VRP问题的建模及算法研究
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VRP问题的建模及算法研究
作者：孔阳李世伟孔晓丹
来源：《科技经济市场》2015年第07期
摘要：近年来随着社会智能交通的兴起，电子商务不断发展，中国现代物流业进入了高
速发展时期。车辆配送作为物流业中一个核心功能，被作为重要的研究对象。本文以车辆路径问题为出发点，研究了车辆路径问题多目标优化算法，利用建模做出了算法优化方案，对现实操作中具有现实意义。
关键词：车辆路径；数学模型；多目标优化
0 引言
近年来，随着电子商务和社会智能交通的不断发展，人们生活的方方面面都有物流的支撑，配送作为物流系统中一项重要的活动，其作用已经越来越重要，从运输、仓储、配送等
过程中，将产品或信息传送到指定的顾客位置，是配送的主要功能和属性。对VRP问题进行研究能够提高物流企业的配送水平，对公司而言显得尤其突出和重要。
1 车辆路径问题
1959年Dantzig提出了车辆路径问题（VRP）[1]。车辆路径问题（VRP）问题中的旅行商问题（TSP）被学者Gaery[2]在其论文中证明旅行商问题是一个NP难题，故VRP问题也是一个NP难题。NP难题不光在理论研究上有很大意义，在现实生活中的意义也十分显著，在车
辆路径优化问题上就得到印证。车辆路径问题主要是指在某一区域内存在需要货物的客户要从配送中心得到货物补充，客户的货物由配送中心统一配送，由车队进行配送负责货物，通过合理的安排车辆路径线路，以保证在一定的约束条件下，做到诸如成本小，时间耗费少和路程短等目的完整路线规划问题，见图1所示。
车辆进行配送过程中，是以车辆的载重为计算衡量，其成本计算为载重量乘以路线距离。常见的优化目标就是总路线长度的最短，节约物流公司和客户的时间，节省大量成本，尽可能地降低车辆成本是保证物流公司提高运营效率，尽量地使总成本最低，以保证运营的正常运作。
2 车辆路径问题的算法
当客户量少的时候，我们可以选取一些精确算法进行求解。精确算法是指最优解可以通过推理和数学计算得到答案的一种求解算法[3]。当客户数量的庞大，物流配送网络也就越大，
我们需要选择人工智能算法来解决此类问题。以下为几个比较常见的人工智能算法[4]。
（1）Clarke-Wright算法、
数学建模中数学模型方法的研究[文献综述]
毕业论文文献综述 信息与计算科学 数学建模中数学模型方法的研究 一、前言部分 数学建模[]1是将实际问题抽象、简化，明确变量和参数，然后根据某种“规律”建立变量和参数间的数学关系，再解析地或近似地求解并加以解释和验证这样一个多次迭代的过程。但要进行真正好的数学建模必须要有有关领域的专家、工作人员的通力合作，也就是说数学建模的过程往往是一个跨学科的合作过程。 应用某种“规律”建立变量、参数间的明确数学关系，这里的“规律”可以是人们熟知的物理学或其他学科的定律，例如牛顿第二定律、能量守恒定律等，也可以是实验规律。数学关系可以是等式、不等式及其组合的形式，甚至可以是一个明确的算法：能用数学语言把实际问题的诸多方面（关系）“翻译”成数学问题是极为重要的。 不同的建模者由于看问题角度不同所建立的模型往往是不同，我们通过介绍数学建模的几类方法和几个典型的数学模型，来让大家对数学模型有一个比较全面的认识和了解。二、主题部分 数学建模（Mathematical Modeling）把现实世界中的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把数学知识的这一应用过程称为数学建模。简而言之，数学建模是利用各种数学方法解决生产生活中实际问题的一种方法。 数学建模是一门新兴的学科，20世纪70年代初诞生于英美等现代化工业国家。由于新技术特别是计算机技术的迅速的发展，大量的实际问题需要用计算机来解决，而计算机与实际问题之间需要数学模型来沟通，所以这门学科在短短几十年的时间迅速辐射至全球大部分国家和地区。（参见文献[2][3]） 纵观数学的发展历史，数千年来人类对于数学的研究一直是沿着纵横两个方向进行的。在纵向上，探讨客观世界在量的方面的本质和规律，发现并积累数学知识，然后运用公理化等方法建构数学的理论体系，这是对数学科学自身的研究。在横向上，则运用数学的知识去解决各门科学和人类社会生产与生活中的实际问题，这里首先要运用数学模型方法构建实际问题的数学模型，然后运用数学的理论和方法导出其结果，再返回原问题实现实际问题的解决，这是对数学科学应用的研究，由此可见，数学建模既是各门科学研究的经常性活动，具有方法论的重要价值，又是数学与生产实际相联系的中介和桥梁，对于发挥数学的社会功能具有重要的作用。
数学研究方法与论文写作
数学研究方法与论文写 作 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
数学研究方法与论文写作 一、研究方法概要 就研究方法而言，主要可归类为两个范式，即科学主义研究范式和人本主义研究范式。主要的表现形式就是实证主义研究范式和解释主义研究范式，也即我们常说的“定量研究”和“定性研究”。 定量研究主要指注重测量、实验设计、统计分析、精确量化的实证研究（孔德的实证主义，冯特的心理学实验室(1879)，涂尔干的社会调查方法），类似于自然科学的研究方法，崇尚“价值无涉”、客观性、确定性、概括性、普遍性等不受人为的主观因素干扰的“演绎”过程。因此，定量研究（也称量的、量化研究）是一种对事物可以量化的部分进行测量和分析、以检验研究者自己有关理论假设的方法。定量研究有一套完备的操作技术，包括抽样方法（如随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样）、资料收集方法（如问卷法、实验法）、数据统计方法（如描述性统计、推断性统计）。这种方法主要用于相关因素的分析，如南师大数学系入学成绩与毕业成绩的关系、学习态度与学习成绩之间的关系、性别与数学学习成绩的关系、认知风格与知识迁移的关系研究等等。 定性研究主张以直觉方法、内省方法和心理体验等手段展开研究，强调主观性、意义性、特例性、“主体间性”、研究者的“在场”参与性等，不推崇抽样、数据统计等量化指标，而是关注“解释性理解”、“自然探究”、归纳分析等（胡塞尔的现象学，狄尔泰、海得格尔-存在主义、加达默尔的阐释学）。定性研究的这种主观特色，正好体现了研究者的心路历程，从而折射出研究过程和结论的真实性、可信性。因此，定性研究是以研究者本人为研究工具，在自然情境下凭借自身的参与观察、探究、访谈等手段收集资料，对某个数学问题或某种现象进行整体探索，使用归纳法分析资料并进行意义建构和解
