22、自主作曲:概念空间中的探索之旅

自主作曲:概念空间中的探索之旅

1. 计算创造力领域概述

计算创造力(Computational Creativity,CC)是一个新兴领域,它研究并挖掘计算机在创意过程中发挥更积极主动和自主作用的潜力。从更广泛的意义上讲,CC 可被视为自主创意系统的哲学、科学与工程学。近年来,该领域发展迅速,还吸引了谷歌、IBM 等大公司的关注,也逐渐受到媒体的定期报道。

音乐创作是该领域研究最为丰硕的方向之一。这不仅因为音乐创作本身具有创造性,还因为它拥有一系列经过深入研究和记录的技术,这些技术似乎适合进行计算机实现。

2. 基本概念和术语
  • 创造力的定义 :简单来说,创造力是产生既新颖(即原创、出乎意料)又合适(即有用、符合任务约束)作品的能力。然而,评估新颖性和合适性并非易事,因为这涉及社会评价。
  • 创造力的四个组成部分(四个 P) :研究创造力时,应采用多成分视角,考虑创造力的四个组成部分,即人(the agent)、环境(the press)、过程(the process)和产品(the product)。这四个部分相互作用,共同影响我们对创造力的感知和评估。
    • 人(the agent) :在音乐领域,可以是作曲家、音乐家等。
    • 环境(the press) :如现场表演的观众、媒体受众、录音室等。
    • 过程(the process) :指创造性的思考和行动过程。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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