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  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 一类不确定非线性系统的二阶滑模自适应迭代学习控制

  2. 一类不确定非线性系统的二阶滑模自适应迭代学习控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：382976
    • 提供者：weixin_38616505

  1. 一类非线性不确定系统的迭代学习控制

  2. 针对有限时间区间上运行的一类非线性不确定系统, 基于类 Lyapunov 方法给出了一种迭代学习控制器设计方法. 在提出的控制方案中, 学习策略用来处理界函数已知的不确定项, 但并未采用鲁棒方法处理不确定项. 由于控制器中未采用断续函数, 避免了系统中产生颤振现象. 理论分析结果表明, 该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性, 并且跟踪误差能够在整个作业区间上收敛到零, 实现完全跟踪. 数值仿真验证了算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：359424
    • 提供者：weixin_38670707

  1. 保证瞬态性能的迭代学习控制

  2. 讨论一类不确定非线性系统的可保证瞬态性能的迭代学习控制问题引入限定跟踪误差瞬态特性的界函数，通过误差转换方法，定义一个转换误差变量，将跟踪误差的保证瞬态特性问题转化为该误差变量的有界性问题采用Lyapunov方法，设计迭代学习控制器处理系统中参数和非参数不确定性并且，采用完全限幅学习机制，保证转换误差变量的有界性和一致收敛性从而既能得出系统输出在整个作业区间的完全跟踪性能，同时又能够保证跟踪误差在每次迭代的过程中具有保证的瞬态特性仿真结果验证了所提控制方法的有效性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 一类非线性动态系统基于强化学习的最优控制制

  2. 提出一类非线性不确定动态系统基于强化学习的最优控制方法. 该方法利用欧拉强化学习算法估计对象的未知非线性函数, 给出了强化学习中回报函数和策略函数迭代的在线学习规则. 通过采用向前欧拉差分迭代公式对学习过程中的时序误差进行离散化, 实现了对值函数的估计和控制策略的改进. 基于值函数的梯度值和时序误差指标值, 给出了该算法的步骤和误差估计定理. 小车爬山问题的仿真结果表明了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_38522529