储层建模研究进展及发展趋势
储层建模研究进展及发展趋势 王文龙，尹艳树 (长江大学地球科学学院，湖北武汉430100) 摘要：油气田开发的后期进入高含水阶段，为了更加经济准确地进行油气开发，有必要采用储层地质建模的方法对老油气田进行储层研究。详细阐述了国内外储层地质建模的发展史，对储层地质建模的方法进行了细致的分类及论述。方法分类包括确定性建模方法和随机性建模方法。每一种建模方法又有多种子方法。提出了目前储层地质建模研究尚未很好解决的一些问题，如建模的对象局限于常规的碎屑岩储层。虽然有学者对火成岩、裂缝碳酸盐岩进行了相关的探究工作，但目前对非常规储层涉及较少，储层建模的精度也有待提高。 关键词：储层建模；确定性建模；随机性建模；发展趋势 0 引言 储层地质建模指的是运用计算机建模软件来建立高精度的储层地质模型，对油气储层内部结构进行精细解剖，进一步解释、研究油气的三维空间分布规律，表征储层的属性及特征，为下一步的油藏数值模拟提供数据(李振华，2010)。通过储层地质建模可以建立储层格架，对储层的物性进行评估，预测储层可采油气的空间分布，指导优选加密井井位及水平井钻进轨迹，以提高油气最终采收率，故储层地质建模是油藏描述的核心内容(盖凌云，2007；张昌民等，2007)。储层地质建模使得油气藏的非均质性描述更为精确，也为油气田的开发生产设计及相应的开发方案提供了数据(吴胜和等，1999；罗仁泽，2002)。储层地质建模自20世纪80年代开始提出，至今已取得了长足的发展。但是，相关的研究仍然存在一些问题，如建模对象局限于碎屑岩中的常规储层，建模精度不高等。储层地质建模的发展趋势必然会更好地解决这些问题，更好地用于指导油气的开发。目前，储层建模方法多样，有必要对地质储层建模方法进行总结并对目前储层建模研究中存在的问题和下一步的发展趋势进行探讨。 1 储层建模的发展 储层地质建模起源于国外，后来被引入国内对油田储层进行研究，我国学者结合实际建立了适用于我国地质储层的建模方法。 1.1 国外储层建模的发展过程 Jahns(1996)应用回归分析，并利用干扰试井数据进行油藏的二维描述，是迄今为止已知最早的关于油藏的研究成果；Coats等(1970)利用最小二乘法及线性规划并参考了动态特征的数据描述了油气藏的各种非均质性的参数，后来虽然有所发展，但尚未作为一门技术出现。20世纪50年代，南非的克里格提出金属分布具有的空间联系与样品的尺寸和位置有关，而非单纯的随机分布；不久之后，马特隆提出了地质统计学，他结合区域化变量的概念将传统的统计学理论进行了改进，发展出一套全新的数学技术——运用变差函数研究矿产矿化特征区域分布，这为以后的储层地质建模提供了基础。20世纪70年代，美国学者儒尔奈耳讨论
Shipflow软件的快速建模方法研究
SHIPFLOW软件的快速建模方法研究 1. 引言 SHIPFLOW是由瑞典SSPA公司和Chalmers科技大学联合开发的一款性能优越的船舶流体力学分析专用软件，适于民船和军船的各种水动力特性研究。软件计算需要一个格式固定，并且足够精确的船型数据文件（Offset）。这是因为软件对导入的Offset 文件中的数据点默认为折线连接，需要进行光顺处理。以往通常使用Rhino等3D造型软件建立船体表面，然后再导入SHIPFLOW软件中截取型线，生成Offset文件，操作过程复杂并且耗时。本文提出了一种通过Fortran程序实现的快速建模方法，该方法可以根据标准型值表直接拟合型线，通过接口格式生成Offset文件，大大提高了建模速度，并且文章通过实例计算验证了此种建模方法具有高精度。 2. SHIPFLOW常用建模方法 通常，在已知船体标准型值表的情况下，建立可供软件分析计算使用的精确Offset文件有如下两种方法。 2.1 使用3D造型软件建模后导入SHIPFLOW SHIPFLOW软件支持多种文件接口格式，如IGES、DFX等。船体建模时一般首先使用Rhino 或3dmax依据标准型值表对船体表面进行造型，生成片体的IGES文件或是使用NURBS光顺后的型线。SHIPFLOW导入曲面文件后在纵向由YOZ平面截取适当数目的型线（一般50-150条），再将型线制成Offset文件，建模完成。使用这种方法生成的Offset文件足够精确，型线光顺。不足之处在于，Rhino等3D建模软件虽然通用性良好，但是并非专门针对船体建模开发，因此建立船舶外形的过程操作复杂，并且十分耗时，而且如果需要对船体型线进行部分修改，就必须要重复上述建模过程。 此外，SHIPFLOW还可以直接读入由NAPA软件建模后导出的船体Offset文件。此种方法虽然省去了将船型数据转换为可供SHIPFLOW使用的Offset文件的过程，但是需要NAPA 的支持，并且要求计算分析人员能够使用NAPA对船体建模，具有局限性，具体的操作过程复杂费时。 2.2 直接在SHIPFLOW界面中建立船体模型 SHIPFLOW软件中提供了多种创建点和曲线曲面的方法。曲线类型包括Line、Circle、Bspline、NURBS等，曲面包括Bspline、NURBS、Ruled Surface、Lofted Surface等。可以将型值表中的型值点输入，得到船体表面后使用软件自带的功能可以在纵向的任意位置截取型线，对数据进行处理后导出，生成Offset文件。这种方法建立Offset文件的精度在理论上最高，但是过程也最耗时。
