21、DarkThought在测试棋局中的表现

DarkThought在测试棋局中的表现

在计算机国际象棋的领域里,DarkThought是一个备受瞩目的程序。它参与了众多测试棋局,与多个强大的PC国际象棋程序展开了激烈对决,下面将详细介绍这些精彩的棋局。

1. 与Shredder 2的对局(Nunn Position #2,1998年7月)

在这场对局中,DarkThought展现出了出色的棋艺,最终以1 - 0战胜了Shredder 2。棋局的进程如下:
1. e4 e5
2. Nf3 Ne6
3. d4 exd4
4. Nxd4 Nf6
5. Ne3 d6
6. Be4 e6
7. Be3 a6
8. Qe2 Qe7
9. 0 - 0 - 0 Be7
10. Bb3 0 - 0
11. Nxe6 bxe6
12. f4 d5
13. e5 Nd7
14. Qd3 Bb7
15. Ba4 Nb6
16. Bxb6 Qxb6
17. Qg3 e5
18. f5 Kh8
19. Bd7 Rad8
20. Rhfl Rxd7
21. f6 Rg8
22. fxe7 Rxe7
23. Qg5 Rd7
24. Ne4 Be6
25. Nd6 f6
26. exf6 Qb8
27. Ne4 dxe4
28. Rxd7 Bxd7
29. fxg7+ Rxg7
30. Qxe5 Kg8
31. g3 Qe8
32. Qd4 Qe6
3

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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