投资理财-餐厅

这篇博客通过一个餐厅的模拟游戏阐述趋势投机的策略。作者建议选择接近满员的桌子以尽早享受美食,同时在其他人离开时迅速跟随,避免成为买单者。这种策略反映了投资中对趋势的把握和逆人性的操作。

投资韭菜不大懂,说说趋势投机。

有一个餐厅,制定了这样的一个规矩,每个圆桌可以做十个人,坐满了开始上菜,最后一个离开的为全桌买单。

那么我们怎么样才能不花钱或者少花钱,吃到最多最好的东西呢。

首先要选桌子,那些空桌或者只坐了一两个人的桌子不要去,因为人满才上菜,坐一个空桌,说不定等到饿死都没的吃,要挑那些坐了八九个快满的桌子,这个算顺势,或者你理解的顺人性。

开吃以后,当大家都吃的兴高采烈的时候,别光顾着吃,一边吃,一边观察出口在哪里,一旦有人离开,立刻撒腿就跑,哪怕手里刚捡了一个鸡腿。或者只吃了一个花生。这里是逆人性的。

从餐厅出口离开,然后绕到入口进来,在寻找新的桌子,重复上一次的步骤即可。

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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