随机建模综述
内容摘要 由于储层的非均质性及油藏类型的复杂性，加之注采井网的不完善性，导致地下油水运动十分复杂。在这种情况下,很难精确预测井间储层参数分布和剩余油富集区域。针对上述难点和挑战，通过利用储层建模技术，建立了储层地质模型及其预测模型，从而在很大程度上加强了精细油藏描述中基础数据的管理。利用随机建模的储层建模技术是当今油藏表征技术的一个重要组成部分，该技术能有效刻画储层非均质性，定量研究储层评价中的不确定性，从而有力地推动着油藏描述技术向定量化方向发展。 关键词：随机建模地质统计学储层
随机建模是指以已知的信息为基础,以随机函数为理论,应用随机模拟方法,产生可选的、等概率的储层模型方法。该方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性,即具有一定的随机性。为了评价储层预测中的不确定性,人们广泛应用了随机建模技术。所谓随机建模,是指以已知的信息为基础，以随机函数为理论，应用随机模拟方法，产生可选的、等可能的储层模型的方法。通过对多个等可能随机储层模型中的不确定性进行评价，以满足油田勘探开发决策在一定风险范围的正确性的需要,这是与确定性建模方法的重要差别。 一、随机建模的理论依据 某一时刻的地下储层本身具有确定的性质和特征.但是,由于造成这种确定的性质和特征的地质过程具有随机性,其性质和特征的空间分布在具有某种程度的确定性规律的同时还具有随机性规律.而且,其在现有资料不完善的条件下,人们对它的认识总会存在一些不确定的因素,难于掌握任意尺度下储层的真实特征或性质,从而认为储层具有随机性.自然界中储层岩性物性空间分布的随机性和认识局限带来的认识的随机性是储层随机建模的理论依据. 二、随机建模原理 随机建模是指以已知的信息为基础,以随机函数为理论,应用随机模拟方法,产生可选的、等概率的储层模型方法.该方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性,即具有一定的随机性.具体过程是这样来实现的:首先建立所要研究的某种储层属性的概率模型(以概率分布函数、协方差函数或变差函数等数字特征来表征),然后抽取等概率的来自概率模型各个部分的可能的属性值,这些属性值(随机变量)的一系列联合实现就是随机建模结果.由于建模的结果不是唯一的,使得人们在对所研究属性在空间分布上的结构性获得认识的同时,还能得到属性空间分布的不确定性的信息. 三、随机建模的分类 Haldorsen等根据研究现象的随机特征,将随机模型分为离散模型、连续模型和混合模型。Deautch等根据模拟单元的特征,将随机模型分为基于目标的随机模型和基于象元的随机模型。此外,Journel等人讨论了不同的模拟算法,如序贯模拟、误差模拟、概率场模拟、矩阵分解、模拟退火等,并从实用角度入手,综合考虑模型和算法,将随机模型进行了综合分类。综合上述划分方案,根据研究现象的随机特征,将随机模型分为离散型模型和连续型模型。(1)离散型模型。该模型用于描述具有离散性质的地质特征,如:砂体分布,隔层的分布,岩石类型的
储层地质模型
1、什么是储层地质模型？为什么要建立三维储层地质模型？ 答：储层地质模型是指能定量表示地下地质特征和各种储层（油藏）三维空间分布的数据体，一个完整的储层地质模型应包括构造模型、沉积模型、储层模型和流体模型等。 三维储层地质建模是从三维的角度对储层的各种属性进行定量的研究并建立相应的三维地质模型，其核心是对井间储层进行三维定量化及可视化的预测，与传统的二维储层研究相比具有以下的优势： 1）更客观地描述并展现储层各种属性的空间分布，克服了用二维图件描述三维储层的局限性。三维储层建模可以从三维空间上定量的表征储层的非均质性，从而有利于油藏工程师进行合理的油藏评价及开发管理。 2）更精确地计算油气储量。在常规的储量计算时，储层参数（含油面积、有层厚度、孔隙度、含有饱和度等）均用平均值表示，这显然忽视了储层非均质性的影响。应用三维储层模型计算储量时，储量的基本计算单元是三维空间上的网格（分辨率比二维高得多），因为每一个网格均附有储集体（相）类型的孔、渗、饱等参数。因此，通过三维空间运算，可计算出实际的含油储集体（砂体）体积、孔隙体积及油气体积，其计算精度比二维储量计算高得多。 3）有利于三维油藏数值模拟。三维油藏数值模拟要求有一个把油藏各项特征参数在三维空间上定量表征出来的地质模型。粗化的三维储层地质模型可以直接作为油藏数值模拟的输入器，而油藏数值模拟成败的关键在很大程度上取决于三维储层地质模型的准确性。 2、如何理解储层概念模型、静态模型和预测模型？它们有何异同？ 答：储层概念模型是指把所描述油藏的各种地质特征，特别是储层，典型化、概念化，抽象成具有代表性的地质模型。只追求油藏（储层）总的地质特征和关键性地质特征的描述，基本符合实际，并不追求所有局部的客观描述。 静态模型也称实体模型，是把一个具体研究对象(一个油田、一个开发区块或一套层系)的储层，依据资料控制点实测的数据将其储层表征在三维空间的变化和分布如实的描述出来而建立的地质模型，并不追求控制点间的预测精度。 预测模型不仅忠实于资料控制点的实测数据，而且追求控制点间的内插与外推值具有相当的精度，并遵循地质和统计规律，即对无资料点有一定得预测能力。 概念模型、静态模型和预测模型的区别： 1）研究阶段的区别。概念模型应用于油田的勘探与开发早期；静态模型应用于油田开发中期，一般是开发井网完成后进行；预测模型应用于油田开发后期。 2）研究方法的区别。概念模型一般以储层地质学（沉积学）和写实的描述方法为基本手段，尽可能直接利用岩心资料来建立概念模型，避免依赖测井解释等间接资料；静态模型的研究方法主要是在概念模型的基础上，充分应用开发井的各种资料，采用地质统计学方法来描述储层在二维或三维空间的实际特征；预测模型主要是采用随机建模技术，即将等概率的随机抽样方法（蒙特卡洛）与确定性的插值方法（克里金）相结合，所形成的地质统计学
