11、基于行动目的的动机系统研究

基于行动目的的动机系统研究

1. 引言

如今,我们能从众多网络服务中获取行动规划所需的信息。比如外出吃午餐前,可借助“Yelp”等餐厅网站;计划旅行时,“Tripadvisor”等旅游网站能提供帮助;“Foursquare”这类基于位置的服务也日益增多,能让我们一次性获取当前区域或目标区域附近多种行动的相关信息。

这些服务的目标之一是为用户提供合适的信息,鼓励他们执行目标行动。传统服务通过按区域对设施进行分类并提供精确信息,让用户更容易启动行动。然而,这类服务仅适合已明确目标行动的用户,对于没有特定行动想法的用户并不适用。

为解决这一问题,我们引入了心理学领域常见的福格行为模型。该模型指出,一个行为的发生需要具备三个要素:足够的动机、足够的能力以及有效的触发因素。例如,当网络服务的目标行动是散步时,那些想要做些清爽之事(动机高)且认为散步并非难事(能力高)的用户,就是合适的目标群体。相反,缺乏动机和能力不足是行动失败的常见原因。

目前,解决行动障碍(如时间和成本)的方法有限,且难以定量降低这些障碍。同时,现有的动机解决方案也存在局限性,如优惠券主要针对经济动机,应用范围有限,需要更全面的方法。本研究聚焦于通过信息提供动机,以鼓励行动启动,具体方式是展示行动目的(PfA)和他人的经验信息。

2. 相关工作

2.1 PfA提取方法

从文本中提取PfA有两种方法:
- 方法一 :识别直接表达目的的关键词,如“减肥”等,并将其注册到字典中。这种方法在目的通过关键词表达时有效,但需要构建字典。
- 方法二

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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