26、在旨在认知刺激的 3D 严肃游戏中集成多智能体

在旨在认知刺激的 3D 严肃游戏中集成多智能体

1. 认知康复与严肃游戏

认知康复对于大脑损伤患者恢复认知和运动功能至关重要。通过不同层次的神经连接,能加速认知和运动功能的恢复进程。其中,视觉感知、注意力和记忆等认知康复功能,以及运动技能的训练,可以借助 3D 虚拟环境来实现,并且有不同的理论和实践方法作为支撑。

通常,这些应用以游戏的形式开发,以此激励患者完成任务。此外,还有一种选择是使用具有特定用途的商业游戏,也就是“严肃游戏”。这类游戏不仅能提供娱乐,还能帮助用户吸收概念和提升心理运动技能,在教育和培训方面也能发挥作用。

虚拟现实技术在这些游戏中得到了广泛应用,它能创造出更接近真实世界的场景。虚拟现实的应用可以被定义为计算机渲染的实时三维虚拟环境,用户通过身体位置传感器或输入设备来控制视角或物体的方向。

在通过 3D 环境进行认知康复的领域,多个研究团队已经针对不同程度的残疾开发并测试了相关产品。例如:
- Gamito 等人创建了一个包含数字机器人、建筑和迷你市场的小镇虚拟环境,用户可以自由移动,该任务能刺激与日常生活活动相关的执行功能。
- Meijer 等人构建了一个有多个杂货区的超市虚拟环境,用于验证用户的空间学习能力,通过评估用户对环境路线和布局的学习准确程度来实现。
- Attree 等人设计的环境中,用户需要观察房间周围的物体并找出特定的玩具车,以此刺激记忆和注意力。

然而,目前这些环境在用户导航控制和任务自动化方面存在不足。很多应用严重依赖治疗师的干预,如控制患者导航、改变任务难度、返回早期阶段或控制活动顺序等。这些干预会降低用户在模拟中的沉浸感,而引入智能体可以减少治疗师的参与,从而缓解

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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