概念模型建模方法研究_刘洁
概念模型建模方法研究 摘要：随着仿真规模的不断扩大，仿真系统复杂性不断提高，由此对概念模型建模的要求也不断提高。本文总结 了现有的概念模型抽象方法，提出了六元抽象方法，分析了这种方法的相似性原理，设计了相关的建模视图。关键词：概念模型；六元建模；相似性中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672－9870（2007）03－0126－04 收稿日期：2007－03－15 作者简介：刘洁（1981－），女，博士研究生，主要从事系统建模与仿真的研究，E-mail ：wuqiong1205@https://www.360docs.net/doc/a618410830.html, 。 刘洁1，柏彦奇1，孙海涛2 （1.河北石家庄军械工程学院 装备指挥与管理系，石家庄 050003； ２.河北石家庄军械工程学院 火炮工程系，石家庄050003） Research on Conceptual Modeling LIU Jie 1，BAI Yanqi 1，SUN Haitao 2 （1.Department of Equipment Command &Management ，Ordnance Engineering College ，Shijiazhuang Hebei ，050003； 2.Department of Artillery Engineering ，Ordnance Engineering College ，Shijiazhuang Hebei ，050003）Abstract:With the extending of simulation scope ，the system complexity is becoming larger and larger.Therefore ，the re-quest for the conceptual modeling is enhancing rapidly.This paper summarizes the existing methods of conceptual model-ing ，puts forward the six-element modeling method ，analyzes the inner comparability principle ，and designs the corre-sponding modeling view. Key words:conceptual model ；six-element modeling ；comparability 计算机仿真是复杂系统开发与集成的重要支撑 手段，在系统全寿命管理中发挥着不可替代的作用。为满足军用大规模复杂系统仿真的迫切需要，美国国防部仿真与建模办公室（DMSO ）提出了美军的建模与仿真主计划。在该计划的通用技术框架中提出要开展“任务空间概念模型（Conceptual Models of the Mission Space ，CMMS ）、高层体系结构（High Level Architecture ，HLA ）及一系列数据标准”。目前，这一技术框架已成为指导仿真建设的基本依据，并在各国的作战仿真领域得到广泛的应用。然而，任务空间概念模型和HLA 中的对象模型（OM ）面临着一系列问题和挑战，主要表现在：CMMS 规范中，EATI 的四元抽象描述对问题域的定义和描述并不完整。EATI 的四元抽象的方法用实体（Entity ）、行为（Action ）、任务（Tas- k ）、交互（Interaction ）来描述问题域的问题空间，但是忽略了内涵（Inclusion ）、结构（Struc-ture ）。因此，EATI 四元抽象产生的CCMS 描述问题域的准确性和完整性将受到质疑，由此建立的仿真系统与客观实际也不相符。 因此，有必要研究一种新的概念模型建模方法，扩展原有建模方法的描述方式，增强仿真模型描述的完整性，使得仿真应用更符合客观实际。 1概念模型建模方法现状分析 概念模型是对真实世界的第一次抽象，是连接真实世界与仿真世界的桥梁。对概念模型的深入研究始于美国国防部建模与仿真办公室（DMSO ），在1995年10月，DMSO 发布的“建模与仿真主计划”［1，2］中就把任务空间概念模型（CMMS ）作为 第30卷第3期2007年9月 长春理工大学学报（自然科学版） Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition ）Vol.30No.3 Sep.2007
储层多点地质统计学随机建模方法研究论文
储层多点地质统计学随机建模方法研究论文 一、引言 在油气开发过程中必然会涉及到相关数据测量，测量过程中就会不可避免的出现误差，这些数据误差会给油气地质储层建模带来直接的影响。另外得到确定性的地质变量空间变 量模型是不太现实的，那么在这个过程中就需要引用到概率论方法来完善数据建模。举例 来说对于储层中流体的流动而言就需要结合微分方程系数等参数来进行探讨。在利用传统 方法的建模过程中正常情况下都会使用内插方法得到储层参数但同时也会对流动方程造成 影响那么就会产生一定的偏差。因此在油气地质储层建模的过程中需要根据实际条件来对 数据模型进行调整并筛选合理的模型来进行构建让油气产量预测可靠性得到保障。 二、多点地质统计学与训练图像 基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的.常用方法。然而，变差函数只能建立空间两点之间的相关性，难于描述具有复杂空间结构和几何形态的 地质体的连续性和变异性。 