1、IPCO 2019 与恒自阻塞杂乱集研究

IPCO 2019 与恒自阻塞杂乱集研究

1. IPCO 2019 会议概述

IPCO 2019 即第 20 届整数规划与组合优化会议,于 2019 年 5 月 22 - 24 日在美国密歇根州安娜堡举行。该会议由数学优化协会主办,是展示离散优化各方面理论与实践最新成果的重要论坛。首届 IPCO 会议于 1990 年 5 月在滑铁卢大学举行,而密歇根大学此次承办了第 20 届会议。

会议的程序委员会由 15 名成员组成。面对征稿通知,共收到 114 份投稿,其中两份在决策过程前撤回。程序委员会成员于 2019 年 1 月在法国奥苏瓦开会,每份投稿至少由三名程序委员会成员评审。最终从众多高质量投稿中选出 33 篇纳入会议论文集。预计这些扩展摘要的完整版本将提交给同行评审期刊发表,《数学规划系列 B》的特刊也在筹备中。

今年,IPCO 会议前于 2019 年 5 月 20 - 21 日举办了暑期学校,由 Nikhil Bansal、Samuel Burer 和 João Gouveia 授课。会议的成功举办离不开众多人员和机构的支持:
- 投稿作者 :他们提交了自己的研究成果。
- 程序委员会成员 :投入大量时间和精力评审投稿。
- 额外的专家评审 :他们的意见在论文选择中至关重要。
- 当地组织委员会成员 :Alexander Barvinok、Jon Lee、Viswanath Nagarajan、Seth Pettie、Siqian Shen 和 Dan Steffy,他们使会议得以顺利举

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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