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值值值黑色000#000000黄色2552550#FFFF00浅灰蓝色176224230#B0E0E6象牙黑413633#292421香蕉色22720787#E3CF57品蓝65105225#4169E1灰色192192192#C0C0C0镉黄25515318#FF9912石板蓝10690205#6A5ACD冷灰128138135#808A87dougello23514285#EB8E55天蓝。

符号（用于短路逻辑操作）来实现。以下是两个简单的示例程序，分别演示了如何使用这两种逻辑“或”操作。进行短路逻辑“或”操作。短路逻辑“或”只在第一个条件为。来对两个逻辑数组进行元素级逻辑“或”操作。在 MATLAB 中，逻辑“或”可以通过。符号（用于元素级操作）或。这个示例演示了如何使用。这个示例演示了如何使用。

在强化学习中，学习率的选择非常关键，它直接影响到模型的收敛性和稳定性。选择学习率时，要根据训练过程中的损失变化进行调整，并可以使用自适应优化算法（如Adam、RMSProp等）来减少手动调整学习率的需要。此外，逐步衰减学习率是一个很有效的策略，可以在训练过程中提高模型的精度和稳定性。

在MATLAB中，如果你想要筛选出数组中大于或小于某个数的元素，并对这些元素进行修改，你可以使用逻辑索引来完成。来找到满足条件的元素。然后分别计算这些元素的平方和立方，并将它们替换到原数组中对应的位置。最后输出修改后的数组。这段代码首先定义了一个数组。

在MATLAB中，如果你想要筛选出数组中大于某个数的元素，并对这些元素进行修改，你可以使用逻辑索引来筛选数据，然后直接对这些索引对应的数组元素进行赋值。的元素修改为它们的平方。最后，我们打印出修改后的数组以查看结果。接下来，我们使用这个逻辑数组。来创建一个逻辑数组，它的每个元素是对应。在这个例子中，我们首先定义了一个数组。

摘要： 基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状，提出并解释了地铁列车驾驶技术发展的四个阶段：手动驾驶、自动驾驶、无人驾驶和智能无人驾驶。在总结了我国无人驾驶地铁列车的建设情况后，针对目前基于神经网络机器学习方法的列车控制方法存在的不足进行了阐述。然后，提出了基于人机混合智能的地铁列车智能无人驾驶基本框图，并介绍了深度模糊系统。提供了一个有前途的解决方案，将处理紧急情况的专家经验和无人驾驶系统的可解释人工智能算法演变为智能无人驾驶。关键词: 地铁, 无人驾驶, 人工智能, 智能无人驾驶, 人机混合智能Abst

针对解决2个以上不同目标之间矛盾的障碍，我们提出了考虑地铁公司利益和乘客双重利益的多目标整数规划模型和求解算法。地铁公司的利益体现在通过利用制动列车产生的再生能源 (RE) 来加速列车来实现能源消耗 (EC) 最小化。乘客的好处包括乘客等待时间（PWT）和乘客舒适度（PC）。此外，考虑到客流的可变性，在列车运行条件的约束下，我们估计了PWT，并定义了动态客流对拥堵的容忍度。提出了非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的详细过程。关键词：时刻表优化、能耗、乘客等待时间、动态乘客舒适度、NSGA-II、再生能

拥挤的铁路网络的能源消耗和运营效率是铁路运营商最关心的问题。虽然实现最优运行时间补充有助于降低列车的能耗，但为了提高运行效率，通常会限制区间运行时间，这会影响最优运行时间补充。在此，基于拉格朗日分析和庞特里亚金极大值原理，找到了受区间运行时间限制的非水平轨道上列车行驶的节能驾驶策略的最优结构。用摄动分析方法证明了该约束能效列车控制问题最优解的存在性和唯一性，并在此基础上提出了求解该问题的算法。最后，The energy consumption and operation efficiency of con

重载列车控制最困难的问题是长陡下坡的循环空气制动。空气制动的应用位置不合适会导致较大的纵向冲量、超速甚至事故。本文提出了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法来优化重载列车的速度曲线。首先，以给定周期内的运行距离最大化和空气制动时间最小化为目标，建立了考虑限速、释放时间和释放速度等多种实际约束条件的重载列车优化模型。其次，通过对非线性条件进行线性化，将优化问题转化为 MILP 问题，并使用现有的 CPLEX 求解未知节点类型：字体求解器。最后，利用中国朔黄铁路的实际数据进行了一些案例研究，以说明所提出方法