针对这一问题，多点地质统计学方法应运而生。该方法着重表达空间中多点之间的相 关性，能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。多点地 质统计学的基本工具是训练图像，其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。对于沉积 相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，实质上就是一个包含有相接触关系的数字化 先验地质模型，其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。 三、地质概念模型转换成图像训练 地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的 概念模型。当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关 系时，这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。利用训练图像整合先验地质 认识，并在储层建模过程中引导井间相的预测，是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。 可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。地质解 释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。理想 状态下，应当建立一个训练图像库，这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目 标储层典型沉积模式的训练图像，而不需要每次都重新制作训练图像。 四、二维和三维训练图像 二维训练图像就是在纵向上没有变化，比如人工划相图，因此二维训练图像又称为伪 三维训练图像。二维训练图像在纵向上不能反映河道微相的加积，在横向上也不能反映各 沉积微相的迁移。因此二维训练图像比不能很好的反映沉积构型。在三维训练图像中，可
23 种定量研究方法
23 种定量研究方法，你会几种？ 量化研究方法2019-12-28 文章作者| 乔晓春 首先 我们对前面介绍的方法进行简单的归纳。我们把研究方法分为三个层面，即方法论、一般方法和特殊方法。 在一般方法层面又分为定量研究和定性研究方法，而定量研究方法所涵盖的内容最多，也是社会科学研究中使用最为广泛的方法，规范的定性研究方法在中国使用得并不多。这主要是因为中国学者对定性研究有自己的理解，甚至把理论研究、思辨研究都称为定性研究，这是错误的。 ?研究方法的三个层次 下面 给出23种具体定量研究方法的名称： 01. 社会科学应用统计学原理 02. 社会测量方法 03. 实验设计方法 04. 抽样调查方法 05. 应用线性回归模型 06. 分类数据分析 07. 生存分析（或事件史分析） 08. 空间数据分析 09. 多元数据分析 10. 分层分析 11. 纵向分析 12. 路径分析 13. 结构方程模型 14. 项目评估方法 15. 系统动态学 16. 贝叶斯方法 17. 队列分析 18. 随机过程或马尔科夫链 19. 系统仿真方法 20. 文献分析方法 21. 内容分析方法 22. 势分析方法 23. 复杂调查数据分析方法
在一般方法中的定性研究方法中，给出了下面几种方法： 1. 叙述研究 2. 现象学 3. 扎根理论 4. 民族志 5. 案例研究 6. 焦点组讨论 上面所列的研究方法课程，并不是可以随便想学哪一门课就可以学哪一门课的，它们之间具有内在逻辑联系。要想系统学习社会科学研究方法，需要遵循这种内在的逻辑顺序，否则会影响对内容的理解。 学习社会科学研究方法，第一门课应该是“研究设计和研究方法”。学习这门课，可以对社会科学研究的基本思路、原理、过程、各类方法等有基本的、全面的理解。在这门课中还会介绍一些简单的、与社会测量有关的内容，包括实验设计、问卷设计、抽样设计等。学完这门课以后，有人喜欢继续学习定量研究方法，也有人可能会喜欢学习定性研究方法，那么就可以开始学习第二个层次的课程。目前，国内社会科学领域均把定性研究方法作为独立的一门课。尽管这属于一类方法，其中还有很多具体的研究方法，但目前还很少有学校把每一种具体方法设置为一门课。学习定性研究方法，通常不需要任何前修课，但最好能够有过一些研究的经历，并掌握一定的社会科学理论。 对从来没有学过定量分析方法特别是统计学方法的人来说，最好从统计学基础课开始学。“社会科学应用统计学原理”被称为应用统计学或定量研究方法的第一门课。它将介绍统计学的基本概念、原理，以及针对单变量和双变量的描述、解释和推断方法。学完了解决单变量和双变量问题的方法以后，就将学习多变量问题的方法。针对多变量问题，最重要也是最基础的一门课就是“应用线性回归模型”。这门课是所有多变量分析模型或回归分析模型的基础，换句话说，如果这门课没有学或没有学好，会影响后续很多定量研究方法课程的学习。 我们通常认为，“研究设计和研究方法”“社会科学应用统计学”和“应用线性回归模型”这三门课是社会科学研究最基础性的课程。“基础”的含义是，它们是社会科学学者必备的常识性的知识和基本的方法，同时也是进一步学习其他方法的基础。说得严重一些就是，不掌握这些基础性知识就不具备从事社会科学研究的资格。 然而，要想把研究做得更好，还需要掌握更多的研究方法，并进一步学习后续课程。这些课程一方面介绍如何收集能够反映客观实际的数据，比如抽样调查方法。另一方面介绍不同类型、不同结构数据所使用的不同分析方法，比如针对分类变量用分类数据分析方法，针对纵向数据使用生存分析（也叫事件史分析）或纵向分析方法，针对空间数据使用空间分析方法或地理信息系统方法，针对多变量关系使用多变量分析方法，以及针对复杂因果关系结构通常使用路径分析或结构方程模型，等等。 社会科学领域的学生或学者尽管非常渴望学习研究方法，但经常会担心自己数学基础不好，怕学不懂。这种担心是不必要的。一方面是因为我们并不是专门研究方法，而是要应用方法，所以学习的重点是如何使用现成的研究方法。尽管在教学过程中会涉及方法的某些原理，但通常在讲解原理时，教师不应该过多地纠缠数学推导，而是要讲思路。另一方面是因为中国学生的数学基础可以说是世界上最好的，既然其他国家的学生能学，中国人肯定能学而且会学得更好。
