The most beautiful modeling language

本文介绍了一种名为AMPL的计算机语言,它专门用于描述大规模优化问题。通过一个运输分配问题的例子展示了如何使用AMPL清晰地定义模型和数据。该模型考虑了从多个起点到终点的货物运输,目标是最小化总成本。
I happen to find AMPL, "a computer language for describing production, distribution, blending, scheduling and many other kinds of problems known generally as large-scale optimization or mathematical programming." (from www.ampl.com) Here's an exmaple on the transportation allocation proving its elegance.:

set ORIG;   # origins
set DEST;   # destinations

param supply {ORIG} >= 0;   # amounts available at origins
param demand {DEST} >= 0;   # amounts required at destinations

   check: sum {i in ORIG} supply[i] = sum {j in DEST} demand[j];

param cost {ORIG,DEST} >= 0;   # shipment costs per unit
var Trans {ORIG,DEST} >= 0;    # units to be shipped

minimize total_cost:
   sum {i in ORIG, j in DEST} cost[i,j] * Trans[i,j];

subject to Supply {i in ORIG}:
   sum {j in DEST} Trans[i,j] = supply[i];

subject to Demand {j in DEST}:
   sum {i in ORIG} Trans[i,j] = demand[j];


data;  ############ DATA STARTS HERE ############


param: ORIG:  supply :=  # defines set "ORIG" and param "supply"
        GARY   1400
        CLEV   2600
        PITT   2900 ;

param: DEST:  demand :=  # defines "DEST" and "demand"
        FRA     900
        DET    1200
        LAN     600
        WIN     400
        STL    1700
        FRE    1100
        LAF    1000 ;

param cost:
         FRA  DET  LAN  WIN  STL  FRE  LAF :=
   GARY   39   14   11   14   16   82    8
   CLEV   27    9   12    9   26   95   17
   PITT   24   14   17   13   28   99   20 ;

As you see, there's a clear seperation between the model and the data. Without using this natural mathmatical language, it takes 2-3 times of lines of code to program in other language APIs.
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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