有图有真相 木图木鸡鸡

from math import sin, cos
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

def test_problem(x0, x1) :
    a1 = 0.0
    a2 = 0.0
    b1 = 0.0
    b1 = 0.0

    a1 = 0.5 * sin(1.0) - 2.0 * cos(1.0) + sin(2.0) - 1.5 * cos(2.0);
    a2 = 1.5 * sin(1.0) - cos(1.0) + 2.0 * sin(2.0) - 0.5 * cos(2.0);
    b1 = 0.5 * sin(x0) - 2.0 * cos(x0) + sin(x1) - 1.5 * cos(x1);
    b2 = 1.5 * sin(x0) - cos(x0) + 2.0 * sin(x1) - 0.5 * cos(x1);
    obj0 = 1.0 + pow((a1 - b1), 2.0) + pow((a2 - b2), 2.0);
    obj1 = pow((x0 + 3.0), 2.0) + pow((x1 + 1.0), 2.0);

    return obj0, obj1

y1 = []
y2 = []
y3 = []
y4 = []

x1 = np.linspace(- np.pi, np.pi, 200)
x2 = np.linspace(- np.pi, np.pi, 200)

for x_1 in x1 :
    for x_2 in x2 :        
        y_1, y_2 = test_problem(x_1, x_2)
        y1.append(y_1)
        y2.append(y_2)


fname = 'best_pop.orig.out'
fname = 'best_pop.my.out'
fname = 'best_pop.orig2.out'

f = open(fname, 'r')
for line in f :
    if line.startswith('#') :
        continue
    vlist = line.split('\t')
    y3.append(float(vlist[0]))
    y4.append(float(vlist[1]))
    
f.close()

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = True
fig, ax = plt.subplots()

plt.scatter(y1, y2, color='grey')
plt.scatter(y3, y4, color='red')

ax.set_title('NSGA-II POL')

plt.show()

还是木真相,俺就是想晒下这两天的劳动成果而已:

nsga-ii 算法的实现 + evolution部分进行分布式计算 + 基于zeromq的一个分布式计算框架 + POL的一个结果验证

OK 全部到位,基本生产工具准备完毕。

重活儿还在后面捏。。。

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值