1.考虑动力学约束的机械臂时间最优在线轨迹规划算法研究【摘要】:时间最优轨迹规划是结合机器人动力学特性的全局最优规划方法,它能够充分提升机器人运动性能,对智能制造系统生产效率的提升具有重要意义。提出一种基于轨迹前瞻和可达性分析的在线轨迹规划算法。首先建立了时间最优数学模型,将非线性优化问题线性化;其次介绍了全局最优求解方法,以及轨迹前瞻模块的设计流程,论证了https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JXZZ202303006.htm

2.深度思考,逻辑回归是最优算法吗?深度思考,逻辑回归是最优算法吗?深度思考,逻辑回归是最优算法吗? 课程介绍 作者 Toby,持牌照消费金融模型专家,发明金融模型算法专利,和中科院,清华大学,百度,腾讯,爱奇艺,同盾,聚信立等平台保持长期项目合作;与国内多所财经大学有模型项目。熟悉消费金融场景业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等。擅长Python机器学习https://download.csdn.net/learn/30611/450710

3.椭圆型分布参数最优控制问题数值算法.pdf文档全文免费阅读在线看椭圆型分布参数最优控制问题数值算法.pdf,摘要 分布参数最优控制问题是用偏微分方程,或偏微分积分方程,或偏微分方 程与常微分方程的耦合方程来描述的无限维控制系统.该类问题已广泛应用于 航天技术、土木工程、生态系统、社会系统等工程技术领域。分布参数最优控制 问题https://max.book118.com/html/2015/1004/26642095.shtm

4.python遗传算法求解最优解约束条件遗传算法最优路径这篇博客针对《Python遗传算法搜索最优最短路径》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. VS2019, Qt 2. C++ 二、使用步骤 https://blog.51cto.com/u_12192/11027252

5.[转载]基于强化学习的数据驱动多智能体系统最优一致性综述参考文献提出了利用积分强化学习(integral reinforcement learning,IRL)的在线学习算法,用于解决系统模型部分未知的线性或非线性系统的最优跟踪控制问题。强化学习算法也被用来求解 H∞控制问题,例如利用强化学习算法解决H∞控制问题的Q-学习方法以及神经动态规划方法。近年来,将强化学习技术应用于多智能体系统的最优一致性https://wap.sciencenet.cn/blog-951291-1276281.html

6.狭窄环境下带有多拖车的牵引车轨迹规划的统一方法汽车技术传统的运动规划方法包括图搜索算法、基于采样的算法、最优控制算法等等,但是由于牵引车-拖车系统存在欠驱动约束和非完整约束高度耦合的复杂情况,导致一般运用于普通车辆上的运动规划算法无法处理该系统的规划问题。本文提供了利用最优控制的方法,将牵引车-拖车系统的运动规划问题转化为一个最优控制问题,为了简化数值求解https://www.auto-testing.net/news/show-109156.html

7.TCCT通讯Newsletter2017No.01一个新的目标罚函数算法 系统科学与数学, 2016 Vol. 36 (10): 1697-1709 Abstract | PDF 宋丽平,余王辉 经理期权整体实施与非限制实施的等价 系统科学与数学, 2016 Vol. 36 (10): 1710-1720 Abstract | PDF 徐义红,李敏 $\alpha$-阶近似锥-弧连通集值优化弱有效元的最优性条件 系统科学与数学, 201https://tcct.amss.ac.cn/newsletter/2017/201701/journal.html

8.一种基于HMM模型改进的地图匹配算法基于可靠点, 将整条轨迹分成不同的增量, 将每个增量作为一个窗口, 在增量内, 基于 HMM 模型计算轨迹的全局最优路径。可靠点处的候选路段集只包含发射概率最高的路段, 减少转移概率矩阵的计算, 缩短在线匹配时结果输出的延迟, 从而提高算法的时间效率。综合考虑距离和方向两个因素, 进行发射概率评估。基于可靠点,https://xbna.pku.edu.cn/fileup/0479-8023/HTML/2018-6-1235.html

9.《Python最优化算法实战》(苏振裕)简介书评在线阅读当当网图书频道在线销售正版《Python最优化算法实战》,作者:苏振裕,出版社:北京大学出版社。最新《Python最优化算法实战》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《Python最优化算法实战》,就上当当网。http://product.dangdang.com/29128615.html

10.七轴机械手最小能量直线轨迹算法优化AET摘要: 对比分析了伪逆法和最优能量算法的原理,给出了最优能量算法的优化方案。笛卡尔空间体系中采用齐次矩阵和四元数法获得位置和姿态的插值;利用优化后的最优能量算法求出逆解,得到与笛卡尔空间中对应的在关节空间中的关节值。文中给出了实际仿真实例,该实例表明本文给出的优化方案在满足正常作业情况下,相对于伪逆http://www.chinaaet.com/article/3000014833

11.在鸡飞狗跳里,找寻正义的最优解(正义的算法)剧评林小颜想为所有食用过众乐集团果冻的孩子讨一个公道,铲除黑心企业,求得公平正义,却损害了自己委托人的利益,没有能最大化最快速地解决委托人具体的困境。不过还好孩子当时已经解除危机。而刘浪作为黑心企业的代理律师,奉行一切以委托人利益至上的原则,反倒能让林小颜的委托得到应得的赔偿,给孩子救命。很讽刺是吗?但https://movie.douban.com/review/14470759/

12.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?澎湃号·湃客该团队采用了与 Gao et al. (2023) 类似的设置,基于一组开源数据集进行了实验,结果表明:在同等的优化预算(相对于 SFT 策略的 KL 散度)下,在线算法的性能表现通常优于离线算法。 图1 给出了在线和离线算法在四个不同的开源数据集上表现出的 KL 散度与策略性能之间的权衡。图中的每个数据点代表了在训练过程https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27434433

13.运筹优化技术在供应链领域应用介绍运筹优化可以进行敏感性分析,观察不同参数或约束条件的变化对最优解的影响。这可用于规划灵活性。 序列化 运筹优化算法能够有效地将非序列任务序列化,考虑各种先决条件和依赖关系。 非决定性问题 运筹优化可以处理不确定性和随机性,应对APS系统中的随机事件和变化。 https://developer.aliyun.com/article/1350531

14.蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘弹性架构,主要目的就是特征优选,让模型自适应地选择最优特征,进而实现稀疏化,降低过拟合。本节介绍特征优选的两个核心技术: 使用流式频次过滤, 对特征进入进行判定。 使用Group Lasso优化器,对特征进行筛选和删除。 2.1 Group Lasso 优化器 稀疏化是算法追求的重要模型特性,从简单的L1正则化和Truncated Gradient[9]https://maimai.cn/article/detail?fid=1010621115&efid=mIQCHnkj0zjxlpygUmo5mg

15.Awesome? 最大子串和,即求一个数列中和最大的子列,采用动态规划可以有最优算法,时间复杂度为O(N)。因为最大连续子序列和只可能是以位置0～n-1中某个位置结尾。 ? 当遍历到第i个元素时,判断在它前面的连续子序列和是否大于0,如果大于0,则以位置i结尾的最大连续子序列和为元素i和前https://github.com/Ty-Chen/Awesome-Backend/blob/5ad253a0f2e82d9b83892a60e01a1e0a855d70b3/Data%20Structure%20and%20Algorithm.md