控制优化方法:HUM技术的实现与应用

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0 下载量 142 浏览量 更新于2024-12-16 收藏 16KB RAR 举报
是关于控制理论中的一种最优控制方法——HUM(Hilbert Uniqueness Method)的压缩包文件。HUM是由J.-L. Lions提出的一种解决最优控制问题的方法,其核心思想是通过构造一个特殊的伴随状态方程,将最优控制问题转化为一个状态方程的初边值问题,从而可以利用偏微分方程的理论和方法来求解。 HUM方法在控制理论中占有重要地位,它不仅提供了一种求解最优控制问题的有效途径,而且在理论研究和实际应用中都有广泛的应用。例如,在航空航天、机器人控制、自动控制等领域,HUM方法被广泛应用于各种复杂系统的最优控制设计。 在描述中提到的"control optimal approche HUM",明确指出了这个压缩包文件的主题是关于HUM方法在最优控制问题中的应用。这表明文件中的内容可能包括HUM方法的理论介绍、算法实现、以及相关的应用示例等。 标签"hum optimal_control"进一步强调了文件内容的专业性,即专注于HUM方法在最优控制领域的应用。这意味着,文件中的内容可能包括最优控制问题的基本概念、HUM方法的理论基础、以及如何利用HUM方法解决实际问题等内容。 压缩包文件中包含了五个文件,分别是intrface_prog.asv、intrface_prog.fig、intrface_prog.m、programme.m和logo.png。 - intrface_prog.asv可能是与Matlab的ActiveX自动化服务器相关的一个接口文件,用于实现与Matlab的交互。 - intrface_prog.fig和intrface_prog.m是与Matlab图形用户界面(GUI)相关的文件。.fig文件是Matlab图形的保存格式,包含了GUI的设计布局,而.m文件则包含了与GUI相关的代码,如回调函数、用户交互等。 - programme.m文件很可能是包含了主要的Matlab程序代码,这些代码可能是用来实现HUM方法的算法或者进行仿真实验的。 - logo.png文件可能是该资源的标志或者商标图片。 综合以上信息,我们可以推测这个压缩包文件是一个关于HUM方法在最优控制问题中应用的软件包,其中包含了理论介绍、算法实现以及Matlab程序代码。用户可能需要通过Matlab环境来运行这些代码,以展示HUM方法的实际应用效果。由于文件中包含了接口和图形界面的设计,因此该软件包可能具有良好的用户交互体验,便于用户理解和操作。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

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