Crowd Modeling

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出版者:
作者:Badler, Norman/ Allbeck, Jan
出品人:
页数:176
译者:
出版时间:2008-6
价格:$ 45.20
装帧:
isbn号码:9781598296419
丛书系列:
图书标签:
  • 人群建模
  • 群体行为
  • 仿真
  • 人工智能
  • 计算机图形学
  • 行人模拟
  • 交通模拟
  • 社会力模型
  • 多智能体系统
  • 复杂系统
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具体描述

There are many applications of computer animation and simulation where it is necessary to model virtual crowds of autonomous agents. Some of these applications include site planning, education, entertainment, training, and human factors analysis for building evacuation. Other applications include simulations of scenarios where masses of people gather, flow, and disperse, such as transportation centers, sporting events, and concerts. Most crowd simulations include only basic locomotive behaviors possibly coupled with a few stochastic actions. Our goal in this survey is to establish a baseline of techniques and requirements for simulating large-scale virtual human populations. Sometimes, these populations might be mutually engaged in a common activity such as evacuation from a building or area; other times they may be going about their individual and personal agenda of work, play, leisure, travel, or spectator. Computational methods to model one set of requirements may not mesh well with good approaches to another. By including both crowd and individual goals and constraints into a comprehensive computational model, we expect to simulate the visual texture and contextual behaviors of groups of seemingly sentient beings. Table of Contents: Introduction / Crowd Simulation Methodology Survey / Individual Differences in Crowds / Framework (HiDAC + MACES + CAROSA) / HiDAu Local Motion / MACES: Wayfinding with Communication and Roles / CAROSA: Functional Crowds / Initializing a Scenario / Evaluating Crowds