随机地质建模技术方法简介
随机地质建模技术方法简介 李 燕 (胜利油田物探研究院,山东东营 257000) 摘 要:随机建模是指以已知的信息为基础,以随机函数为理论,应用随机模拟方法,产生可选的、等概率的储层模型方法。该方法承认控制点以外的储层参数具有一定的不确定性,即具有一定的随机性。Deautch等根据模拟单元的特征,将随机模型分为基于目标的随机模型和基于象元的随机模型。 关键词:随机建模;克立金方程;地质统计学;储层结构 地下储层本身是确定的,在每一个位置点都具有确定的性质和特征。但是,地下储层又是复杂的,它是许多复杂地质过程(沉积作用、成岩作用和构造作用)综合作用的结果,具有复杂的储层结构(储层相)空间配置及储层参数的空间变化。在现有资料不完善的条件下,人们对它的认识总会存在一些不确定的因素,难于掌握任意尺度下储层的真实特征或性质。特别是对于连续性较差且非均质性强的陆相储层来说,更难于精确表征储层的特征。从而认为储层描述便具有不确定性即随机性。 1 随机建模技术的产生和发展 在地质统计学技术的形成和发展中,法国枫丹白露地质统计学与数学形态学中心起了重要的作用,其核心人物M atheron是地质统计学的创始人。他的许多学生(如Journel,David等)后来都成了该领域的继承者和发展者。在随机建模的发展中, Jo urnel领导的斯坦福大学油藏预测中心则是令人起敬的先锋。他们研制的GSLIB是公认的较完整、先进的地质统计学软件包。近年来研制了许多随机建模的算法,并做了应用研究。另外加拿大的David、原英国BP公司的H aldorsen、加拿大FSS International公司的Srivastava、美国斯坦福大学的Deutsch以及科罗拉多矿业学院、得克萨斯大学澳斯万分校、挪威计算中心、澳大利亚新南威尔士大学等处的一些学者都在这一领域有很高的造诣。 地质统计学创建于本世纪60年代初期,当时人们基本上把克里金作为地质统计学的同义词。70年代末,Jo urnel(1978)在所著的《Minging Geostatistics》一书中,介绍了随机建模的基本思想。80年代中后期,尤其在90年代,随着克里金方法不但被用作插值方法,越来越多的被用来建立数据的条件累积分布函数(CCDF),随机建模得到了飞速发展。出于对解决不同问题的需要以及对时间、经费、人力和软硬件的考虑,发展了种类繁多、功能不同的随机建模方法和算法。 地质统计学引入我国较晚,早期都把克里金认为是地质统计学。随机建模仅在近几年才得到重视,并引入油藏勘探开发研究中。西安石油学院张团峰、王家华等人(1995a,b)在引进国外资料的基础上,研制了一套储层地质统计分析系统(GASOR2.0),可用于建立储层模型。北京石油勘探开发科学研究院刘明新等人在“八五”期间利用分形理论进行了储层建模研究。胜利油田“八五”期间在其研制的油藏描述软件中也加进了随机建模内容。一些青年学者在利用随机建模解决油田问题方面做了有益的工作;石油大学纪发华(1994)在其博士论文中利用随机建模技术对油藏特征做了研究,利用序贯指示模拟、模拟退火研究了渗透率的空间分布。文键(1995)在其博士论文讨论了随机建模技术应用中的几个问题: 统计特征量与储层空间分布非均质性特征的关系; 储层空间分布不确定性对开发可行性研究的影响;统计特征量与样本间距、容量的关系;得出了很有价值的经验(诸如岩性指示变差函数与砂岩面密度结合和表征砂体连续性特征),同时还利用序 收稿日期:2009-07-28 作者简介:李燕(1973—),女,现从事岩石物理反演工作。
系统建模理论与自适应控制
《系统建模理论与自适应控制》试卷 一、已知三阶线性离散系统的输入、输出数据，共有40个采样值，分别用最小二乘法（LS ）的一次完成算法和递推算法、广义最小二乘法（GLS ）进行参数估计，并阐述各种算法的辨识原理，给出各种算法的程序流程图及程序注释。 k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 u (k ) 0.8251 0.0988 0.4628 -0.9168 2.2325 0.0777 2.3654 0.3476 1.1473 -1.9035 y (k ) 1.5333 -1.0680 1.0666 -0.5284 -0.5835 3.1471 -3.7185 6.2149 -6.3026 7.2705 k 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 u (k ) -0.9229 1.6400 -0.8410 0.7599 -0.4739 -0.1784 -1.7760 -1.6722 1.2959 -0.0591 y (k ) -9.0552 8.1735 -5.9004 3.9870 -2.2486 0.9525 -0.5325 -1.5227 0.4200 1.0786 k 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 u (k ) -1.0576 -1.0071 1.1342 -0.0740 0.6759 0.5221 0.9954 0.5271 -1.7656 0.4936 y (k ) -1.5579 0.6640 -1.4222 2.6444 -2.9572 