群,戴戈南,张森,葛又铭,刘玉葆[6]（2019）在《基于用户偏好的最优路径搜索》一文中研究指出本文研究基于用户偏好的最优路径搜索,在预算约束下寻找一条满足用户偏好即关键字和权重偏好的最优路径.此研究问题是NP-hard.为了高效地解决这类查询问题,本文提出新的索引建立方法,在查询阶段利用索引结构过滤出候选节点集.另外,提出基于A*的路径搜索算法来做路径查询,并利用几个有效的剪枝策略加快算法的执行速度.在两个真实的签到数据集上的实验结果证明了本文提出方法的有效性.当预算时间设置为4～7h时,与已有最好的PACER算法相比,本文的路径搜索算法消耗的查询时间更短.(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
蒲永妮[7]（2019）在《基于蚁群算法的智能交通最优路径探究》一文中研究指出对于汽车智能交通的最佳路线问题,业界学者提出了蚁群概念和算法,其具有实时规划的效能。基于此,笔者提出了改进蚁群算法,借助智能交通模型比较传统算法和改进算法的性能。通过试验发现,改进蚁群优化算法能够有效解决路径问题。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年18期）
熊赣金[8]（2019）在《舰船计算机网络入侵最优路径推演模型构建》一文中研究指出传统的网络入侵最优路径推演模型存在检测率低的问题,为了解决这个问题,提出舰船计算机网络入侵最优路径推演模型构建。将数据包存入规则库中进行特征匹配,在通过马氏距离判断法,对每一个网络分段内部的动态攻击图进行近似处理,并采用Beta分布的定位法,获取舰船计算机网络入侵最优路径,在完成上述操作后,将时间因素引入到模型中,实现舰船计算机网络入侵最优路径推演模型的构建。实验中以一个标准的实验网络为平台,为确保实验结果的可行性,采用脆弱性扫描工具对2种模型进行检测率对比实验,由对比实验结果可知,所提模型的检测率更高。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年18期）
张春阁[9]（2019）在《基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法》一文中研究指出传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年18期）
孙雨萌,张旭秀,曹晓月[10]（2019）在《天津市轨道交通最优路径换乘查询系统》一文中研究指出针对目前城市交通线网规划日渐复杂,乘客在选择换乘出行时易出现衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题,以天津市轨道交通为例,应用通用性、可移植性较强的SPFA算法对最优换乘路径做了系统性优化,从换乘乘客角度出发,本着最少换乘站数及最短换乘时间两方面原则,应用Microsoft Access作为数据库开发工具,基于Visual Basic语言设计最优换乘系统,为用户提供最优换乘路径,并提示乘客换乘所需时间及站数等,从根本上解决乘客因换乘所带来的出行困扰。(本文来源于《大连民族大学学报》期刊2019年05期）
优路径论文开题报告
（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：
电网状态计算与不良数据辨识,能为电力系统运行分析提供准确可靠的数据系统,是电网安全稳定控制的基础。提出了一种考虑不同量测精度和量测方向的网络搜索新方法,选择量测组合精度更高的最优路径进行状态计算。利用电压一致性检测、PMU/SCADA一致性检测、KCL一致性检测和KVL一致性检测方法,实现不良数据辨识。IEEE 14节点系统算例结果表明,最优路径法具有较高的计算精度,且能正确辨识不良数据。
（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。
优路径论文参考文献
[1].肖石灵.合理原则:解决积极和横向权利纠纷的更优路径[J].财经法学.2019
[2].杜亮.基于最优路径的电网状态计算与不良数据辨识[J].电工电气.2019
[3].谢懿.基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究[J].舰船科学技术.2019
[4].王勇,王颖.中国实现碳减排双控目标的可行性及最优路径——能源结构优化的视角[J].中国环境科学.2019
[5].汪贵庆,袁杰,沈庆宏.基于精英蚁群算法的交通最优路径研究[J].南京大学学报(自然科学).2019
[6].江群,戴戈南,张森,葛又铭,刘玉葆.基于用户偏好的最优路径搜索[J].华东师范大学学报(自然科学版).2019
[7].蒲永妮.基于蚁群算法的智能交通最优路径探究[J].信息与电脑(理论版).2019
[8].熊赣金.舰船计算机网络入侵最优路径推演模型构建[J].舰船科学技术.2019
[9].张春阁.基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法[J].舰船科学技术.2019
[10].孙雨萌,张旭秀,曹晓月.天津市轨道交通最优路径换乘查询系统[J].大连民族大学学报.2019