6、辐射源拆除与冲突运动控制中的优化策略

辐射源拆除与冲突运动控制中的优化策略

1. 辐射源拆除的极值路由问题

在核电站事故后的去污等实际工程问题中,辐射源拆除顺序的优化至关重要。为了实现这一目标,我们构建了一个模型来模拟拆除过程。

1.1 模型设定
  • 辐射源位置 :每个辐射源位于特定的房间或建筑物内,这些房间或建筑物有用于进出的门,输入输出集对应着需要拆除的辐射源。
  • 去污机器运动 :去污机器从基点出发,依次访问各个“大城市”(对应辐射源所在区域),进行辐射源的拆除工作。运动分为外部位移和内部运动两种类型:
    • 外部位移 :从基点到第一个“大城市”的入口,或从一个“大城市”的出口到下一个“大城市”的入口。
    • 内部运动 :从“大城市”的入口到辐射源附近的拆卸点,以及在拆除辐射源后离开“大城市”的出口。
1.2 参数定义

为了准确描述问题,我们定义了以下参数:
| 参数 | 含义 |
| ---- | ---- |
| $\Gamma_s$ | 索引为 $s$ 的辐射源的辐射强度 |
| $v_i$ | 第 $i$ 个“大城市”内的运动速度 |
| $v_{i→j}$ | 从基点到第一个“大城市”($i = 0$)或从第 $i$ 个“大城市”到第 $j$ 个“大城市”的运动速度 |
| $T_{i,j}$ | 从初始点或第 $i$ 个“大城

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。
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