3.6340 -3.1281 3.8334 -3.2542 1.1568 k 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 u (k ) 1.4810 0.9591 -3.1293 -0.3604 -0.4251 0.4185 -0.6728 -0.0027 2.1145 1.1157 y (k ) 0.0615 0.9120 -0.0692 -3.2731 3.7486 -4.3194 4.7230 -5.2781 5.1507 -2.7235 一、最小二乘法（LS ） 1、数学模型 设时不变SISO 动态过程的数学模型为 )()()()()(11k n k u z B k z z A +=-- （1.1.1） 其中，)(k u 为过程的输入量，)(k z 为过程的输出量，)(k n 是噪声，多项式)(1-z A 和 )(1-z B 为： ?? ???+++=++++=--------nb n n n z b z b z b z B z a z a z a z A b a a 221112 2111)(1)( 在本题中，a n =b n =3.即 ???++=+++=--------3 3221113 322111)(1)(z b z b z b z B z a z a z a z A 将此模型写成最小二乘格式 )()()(k n k k z +=θh τ （1.1.2） 其中， 是过程的输出量；)(k τh 是可观测的数据向量； 是均值为零的随机
3Dmax建模方法和技巧研究
3Dmax 建模方法和技巧研究 兰晓天 （贵州经贸职业技术学院，贵州 贵阳 550008） 摘 要：学术界推崇的3Dmax 建模方法主要有三种，分别是多边形建模、面片建模和特殊建模。文章对这几种建模方法展开详细的分析。 关键词：3Dmax；建模方法；建模技巧中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2019）16-0221-01 ——————————————作者简介： 兰晓天（1981—），男，贵州贵阳人，讲师，研究方向： 计算机科学与技术。 1 多边形建模概述 在当前使用较多的各种建模方式中，最经典的还数多边形建模方式。这种建模方式在使用过程中也可以给使用者留有想象的余地，因而备受青睐，尤其是一些初学者，很喜欢用这种方法。这种多边形建模方式通过Editable Mesh 和Editable Poly 这两个指令来运行，前者可以用于网格式编辑，后者可以用于多边形的编辑。编辑网格方式建模是通过推拉表面构建基本模型，实现对点、线、面的大量使用，然后增加一个平滑网格修改器，以实现对表面的平滑度提升。它具有兼容性好的、制作模型占用系统资源少、运行速度快等优点，这种建模方式的不方便之处就是对空间方面的要求比较高，一般用在复杂模型的创建中。编辑多边形是以网格编辑为基础，在其基础上发展起来的编辑方式，对可编辑多边形进行技术上的提升，它和编辑网格的面板参数大都相同，它将多加入了对应的编辑多边形修改器，[1-3]。 随着实践日益错综复杂，多边形建模的功能已经越来越不能满足人们的实践需求了，于是在此基础上产生了面片建模。面片建模是一种独立的模型类型，这种建模方式可以使用编辑 BEZIER 曲线的方法来编辑曲面，其好处就是解决了多边形弹性编辑不容易实现的这个弊端，其工作原理也是按照BEZIER 的方式进行的，通过表面控制句柄的方式来实现对表面率的控制。面片建模的控制句柄有三种方向，分别是X、Y、Z，这三种方向构成了这种建模方式的三维性，从而进一步实现立体式建模。这种面片建模的优点就是编辑顶点少，编辑顶点越小，所制作的物体表面越光滑，所附着的褶皱也越细腻。从这个意义上讲，这一建模方式有利于塑造生物模型。实践中这种建模方式常常通过雕塑法和蒙皮法得以实现。所谓雕塑法 就是通过利用编辑面片修改器，实现对面片的次对象的调整，并做进一步细节完善，通过调整节点的控制柄，实现对四边形面片塑造成果的模型；第二种就是蒙皮法，这种方法根据子面意思就可以理解到，它类似于民间的糊灯笼、扎风筝等手工制作方法，这种方法主要目的是先确定一个模型的基本线框，接着点击相关的对象层级进行编辑次对象，最后完成一个三维模型的建设。可以通过系统提供的四边形面片或三边形面片直接创建一个面片模型，也可以把将创建好的几何模型塌陷成一个面片物。这种建模方式的不足之处 就是通过塌陷得到的面片物体结构有时候有些复杂，操作者有可能会因为失误而犯错误。 3 特殊建模概述 在特殊建模这部分的论述中，笔者主要分析的是03NURBS 建模NURBS 方法，该方法主要利用的是非均匀有理B 样条曲线，其原理是利用控制节点调节表面曲度，同时自动确立表面的精确度，通过降低对控制点的使用来绘制曲线。曲面的算法会影响曲的表现，NURBS 曲线函数对PC 的要求最高。NURBS 曲线是一种非一致性有理基本曲线，其控制会更加方便，由这种曲线创建的物体也更加平滑，该曲线在配合放样、挤压和车削操作时，可以实现对不同形状和曲面的创建。它的建模方式更适合对具有复杂的有机曲面的对象进行描述，对一些复杂生物表面的创建更为有利，比如各类动物。同时，NURBS 曲线也可以用来创建流线型的工业产品外观，比如现代汽车，该曲线对不规则建筑模型的创建并不受用。利用NURBS 建模主要的步骤：1）创建NURBS 曲线；2）通过对这些曲线的操作，把它们连成曲面，或者说是对原有的连线进行修改，得到一个曲面物体。由NURBS 曲线构建的曲面主要有点曲面和可控制点曲面两种，其特点是通过可控制点实现对线段长短的控制，两者的不同点在于“点曲面”的“点”是附着在物体上，通过调整曲线上点的位置实现对曲线形状的调整。“可控制点”是一些分布在曲线之外的点，就像PS 里的磁铁工具一样控制曲线的变化，这种控制方式相比较前一种，更准确。在实践的过程中，使用者会先创建样条曲线，再转为NURBS 曲线构建曲面，或者直接创建NURBS 曲线构建曲面[4]。 4 结束语 文章针对3Dmax 的三种建模方法做了比较详细的技术和技巧论述，对现代建模技术的提升和建模技术的应用有重要的理论意义，对信息技术的发展也起到了积极的促进作用，为人们的生活实践提供了便利。参考文献： [1]刘雁,王建军.浅谈3Dmax 在人头建模中的方法与技巧[J].电子 世界,2014(15):106.[2]管笑笑.3dsmax6完全征服手册[M].北京:中国青年出版社,2010.[3]张凡,李岭,张勇军.3dsmax6精彩设计零距离[M].北京:电子 工业出版社,2011.[4]徐帆,吴啸天.中文版3dsmax8实用教程[M].北京:清华大学出 版社,2013. （收稿日期：2019-8-15）
