着手实验所碰到的Matlab问题

本文分享了使用MATLAB进行数据集随机排列的经验,包括如何实现列数据的随机打乱及整个数据集的随机重排,并附上了具体的代码示例。

我必须承认,coding非我所长。这边项目负责人给了我一个函数,让我自己生成一些测试数据来做个简单的实验,我也是整整做了两个礼拜。其间,问论坛,"doc function",追着师弟们狂问,最后才发现,对熟练的人来说,我做的简直就是so easy,太让人郁闷了。不过有收获就要分享,把这段时间以来所需要到的代码思路给大家说说看。

1.有时需要生成一些数据点集,(数据分布是column-wise的,随机打乱的是数据的列分布方式,而不改变每个数据样本的横纵坐标结构)。这里需要用到一个MATLAB(见笑了 MATLAB 还是我做数值实验的主要工具)函数:randperm(),作用是生成一系列指定范围内的随机排列整数,而且是non-negative。

解决这个问题的思路是给每一列的元素的标号重新随机排列(这样说起来。大家觉得可能不是人话,所以把程序段贴出来,有code有真相嘛...)

data=cat(2,[x;y2],[x;y3]);
% Permutation Randomly
idx=randperm(length(data));
RndData=data(:,idx);

先解释下这段天书(偷笑)的含义:先把两个数据子集合并成一个较大的数据子集,采用横向的方法"option=2"。length(data)取到的是data的向量的最大维数(也就是这个长数据矩阵的列数,也是这个数据集合的样本数)。然后对这个length(data)按照1~length(data)的范围进行随机重排,也就是相当于把行标号重新随机排列。目的完成。


2.如果对所有数据进行重排呢?参考了一个网上的帖子 写出了如下的代码

f = [ 0101        0102        0103        0104        0205        
      0206        0207        0308        0309        0410
      0411        0512        0513        0614        0615
      0716        0817        0918        1019        1120
      1221        1322        1423        1524        1625
      1726        1827        1928        2029        2130
      2231        2332        2433        2534        2635
      2736        2837        2900        2900        2900];
temp = reshape(f,1,[]);
idx = randperm(length(temp));
temp = temp(idx);
[p q] = size(f);
f_new = reshape(temp,p,q)
本文在撰写过程中参考了http://ilovematlab.cn/thread-237500-1-1.html的相应代码 向作者lzc901015表示感谢

看来办法还是比问题多 不过没有问题 不会倒逼着你去想解决方案,拼吧 兄弟们 不要被借口拦住了前进的脚步!!!

### Matlab Simulink 强化学习 模型无法停止 解决方案 在使用MATLAB/Simulink进行强化学习实验时,如果遇到模型运行过程中无法正常终止的情况,这可能是由多个因素引起的。为了有效解决问题并确保仿真能够按照预期结束,可以从以下几个方面着手: #### 1. 设置合理的终止条件 确保定义了清晰的终止条件来决定何时结束训练会话。可以通过设置最大迭代次数、达到特定性能指标或其他逻辑判断作为退出依据。 ```matlab % 定义最大步数和奖励阈值作为终止条件 maxSteps = 500; rewardThreshold = 90; if currentStep >= maxSteps || cumulativeReward > rewardThreshold stopSimulation(); end ``` #### 2. 调整环境参数配置 检查用于创建模拟环境的相关参数设定是否合理,特别是那些影响到状态空间大小及时序特性的选项。不恰当的选择可能会导致无限循环或过早收敛等问题的发生[^1]。 #### 3. 验证智能体的设计合理性 仔细审查所构建的学习代理结构及其内部机制,比如采用何种类型的网络架构(DNN/CNN/RNN)、优化器种类以及损失函数形式等。错误的组合可能导致难以跳出局部最优解甚至完全失效的结果出现[^2]。 #### 4. 实施异常处理措施 引入必要的防护手段以应对可能出现的各种意外状况,如超时保护、资源耗尽监控或是其他潜在风险点检测等功能模块。当监测到任何不符合常规的行为迹象时立即采取相应对策加以干预。 ```matlab try % 正常执行代码... catch ME disp(['发生错误:',ME.message]); finally close_system('YourModelName', 'Force'); end ``` #### 5. 利用内置调试工具辅助排查 充分利用MATLAB自带的一系诊断功能帮助定位问题根源所在,例如实时查看变量变化趋势图谱、记录日志文件以便事后分析等等方式均有助于加快故障排除进度。 通过上述方法综合施策往往能较好地解决Simulink环境下开展强化学习研究时碰到的不停止难题。当然具体情况还需结合实际案例深入探究才能得出最合适的解决方案。
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