42、主题公园分布式游客协调系统研究

主题公园分布式游客协调系统研究

1. 系统背景与目标

在主题公园中,游客的分布和等待时间是影响游客体验的重要因素。传统的“特定时间预订”系统虽然能让部分游客减少等待时间,但整体上可能无法有效降低所有游客的等待时间。而本文提出的分布式游客协调系统(DVCS),旨在通过提前了解游客的行动,提高对未来排队长度的估计准确性,从而减少决策与效果出现之间的时间延迟影响。

2. 模拟设置
  • 主题公园模型 :模拟使用的主题公园模型中有 20 个景点,每个景点通过路段相互连接。每个路段的服务时间为 30 步,即游客从当前景点选择下一个目的地到到达该目的地需要 30 步,这 30 步就是时间延迟。
  • 游客策略
    • 忽略拥堵策略(CD) :游客不考虑拥堵情况,从非访问过的景点中,随机选择 pij 最大的景点作为下一个目的地。
    • 避免拥堵策略(CA) :游客根据接收到的拥堵信息,从非访问过的景点中选择预期等待时间最短的景点。
  • 游客到达 :游客以平均到达率 λ = 0.8 进入主题公园。游客进入时,以概率 PCA 被定义为 CD 游客或 CA 游客,且一旦确定就不能更改。每个游客在入口处根据每个景点的选择概率选择 15 个景点进行游览。
  • 模拟情况
    • onlyCA
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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