产品优化与架构职责

软件开发的生命周期中,软件设计扮演着非常重要的角色。软件设计师站在顶层设计的层面思考软件的愿景和目标,从软件架构设计的四个主要方面:业务架构、技术架构、应用架构、部署架构来规划和设计产品。但最近参与了一个项目的代码优化工作,发现了架构师们在产品设计过程中,经常迷失方向,忘记自身工作的职责。 (1)用户UI体验差: 架构师没有站在更高层面了解软件的服务对象,对相关的行业知识不了解。 (2) 产品没有整体业务规划,核心功能缺失,没有阶段性输出的蓝图和里程碑。 架构师没有明确制定产品架构的愿景和目标。 (3)产品扩展性不强,用户需求得不到更好实现。 架构师对软件未来可能迎接的业务应用扩展缺乏前瞻性,产品设计过程中满足现状应用。 (4)产品性能存在大量问题,并发性能指标较低。 架构师在产品技术实现过程中,缺乏技术性指导工作,与开发人员沟通较少。造成开发与设计思想不统一。 开发人员在代码实现过程中缺乏整体性能实现考虑,必然造成性能问题。 (5)数据存储结构不合理。 架构师职责分不清楚,在满足业务应用的同时,应由数据库架构人员对核心功能表进行设计
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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