2D仿真组一期计划-日志1.0Beta

这篇博客记录了2012年中国水中机器人大赛2D仿真组的初始准备工作,包括熟悉比赛平台、阅读论文和源代码,以及布置的阶段任务,如程序框架编写和代码规范。团队成员各有分工,旨在建立一个有效的交流和成果发布平台。

        2012中国水中机器人大赛暨首届国际水中机器人公开赛将于5月中后旬开始,我作为南京工程学院此项赛事2D仿真组的负责人,需要记录整个准备周期中的点滴和成果,并且需要布置相关的任务,所以选择在自己新开的博客作为水鱼2D仿真组的交流平台,作为信息的发布地和一些成果的递交平台,同时开放QQ群作为这个月的问答平台(群号:20042507)

        第一个准备周期由4月8日(周日)开始,至4月11日

        阶段任务:

- 熟悉平台,完成对于平台使用的理解

- 阅读分发的论文

- 阅读PoseToPose、Dribble、GetAngleDegree的源代码,并对前两个函数进行多次的实验

- - 阅读代码规范说明:

- - - 每阅读一段较长的代码,均需要以注释形式写下阅读过程中和之后的各种信息、收获和问题

- - - 阅读完的代码以单一文件形式(文件格式标准为. cs)上传到QQ群

- 阅读完群中上传的北大以前的1VS1比赛的示例代码,或是自行阅读北邮、北大等学校的代码,感悟其编码的风格和方式,

  ps.最后这个任务是软性的

第二个准备周期为4月11日至四月17日

阶段任务:

-  女生需要基本完成花样游泳的程序编写,不要求精致,达到熟悉平台和操控鱼的方法。

   杜博文和我需要基本完成协作过孔的程序框架的编写。

   希望铁豹、金昌可以在17日前完成5 VS 5的程序框架编程。

-  继续阅读论文。

注:

所谓程序框架,即所采用的策略程序基本成型,可以基本完成比赛,对于前期代码不可避免的考虑不周或是BUG等等均可以放缓至后期修正


编码风格规定:

暂时没有过多要求,但是需要在必要的地方添加注释,在每个函数的开头都要编写相应的描述,如下:

/*********************************************************************************************************
** Function name:       SensorDebug
** Descriptions:        用数码管显示出传感器状态,方便调试
** input parameters:    无
** output parameters:   无
** Returned value:      无
*********************************************************************************************************/

ps.这是我电脑鼠里面的一个函数,大家只要知道这个格式就好。

反正,坚信,多写注释是绝对好的!!

张巍骞

2012.4.7于南京工程学院机器人实验室


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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