37、无线传感器网络路由与无线体域网传感器管理技术解析

无线传感器网络路由与无线体域网传感器管理技术解析

多准则决策分析基础

在决策过程中,多准则决策分析(MCDA)与仅考虑单一准则不同,它综合考虑多个准则来做出决策。准则可分为效益准则和成本准则。效益准则是指数值越高越好的准则,而成本准则则是数值越低越好的准则。决策者需做出逻辑一致且不相互矛盾的决策,其主要目标是对选项进行整体排序,从最优选到最不优选。由于没有一个选项能完全实现所有目标,所以根据实现目标的数量对选项进行从优到劣的排序。

加权乘积模型(WPM)

加权乘积模型(WPM)是一种流行的多准则决策分析方法。在路由方案中,该方法用于解决决策问题。它通过乘法而非加法来对备选方案进行排序。具体操作是,将每个备选方案与其他方案进行比较,通过计算每个准则对应的比率,并将这些比率提升到对应准则相对权重的幂次。假设存在(n)个准则和(m)个备选方案,用(A_1, A_2)等表示备选方案,(w_j)表示准则(C_j)的相对重要性权重,(a_{ij})表示备选方案(A_i)在准则(C_j)下的性能值。对于成本准则,相对权重用(-w_j)表示。计算比率公式为:
(P(A_K/A_L) = \prod_{j=1}^{n}(a_{Kj}/a_{Lj})^{w_j}),其中(K \neq L)且(K, L = 1, 2, 3....m)
若(P(A_K/A_L) \geq 1),则认为(A_K)比(A_L)更可取。

例如,有如下决策矩阵:
| | C1 | C2 | C3 |
| — | — | — | — |
| Alts. | w1 | w2 | w3 |
| A1 | x11 | x12 | x13 |

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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