18、自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

1. 合作型机器与物联网

1.1 合作型机器的理念

让机器具备合作性是一个重要的方向。若机器普遍遵循合作原则,许多合作场景就可能实现,从而带来对各方(或每台机器)都更有利的结果。从设计上看,机器应尽可能优先尝试合作,尤其是当合作对集体而言是最佳选择时。具有这种合作规则的机器,可被视为具有一定伦理行为的表现,而且合作型机器有助于最大化社会福利和自身效用。相较于非合作且自私行事的机器,人们往往更青睐合作型的自主实体。

不过,这一理念也存在问题。比如在非合作情境中,一方试图合作而其他方不合作,这对尝试合作的一方可能造成严重损害。假设成本为 (c),当 (c) 很高时,盲目倾向于合作可能很危险。设 (q) 为 (Q) 合作(贡献)的概率,(P) 合作的概率为 1,那么 (P) 的期望收益为:
(V_P(1, q) = q(2b - c) + (1 - q)(-c) = 2bq - c)
要使 (V_P > 0),则 (q > \frac{c}{2b});当 (b = c) 时,(q > \frac{1}{2});若 (b >> c),则 (q) 不需要太大,即倾向合作的好处大于风险。若 (P) 和 (Q) 都倾向合作,就能实现康德均衡,双方都能获得 (2b - c) 的收益,即 (V_Q(1, 1) = V_P(1, 1) = 2b - c)。虽然机器应尽可能以康德式的方式思考并合作,但也需考虑风险,且风险考量因应用而异。

1.2 合作型物联网

如今的物联网是将人、地点和事物以不同方式连接到互联网的产物。这些事物嵌入了网络功能,不仅能相互通信,还能合作

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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