58、自动跨域任务计划转移技术解析

自动跨域任务计划转移技术解析

1. 问题定义

在任务规划领域,我们需要对相关概念进行明确的定义。
- 任务规划域 :一个任务规划域 (D = (S, A, T)) 由状态空间 (S)(可以是连续或离散的)、动作空间 (A) 以及离散转移集合 (T \subseteq S \times A \times S) 组成。域中的转移是确定性的,即对于任意 ((S, a, S’) \in T),不存在 (S’’ \in S) 使得 ((S, a, S’‘) \in T)。执行 (E) 是状态和动作交替的序列,即 (E = (S_0, a_1, S_1, a_2, \ldots, a_n, S_n))。若对于所有 (i \in {1, \ldots, n}),((S_{i - 1}, a_i, S_i) \in T),则执行 (E) 在该域中是可行的,此时称 (E) 由动作序列 ((a_1, \ldots, a_n)) 诱导。
- 经典任务规划问题 :一个经典任务规划问题 (P = (D, S_{start}, S_{goal})) 由域 (D)、起始状态 (S_{start} \in S) 和目标状态 (S_{goal} \in S) 组成。为了解决 (P),我们需要找到一个动作序列 ((a_1, \ldots, a_n) \in A^n),从 (S_{start}) 开始应用该序列,能在 (D) 中诱导出一个可行的执行,并终止于 (S_{goal})。成功解决 (P) 的计划被称为技能。
- 技能转移 :考虑一个解决规划问题 (P = (D, S_{start}, S_{goal})) 的技能

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值