【飞秋】OpenExpressApp对建模支持的初步计划

OpenExpressApp到现在已经有一年的时间了,由于期间我需要占用大量时间在产品开发、管理以及架构等工作上,所以除了OpenExpressApp框架本身的开发之外还没有对于OEA的其他部分进行开发。在年度总结和计划:去年4个1,今年5个1中我提到2010下半年我将着手开发元模型引擎,由于7月份主要花在给OEA增加UI自动化测试上,所以现在才能着手对OpenExpressApp信息系统开发平台提高建模支持。

  元模型引擎将对建模提供极大的帮助,对OpenTool中的工具也会提高图形化支持。这个功能较为复杂,不亚于我以前做的报表引擎,这对我来说又是一个新的挑战。由于它的重要性,我将会利用工作时间来思考,所以我将把这个引擎所有权归公司所有,完成之后对外不提供源码,但建模工具将提供免费使用。

  建模支持这个功能将是OpenExpressApp区别于现有其他厂商框架的核心功能,也是OEA模型驱动开发理念的基础设施,只有有了元模型引擎,我们才可以更好的实现让业务人员来构建产品的想法。

  以下是我简单指定的一个很粗略的计划,时间和细节内容都会随着进展更改,但大块内容基本不会变。下半年我将会尽可能多的在这上面多花些时间,计划在年底能够完成模型框架的主要功能。

 

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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