《数字孪生:理论、方法与前沿应用》 内容简介: 本书深入探讨了数字孪生(Digital Twin)这一前沿技术的核心理念、构建方法以及在不同行业中的广泛应用。在数字化转型的浪潮中,数字孪生已成为连接物理世界与信息世界的关键桥梁,它不仅是传统仿真和建模技术的升级,更是一种集数据驱动、实时反馈、预测分析和智能决策于一体的复杂系统工程。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的数字孪生知识框架,从理论基础到工程实践,全面解析如何利用数字孪生技术实现对物理资产、系统乃至流程的全面感知、精准模拟和优化控制。 第一部分:数字孪生的理论基石与概念框架 本部分着重阐述数字孪生的理论起源、核心定义和关键特征。我们将追溯数字孪生概念从产品生命周期管理(PLM)到工业互联网(IIoT)的发展轨迹,明确区分数字孪生与传统仿真、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)之间的本质区别。 1.1 数字孪生的起源与演进: 追溯数字孪生概念的提出者、关键里程碑,以及其在航空航天、高端制造等领域早期的萌芽与应用探索。强调其从单一模型向全生命周期、多维度映射的演进过程。 1.2 核心构成要素解析: 详细剖析数字孪生的“三位一体”结构:物理实体(Physical Asset)、数字模型(Digital Model)和两者之间的数据连接(Data Connection)。深入探讨数据流、信息流和知识流在维持孪生体实时性和保真度中的关键作用。 1.3 关键技术支撑体系: 数字孪生的实现依赖于一系列使能技术(Enabling Technologies)。本章详细介绍物联网(IoT)在数据采集和状态感知中的作用,对高精度传感技术、边缘计算(Edge Computing)在实时处理中的地位进行分析,并探讨云计算/雾计算在模型存储和大规模协同中的优势。 1.4 模型保真度与多尺度表达: 探讨如何定义和量化数字孪生的“保真度”(Fidelity)。内容涵盖几何建模、物理场仿真、行为逻辑建模的层次结构,并介绍多尺度建模策略,即如何在大尺度系统级别和微观零部件级别之间实现无缝切换和一致性维护。 第二部分:数字孪生的构建方法与关键技术实现 本部分聚焦于数字孪生的实际构建过程,重点阐述数据处理、模型构建和集成部署的技术路径。 2.1 数据采集与预处理: 详细介绍工业现场数据的获取手段,包括有线/无线传感器网络、激光雷达、机器视觉等。重点讨论海量、异构、时序工业数据的清洗、融合、标准化和特征提取技术,确保输入模型的“干净”与“实时”。 2.2 多领域建模与融合技术: 数字孪生模型是多学科交叉的产物。本章深入探讨如何整合基于第一性原理的物理模型(如有限元法FEM、计算流体力学CFD),与基于数据的系统辨识模型(如机器学习、深度学习模型)。重点阐述如何构建能处理复杂耦合效应(如热-力-电耦合)的集成模型框架。 2.3 实时同步与反馈机制: 实时性是数字孪生区别于传统数字模型的生命线。本节阐述基于时间同步协议和事件驱动架构的实时数据映射方法。同时,详细介绍闭环控制反馈机制的设计,包括如何利用孪生体的仿真结果来生成优化指令,并安全地回传给物理实体,实现智能调控。 2.4 平台架构与互操作性: 探讨数字孪生平台(Digital Twin Platform)的典型架构,如数据层、模型层、服务层和应用层的划分。重点讨论模型与模型之间、系统与系统之间的互操作性标准和接口协议(如OPC UA, MQTT),确保不同厂商、不同阶段构建的孪生体能够协同工作。 第三部分:数字孪生在前沿领域的深化应用 本部分将理论和技术转化为实际的行业解决方案,展示数字孪生在优化复杂系统、提升生产效率和管理风险方面的强大潜力。 3.1 智能制造与工业4.0: 聚焦于生产线的数字孪生。内容包括柔性制造系统的实时监控与优化调度、设备健康管理(PHM)中的故障预测与剩余寿命评估(RUL),以及生产过程的虚拟调试(Virtual Commissioning),从而大幅缩短新产线部署周期。 3.2 智慧城市与基础设施管理: 探讨如何构建城市级的数字孪生体。分析其在交通流模拟、能源网格优化、应急响应规划(如灾害扩散模拟)中的应用。重点讨论多源异构城市数据的融合挑战与空间信息技术(GIS)在其中扮演的角色。 3.3 复杂系统设计与迭代: 以航空发动机、大型船舶或复杂电网为例,展示数字孪生如何支持“设计-测试-运行-维护”全生命周期的迭代优化。强调利用孪生体进行“假设情景分析”(What-if Scenario Analysis),以最小化物理原型试验的成本和风险。 3.4 人机协同与操作员培训: 结合虚拟现实和增强现实技术,探讨数字孪生在人员培训和远程辅助中的应用。通过高逼真度的虚拟操作环境,帮助操作员在安全的环境下掌握复杂设备的操作流程和应急处理能力。 第四部分:数字孪生的挑战、未来趋势与伦理考量 本部分着眼于数字孪生技术从成熟走向普及过程中必然面临的瓶颈,并展望其未来的发展方向。 4.1 挑战与瓶颈: 分析当前数字孪生实现面临的主要障碍,包括高昂的建模成本、海量工业数据的安全与隐私问题、跨部门/跨领域数据孤岛的整合难度,以及高保真仿真所需的巨大算力需求。 4.2 迈向自主智能孪生: 展望下一代数字孪生的发展方向,即从“描述性”和“预测性”孪生向“指导性”和“自主学习性”孪生的跃迁。重点讨论强化学习(Reinforcement Learning)与数字孪生的结合,实现系统决策的自适应和自优化。 4.3 安全、信任与伦理: 探讨在构建高度互联的数字孪生系统时,必须考虑的信息安全风险、模型篡改的可能性,以及数据所有权和使用的伦理规范,为构建可信赖的数字孪生生态系统提供指导。 本书理论深度与工程实践相结合,配有大量的案例分析和图示,是系统工程、机械工程、控制科学、计算机科学以及相关领域的研究人员、工程师和高级管理人员的理想参考读物。

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读后感

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用户评价

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这本书的案例选择简直是一场跨学科的盛宴。我原以为它会局限于交通流或灾难疏散这种传统的应用场景,但事实远比我想象的丰富和有趣。作者居然将模型应用拓展到了文化思潮的扩散、网络谣言的传播,甚至是虚拟社区中的群体极化现象!这种将物理世界和社会心理现象统一在一个数学框架下分析的雄心壮志,令人印象深刻。尤其是关于“集体记忆”如何通过人群互动机制被构建和重塑的章节,让我对历史叙事的形成有了全新的理解。阅读这些跨领域的应用,极大地激发了我的联想能力。它让我开始反思自己所处的不同群体环境——无论是工作团队还是社交圈子——都在遵循着哪些未被察觉的群体动力学规则。这本书的价值在于,它提供了一套通用的“解读世界的透镜”,适用于任何涉及多个主体交互的复杂系统。

