14、决策系统架构:从康德哲学到自主系统设计

决策系统架构:从康德哲学到自主系统设计

1. 决策过程的哲学基础

决策系统在诸多领域,尤其是自主系统设计中至关重要。其理论基础广泛借鉴了伊曼努尔·康德的伟大著作《判断力批判》( Kritik der Urteilskraft )。这部作品初版于1790年,因语法、措辞和拼写问题,最终于1799年在柏林出版了修订后的第三版。它是康德批判领域的三大杰作之一,涵盖了科学、伦理和艺术三个重要文化领域。

康德的批判理论影响深远,像约翰·沃尔夫冈·冯·歌德和约翰·弗里德里希·冯·席勒等都深受其影响。在该批判中,康德认为诗歌和数学是正确先天结论的最高形式。一个“正确”的决策意味着在对所呈现的感知进行考量时,思维系统之间的关系构建正确。基于对对象的理解得出正确结论并做出正确决策,在康德的命题中被视为“天才的标志”。这种先天关系的构建基于他所说的“认识之源”( Erkenntnisquellen ),即“认知之井”或“知识之源”,这是决策系统的属性,也被公正地视为天才的标志。

拿破仑·波拿巴是历史上杰出的战场指挥官,他的决策能力令人瞩目。他常说“每个士兵的背包里都有一根元帅的权杖”,其麾下许多元帅都曾是普通士兵。拿破仑有“一眼决断”( un coup d’œil )的能力,能快速做出正确决策,这使他在欧洲战场上占据优势。不过,他从厄尔巴岛流放归来的决策却是悲剧性的错误,最终导致滑铁卢战役失败,被流放到圣赫勒拿岛。这表明国家领导人的错误决策会给自身和人民带来灾难性后果。

2. 决策作为系统的考量

为了便于设计,我们将决策过程提升到系统的高度。“判断力”( Urteilskraft

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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