节能列车运行方法是本文的重点，提出了一种基于 Q-Learning 的生态驾驶方法。首先，将生态驾驶问题转化为有限马尔可夫决策过程的基于能量分布的方法（EDBM）的核心思想被表达。其次，提出了Q-Learning方法来确定最优的能量分配策略。具体而言，介绍了两种不同的状态定义，即跳闸时间相关（TT）和能量分布相关（ED）状态定义。最后，在确定性和随机环境中验证了所提出方法的有效性。还说明了与 ED 状态方法相比，TT 状态方法需要大约 20 倍的计算时间，而 TT 状态方法的空间复杂度几乎是恒定的。超参数敏

Obtaining efficient speed profiles for metro trains is a multi-objective optimisation problem where energy consumption and travel time must be balanced. Automatic Train Operation (ATO) systems may handle a great number of possible speed profiles; hence opt

网址：https://mianbaoduo.com/o/bread/Ypqcmpdv

递归图片集合

高速列车的速度控制是一类需要同时满足安全、准点、节能与舒适度的多目标优化问题，其控制实现过程是以运行速度曲线规划为基础的.论文：面向节能的高速列车速度自动控制优化方法研究...

论文：面向节能的高速列车速度自动控制优化方法研究

论文：基于控制变量参数化的列车节能运行优化

论文：基于控制变量参数化的列车节能运行优化

考虑节能的多站间运行冗余时间配置研究现状论文：基于控制变量参数化的列车节能运行优化

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3.3.2动态规划求解方法基于动态规划的单列车准点节能运行控制算法

2.3.7再生制动能量的吸收和利用

论文：列车节能优化操纵理论及应用研究

论文：列车节能优化操纵理论及应用研究

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节能10%进化算法，不能保证全局最优解

visio 2013步骤：选中图形点击“视图->显示->任务窗格->大小和位置”然后会出现一个小窗口，里面可以输入图形的旋转角度

clearclc% 拟合figureN = 20;x = linspace(-2,2,N);x = x';r = 0.25*randn(N,1);y = x.^4+r; % 原方程subplot(1,3,1);f1 = fit(x,y,'poly1'); % 线性plot(f1,x,y,'o');legend(subplot(1,3,1),'off');subplot(1,3,2);f2 = fit(x,y,'poly2'); % 二次plot(f2,x,y,'o').

适应度函数function fitness = CacFitNess(Energy,Time,MissError,overSpeed,Jerk)%UNTITLED 计算适应度函数 caculation fitness% 能耗Energy % 时间Time % 舒适度Jerk% 超限速overSpeed% 停车误差MissError global DESINTIME EMAX;y=zeros(1,5); %% 1 能耗if Energy > EMAX y(.

曲线平滑前平滑后代码 clear all close all clc x1=[11.2,11.4,11.6,11.8,12,12.2,12.4,12.6,12.8]; y1=[1.86,2.28,2.34,2.56,2.62,2.04,1.76,1.48,1.24];%这个部分替换成—你的数据，注意一一对应 % subplot(1,2,1) plot(x1,y1); xlabel('时间')ylabel('振幅')title('平滑前') %semilogy(x1,y1)%原.

阻力（1）基本阻力 u=veo*3.6; % 换算速度单位 w0=2.031+0.0622*u+0.001807*u*u; % 基本阻力 w0(2）坡道阻力 wi=RoadGradinet(pos); % 坡度 wifunction grad= RoadGradinet(pos)%UNTITLED2 道路坡度信息% 返回某个位置的坡度信息%返回值：角度global GRAARRAY grad=0; startPoint=GRA.

列车制动力调用clear allclcclose allfprintf('测试当前速度的制动力:\n')fprintf('输入：当前列车的速度\n')fprintf('输出：列车当前速度的制动力') % function f= BrakeForce(veo)BrakeForce(15)BrakeForce(20)BrakeForceList = [ ];for i = 0:80/3.6 BrakeForceI = BrakeForce(i); BrakeForce.

PID的应用PID，就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”，是一种很常见的控制算法。PID的实际应用场景：四轴飞行器，平衡小车，汽车的定速巡航、3D打印机上的温度控制器共性：需要将某一个物理量“保持稳定”的场合（比如维持平衡，稳定温度、转速等），PID都会派上大用场。疑问我想控制一个“热得快”，让一锅水的温度保持在50℃，这么简单的任务，为啥要用到微积分的理论呢？所以，在大多数场合中，用“开关量”来控制一个物理量，就显得比较简单粗暴了。有

Simulink模块库包括标准Simulink模块库和专业模块库两大类。准Simulink模块库在Libraries窗口中名为Simulink，单击该选项，在模块窗口中展开该模块库。标准Simulink模块库共含19个子库。（1）Commonly Used Blocks（常用模块库）：该模块库将各模块库中最经常使用的模块放在一起，目的是为了方便用户使用。（2）Continuous（连续系统模块库）：该模块库提供了用于构建连续控制系统仿真模型的模块。（3）Dashboard（仪表盘模块

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s函数