15、拓扑空间与流形:运动规划中的关键概念

拓扑空间与流形:运动规划中的关键概念

1. 拓扑空间中的点分类

在拓扑空间里,点可以分为不同类型。假设 (X = \mathbb{R}^2),有子集 (U),存在三种点:
- 边界点 :既不是内点也不是外点的点。所有边界点的集合称为 (U) 的边界,记为 (\partial U)。
- 内点 :若存在开集 (O_1),使得 (x \in O_1) 且 (O_1 \subseteq U),则 (x) 是 (U) 的内点。
- 外点 :若存在开集 (O_2),使得 (x \in O_2) 且 (O_2 \subseteq X \setminus U),则 (x) 是 (U) 的外点。

内点和边界点又被称为极限点,所有极限点的集合是一个闭集,称为 (U) 的闭包,记为 (cl(U)),且 (cl(U) = int(U) \cup \partial U)。对于 (X = \mathbb{R}),区间的端点就是边界点。例如,在区间 ((0, 1))、([0, 1])、([0, 0)) 和 ((0, 1]) 中,(0) 和 (1) 是边界点。

闭集包含其所有边界点,而开集不包含其任何边界点。这些概念在运动规划中考虑配置空间的障碍物时非常有用。

2. 拓扑空间的示例

拓扑空间的定义非常宽泛,能构造出各种各样的拓扑空间。
- (\mathbb{R}^n) 的拓扑 :对于任意整数 (n),(X = \mathbb{R}^n) 是一个拓扑空间。开球 (B(x, \rh

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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