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从装帧和排版上看,这本书的出版质量无疑是上乘的。纸张厚实,印刷清晰,即便是复杂的图表和公式,也展现出极佳的可读性,这对于一本需要反复查阅和推敲的专业书籍来说至关重要。更值得称赞的是,作者在每一章末尾都附带了详尽的“延伸阅读与思考题”。这些思考题并非简单的概念回顾,而是引导性的、开放式的挑战,常常需要结合多个章节的知识点进行综合运用。这使得这本书不仅仅是一本单向的知识传递工具,更像是一个互动的学习伙伴。我发现自己常常在做完思考题后,会主动回到前面的章节重新阅读,加深理解。这种设计极大地提升了学习的效率和趣味性,确保了知识的内化,而不是转瞬即逝的匆匆一瞥。对于希望通过自学掌握这门学问的读者而言,这种结构化的引导体系,简直是不可多得的财富。

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这本书的行文节奏把握得极其精妙,简直就像一部设计精良的交响乐。开篇部分节奏稍缓,像序曲一样,为我们构建了一个坚实的基础理论框架,清晰地界定了“个体”与“群体”在不同模型中的定义和边界,文字严谨,逻辑链条无可挑剔。随着章节深入,节奏逐渐加快,作者开始探讨更复杂的交互作用,比如信息传播的速度、情绪感染力的量化,这一点处理得尤其出色。他没有简单地堆砌文献,而是将那些拗口的专业术语,巧妙地嵌入到对真实世界冲突或合作场景的剖析中。我特别欣赏作者在讨论“自组织”现象时所展现出的那种近乎诗意的描述——看似混乱的个体运动,背后隐藏着一种内在的和谐法则。读到后半部分,我已经完全沉浸其中,感觉思维的带宽被极大地拓宽了,不再局限于线性的因果关系,而是开始习惯于多重反馈回路的思考模式。这种阅读体验是渐进式的、沉浸式的,读完之后,仿佛完成了一次对复杂系统认知的彻底重塑。

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这本书的封面设计得非常引人注目,那种深邃的蓝色调配上跳跃的红色线条,一下子就抓住了我的眼球。我本来是抱着一种试试看的心态翻开的,毕竟“人群建模”这个主题听起来有些学术化,担心会枯燥乏味。然而,作者的叙述方式却出乎我的意料。他似乎有一种魔力,能将那些复杂的数学公式和算法逻辑,转化为生动的故事和直观的案例。比如,书中描绘的商场疏散模拟,那种紧张感和效率的权衡,让我仿佛置身现场,切身感受到了模型背后的现实意义。不仅仅是冰冷的数据,我更多看到的是对人类行为的深刻洞察。他对个体决策如何累积成宏观涌现现象的分析,尤其精彩,让人忍不住想,我们日常生活中遇到的很多群体现象,是否也能用这种方式来理解和预测?阅读过程中,我频繁地停下来,查阅相关的背景资料,因为作者总是在不经意间抛出一些需要深入思考的哲学命题,关于自由意志和群体约束的边界。整体来说,这是一本将理论深度与科普趣味完美结合的作品,非常适合对社会动力学感兴趣的初学者入门,也给资深研究者提供了新的观察视角。

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我必须承认,这本书的深度远超出了我的初始预期。它不是那种浮于表面的“如何用工具A做模型”的操作手册,而是深入探讨了“为什么我们需要用模型”以及“模型的局限性在哪里”的元认知层面的探讨。作者在专门的章节里,对当前主流人群动力学模型的假设前提进行了毫不留情的审视和批判。例如,他对经典“理性人假设”在现实大规模人群中的失效进行了细致的数学论证,并顺势引入了基于行为经济学的修正模型。这种批判性思维贯穿始终,使得整本书的论述充满了张力和生命力。它教会我的不仅仅是知识,更是一种严谨的学术态度:任何模型都是对现实的简化,而认识到简化的程度和可能引入的偏差,才是使用模型的关键。对于那些想要从事相关研究的人来说,这本书提供的批判性工具箱,其价值甚至可能超过那些具体的建模技术本身。

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