我们都是自己的囚徒

博客提及《Fight Club》,称赞其编剧和导演很天才,表达对故事开头和结尾的喜爱,还提到了影片中的音乐。

Fight Club 暴力、黑暗、自我、本我……?

天才的编剧和导演

喜欢它故事的开始 喜欢它故事的终结 亦如 Trainsportting

还有那音乐

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
囚徒困境是一种经典的博弈论模型,描述两个嫌疑人面临的情景:他们都被分开审讯,并被告知如果不背叛对方,每人将只被判轻微刑罚;但如果其中一人背叛告发另一个人,则背叛者获得较轻的刑罚而守信者获重罚。以下是这个困境的几个关键点: - **个体理性选择**:如果另一人保持沉默,每个嫌疑人按理会选择背叛,因为他们可以获得最小的惩罚;但如果他们都选择沉默,没有人会受到最重的惩罚。然而,按照直接的个人利益计算,背叛似乎是最佳选择。 - **纳什均衡**:纳什均衡是指无论对方如何行动,每一个人都不会改变自己策略的状态。在这个情境下,唯一的纯策略纳什均衡是两人同时背叛,尽管这并不是对双方最有利的结果。 - **合作困难**:由于信任缺失和信息不对称,囚徒困境使得合作非常困难,因为它鼓励自私的行为。然而,从全局角度看,如果两人能够达成一致,同时保持沉默,这对双方来说是最好的结果——“合作”被称为“合作的帕累托最优”。 - **合作策略**:一些复杂策略(比如重复囚徒困境、公共知识理论等)提出了通过信号传递、预先协议等方式,促使参与者在多次重复的情况下学习到合作可能带来的长期利益,但这不是传统的单次博弈中的最优解。 总结一下,囚徒困境的"最优解"取决于博弈的重复次数和策略的复杂性,但在单次博弈中,典型的最优策略是从个人利益出发的背叛行为,这导致了一个看似悖论的结果。
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