5、注意力、控制与学习:探索意识与环境的奥秘

注意力、控制与学习:探索意识与环境的奥秘

1. 意识注意力的光谱

我们通常认为自己是理性的存在,行动主要源于高阶思维。然而,研究表明,我们的日常活动很大程度上受潜意识冲动和原始大脑情绪驱动,而非逻辑的、有意识的分析和决策。

1.1 不同的意识模型

  • 卡尼曼的双系统模型 :心理学家和经济学家丹尼尔·卡尼曼在《思考,快与慢》中提出,行为表现出两种意识系统,即系统1和系统2。系统1是潜意识的、受情绪驱动的,运作快速且自动,常依赖刻板印象;系统2是有意识的,运作缓慢且需刻意努力,较少被激活,采用逻辑计算。
  • 行为经济学的区分 :将这两个系统称为“自动”和“反思”。
  • 诺曼的三层模型 :唐·诺曼提出“本能、行为和反思”的三层模型,前两层是无意识的,反思层是有意识的。
  • 贝茨的象限模型 :信息科学领域的玛西娅·贝茨提出信息寻求的象限模型,一个轴是主动/被动,另一个轴是定向/非定向。

1.2 显式与隐性的意识光谱

本文提出一个受上述模型影响的简单模型,展示了思维状态并非清晰分离,而是在显式和隐性之间的意识注意力光谱上运作。
- 显式 :与其他模型中的有意识、深思熟虑、反思和系统2相关,是我们反思、自我意识并有意识地思考行动或环境意义的状态。
- 隐性 :与无意识、直觉、自动和系统1相关,是我们在无反思的情况下隐含

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性稳定性,下层优化用户充电成本便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安全约束用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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