定性研究与定量研究的联系与区别
定性研究与定量研究的 联系与区别 标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
定性研究与定量研究的联系与区别 一、定性研究与定量研究的区别 1、概念不同 （1）定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料，并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。 （2）定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的，研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。 2、理论基础不同 （1）定性研究主要是一种价值判断，它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是：社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配，社会现象与自然现象有着本质的不同。 （2）定量研究是一种事实判断，它是建立在实证主义的方法论基础上的。实证主义源于经验主义哲学，其主要观点是：社会现象是独立存在的客观现实，不以人的主观意志为转移。在评价过程中，主体与客体是相互孤立的实体，事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。量的评价就是要找到、确定和验证这些数量关系。 3、特性不同
4、在研究设计上的不同 ①研究环境：定性研究主要是在自然地环境下进行；定量研究多在实验室条件下进行。 ②研究工具和方法：定性研究主要是将研究者本身作为研究工具，运用观察、访谈等方法，（或运用录音、录像设备）获得描述性的资料；而定量研究则是用量表、调查表等工具进行测量，得到的资料可测量和统计。 5，研究分析
6，研究方法 定量研究主要用观察、实验、调查、统计等方法研究社会现象，对研究的严密性、客观性、价值中立都提出了严格的要求，以求得到客观事实。定量研究通常采用数据的形式，对社会现象进行说明，通过演绎的方法来预见理论，然后通过收集资料和证据来评估或验证在研究之前预想的模型、假设或理论。定量研究是基于一种称为“先在理论”的基础研究，这种理论以研究者的先验想法为开端，这是一个自上而下的过程。 定性研究大多是采用参与观察和深度访谈而获得第一手资料，具体的方法主要有参与观察、行动研究、历史研究法、人种志方法。其中参与观察，是定性研究中经常用到的一种方法。参与观察的优势在于，不仅能观察到被观察者采取行动的原因、态度、努力程序、行动决策依据。通过参与，研究者能获得一个特定社会情景中一员的感受，因而能更全面地理解行动。然后通过对观察和访谈法等所获得的资料，采用归纳法，使其逐步由具体向抽象转化，以至形成理论。与定量研究相反,定性研究是基于“有根据的理论”为基
随机模型方法及应用1范文
随机模型、方法及其应用（一） 一元线性回归 第一节大数定律与数理统计的若干知识 §1﹒1 大数定律及中心极限定理 大数定律（low of large numbers）及中心极限定理（central limit theorem）不仅为概率论（theary of probability）提供统计方面的理论保证，而且也为数理统计（mathematical statistics）的理论和方法奠定了坚实的理论基础。 1﹒1﹒1 ЧебЫШв不等式 （２．１） 1﹒1﹒2 Bernoulli大数定律 （２．２）1﹒1﹒3 ЧебЫШв大数定律
（２．３） （２．４） 1﹒1﹒4 Хинчин大数定律 （２．５） （２．６）1﹒1﹒5 Lèvy－Lindeberg中心极限定理 （２．７） （２．８）１﹒１﹒6 De Moivre-Laplace中心极限定理 （２．９） 12
（２．１０） §1﹒2 基本统计量和常用统计分布 在数理统计中，统计量（statistic）及其分布被广泛用于参数估计（parameters estimation）和假设检验等统计推断（statistical inference）的过程中， 1﹒2﹒1 统计量的定义及常用统计量 定义２．１ sample）， 定义２．２ 常用的统计量有 １、样本均值（sample mean）： （２．１１）MATLAB: mean(x) ２、样本方差（sample variance）： （２．１２） 13
３、样本标准差（sample standard deviation）： （２．１３）４、修正的样本方差（repaired sample variance）： （２．１４）MATLAB: var(x) ５、修正的样本标准差（repaired sample standard deviation）： （２．１５）1．２．２常用统计分布 ：设随机变量（random variable （２．１６） （２．１７） MATLAB: chi2cdf(x,n) 并且有 14