34、有色Petri网教学:项目实践与经验分享

有色Petri网教学:项目实践与经验分享

1. 课程项目概述

每年会提供五到十个项目提案,参与者也能选择其他系统作为项目基础。许多项目聚焦于通信协议和分布式算法,不过也能从工作流系统、制造系统和嵌入式系统等其他领域挑选系统。例如,有基于PathFinder调度机制的项目。

课程第二部分的评估基于一份15 - 20页的小组书面报告评估,以及个人口头考试,参与者需展示小组项目。最终成绩是书面报告成绩和口头表现成绩的平均值。构建和验证大型模型有助于实现“大型系统建模”和“大型系统验证”的学习目标,而进度展示和考试则有助于实现“讨论CP网的应用”这一目标。

2. 学生项目实例

以学生小组对动态移动自组网按需(DYMO)协议的建模和验证项目为例。移动自组网(MANET)是一种无基础设施的无线网络,由一组移动节点组成,各移动节点充当路由器支持多跳通信。DYMO是由IETF MANET工作组开发的路由协议,其规范在一份35页的“互联网草案”中有自然语言描述。

2.1 CPN模型结构

完整的CPN模型是一个中型模型,包含9个模块、18个转换、45个位置、17个颜色集和20个CPN ML函数。该模型分为四个主要部分:
- ApplicationLayer模块 :代表使用DYMO - Layer模块建立的多跳路由的应用程序。
- NetworkLayer模块 :模拟数据包在底层移动网络上的传输。
- Topology模块 :模拟节点的移动性,导致MANET的拓扑结构动态变化。
-

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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