关于SM的一些提示

  正则表达式(Regular Expression),表示字符串的格式[2]。
  A Regular Expression is built up out of simpler regular expressions using a set of defining rules [1].
  正则表达式完全由它匹配的串集来定义,这个串集称为由正则表达式生成的语言(language generated by the regular expression)[2]。
  上述关于正则表达式的定义摘自编译原理的书上。正则表达式确实不容易定义,即使你一看就知道 rm *.o(删除以.o结尾的所有文件)这用到了正则表达式,egrep ^a.*n$ *.cc(在以.cc结尾的所有文件中查找以a开头以n结尾的行)这也用到了正则表达式。
  综合一下上述关于正则表达式的定义:正则表达式是一套规则集,通过这一套规则集,可以生成串集(由正则表达式生成的语言),通过规则集可以方便表达、定义和匹配串集。
  正则表达式可以构造成等价的非确定性有穷自动机。
  NFA [1]由字符表,状态集,转换函数,初始状态(一个初始状态),以及接受状态的集合(可以多个接受状态)组成。转换函数接受字符,转换状态。一系列转换函数从初始状态到接受状态生成字符串,这些字符串构成NFA确定的串集。
  DFA[1]首先是NFA,但是其中没有空串转换(不需要输入字符,状态从一种状态迁移到另外一种状态);也不存在多重转换(一个输入字符,会转换到多个状态)。
  NFA不容易用计算机程序来实现。可以用子集构造法把NFA转变为DFA。背后的原理是,DFA的每个状态由NFA的状态集构成。理论上说,DFA的状态数随NFA的状态数呈指数级增长。但实践中,这种最坏的情况很少发生。
  定义三种操作:
  状态的空串闭包E-closure(s):从状态s经0或多个空串(E)能够到达的NFA状态集(包括状态s自身)。
  状态集的空串闭包E-closure(T):状态集T中所有状态s的E-closure(s)的并集。
  状态集的迁移闭包move(T,a):状态集T中的状态经字符a能够到达的NFA状态集。
  NFA由状态集合(Nstates)和状态转换表[Ntable(s,a)=s1]组成,把NFA转换为DFA,我们构造出等价的状态集合(Dstates)和状态转换表[Dtable(s,a)=s1]即可。下面的伪码描述这样的过程。
  initially E-closure(s0) is the only state in Dstates and it is unmarked
  while there is a unmarked state T in Dstates do begin
  mark T
  for each input symbol a do begin
  U=E-closure(move(T,a))
  if U is not in Dstates then
  add U as an unmarked state to Dstates
  Dtable(T,a)=U
  end
  end
  SM是软件开发中被经常用到的技术。在通信系统中,在售票系统中。在UML中就有专门的State Machine Diagram[3]用来描述SM。SM图由状态(State)和转换(Transition)组成,包括一些前置条件(Preconditioin),行为(Action)等。正则表达式,DFA,NFA,这些编译原理中的技术可以用于SM的构建。
  在实现SM的过程中,涉及状态转换,涉及不同状态的不同行为,如果这些都用条件判断语句(if or switch)来实现,会降低代码的可读性,扩展性。因为SM应用如此普遍,在软件开发中构建SM形成了模式。在Gang of Four的Design Patterns[4]中,提到了一种基于查表的方法和详细介绍了State模式。两种方法各有优缺点。共同点是减少了条件判断语句。State模式强调不同状态的行为,查表法更关注定义状态的转换。Refactoring[5]中就建议Replace Conditional with Polymorphism,State模式就是符合这条建议的模式。个人建议采用现代的面向对象语言开发,则选State模式,采用传统的面向过程的语言开发,则可考虑查表法。
  在基于查表的方法中,一张二维表(一维是状态,一维是输入)映射了某个状态接受某个输入转换到某个后续状态(输出可以是状态也可以是处理函数的指针)。
  在State模式中,对象会在运行时改变State,State改变行为也会改变。定义会改变状态的对象为Context,Context中会包括一个抽象State对象。抽象State中定义了特定状态的行为接口。ConcreteState是State的子类,在其中实现特定状态的行为。 SM -- State Machine [1]Compilers Principles Techniques and Tools [2]编译原理及实践
  [3]UML Distilled
  [4]Design Patterns
  [5]Refactoring
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地构建)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
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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