随机模型预测控制与数据驱动MPC

模型预测控制
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"7-stochastic_mpc.pdf 是一份关于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的专业课程讲义，由Alberto Bemporad教授提供。这份资料涵盖了MPC的基础概念，包括线性MPC、时变和非线性MPC、基于二次规划（Quadratic Programming, QP）的MPC计算、显式MPC以及混合MPC。特别地，它还深入探讨了随机模型预测控制（Stochastic Model Predictive Control, SMPC）和数据驱动的MPC方法。课程页面位于http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/mpc_course.html，提供了更多相关学习资源。 在实际控制问题中，决策常常需要在不确定性环境下进行，例如可再生能源的功率输出、市场价格、需求变化以及人类交互等都存在不确定性。传统的鲁棒控制方法不考虑不确定性本身，只是假设其在一定范围内，并以最坏情况为设计依据，这可能导致过于保守的控制策略。相反，随机模型能够提供更多关于不确定性的信息，使得控制器能够在优化性能指标（如最小化预期经济成本）的同时，更好地处理不确定性。 随机模型预测控制是应对不确定性的一种策略，它在优化过程中考虑了随机变量的分布，旨在在不确定性下做出最优决策。通过这种控制策略，系统可以更加灵活地适应环境变化，同时保持良好的性能表现。SMPC不仅关注控制系统的稳定性，还追求在概率意义下的性能优化，例如最大化期望的系统性能或最小化风险。 在实际应用中，SMPC涉及到的概率模型可能包括概率约束、随机动态模型以及随机目标函数。控制器需要在每个时间步长内，对未来的不确定性进行预测，并基于这些预测结果优化控制序列。这个优化过程通常涉及复杂的数学计算，例如动态编程或者启发式算法。同时，为了降低计算复杂性，可能会采用滚动优化或者有限预测期的方法。 这份资料详细介绍了如何在不确定性环境中利用模型预测控制来制定优化决策，特别是聚焦于随机模型预测控制的原理和应用，对于理解如何在实际工程问题中有效地处理不确定性具有重要价值。"

TA_Lib-0.4.28-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip

2024-04-14 上传
TA_Lib库本身是一个广泛使用的Python接口，它封装了C语言实现的TA-Lib（Technical Analysis Library），提供了大量的金融和技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、随机指标（Stochastic）、MACD等。...

TA_Lib-0.4.28-cp312-cp312-win_amd64.whl.zip

2024-04-14 上传
这个库包含了大量的技术指标函数，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、随机指标（Stochastic）等，非常适合量化交易、市场分析和策略开发。 描述中的内容与标题相同，再次确认了这是一个针对Python 3.12的TA...

分析moveit配置文件中的 planning_time_limit: 10.0 max_iterations: 200 max_iterations_after_collision_free: 5 smoothness_cost_weight: 0.1 obstacle_cost_weight: 1.0 learning_rate: 0.01 smoothness_cost_velocity: 0.0 smoothness_cost_acceleration: 1.0 smoothness_cost_jerk: 0.0 ridge_factor: 0.01 use_pseudo_inverse: false pseudo_inverse_ridge_factor: 1e-4 joint_update_limit: 0.1 collision_clearence: 0.2 collision_threshold: 0.07 use_stochastic_descent: true enable_failure_recovery: true max_recovery_attempts: 5

2023-05-19 上传
这些是MoveIt配置文件中的...- use_stochastic_descent: 是否使用随机梯度下降算法进行优化。 - enable_failure_recovery: 是否启用规划失败时的恢复机制。 - max_recovery_attempts: 规划失败时的最大恢复尝试次数。

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

2023-05-24 上传
这段代码中的问题是在计算损失函数值时，使用了同一个参数 lasso.coef_ 两次，应该将第二次的 lasso.coef_ 改为 lasso.coef_path_[-1]。...plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show() ```

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False, scale_by_keep: bool = True): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = x.new_empty(shape).bernoulli_(keep_prob) if keep_prob > 0.0 and scale_by_keep: random_tensor.div_(keep_prob) return x * random_tensor

2023-07-11 上传
这段代码是一个用于实现Stochastic Depth（随机深度）的函数。Stochastic Depth是一种在残差网络主路径中应用的路径丢弃技术。 函数的输入参数包括： - `x`：输入张量。 - `drop_prob`：丢弃概率，用于控制丢弃的...

解释def sgd(x1, x2, s1, s2, f_grad): g1, g2 = f_grad(x1, x2) # 模拟有噪声的梯度 g1 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) g2 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) eta_t = eta * lr() return (x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)

2023-07-13 上传
这段代码定义了一个名为 `sgd` 的函数，用于执行随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的优化步骤。 具体解释如下： - `x1` 和 `x2` 是当前的变量值。 - `s1` 和 `s2` 是内部状态变量，此处未被使用。 ...

AttributeError: module 'torchvision.ops' has no attribute 'stochastic_depth'

2024-01-04 上传
根据提供的引用内容，我了解到你遇到了一个错误：AttributeError: module 'torchvision.ops' has no attribute 'stochastic_depth'。这个错误通常是由于torchvision库中的ops模块没有stochastic_depth属性导致的。 ...

rcwa_stochastic_optimizer针对的文献

2023-05-14 上传
rcwa_stochastic_optimizer针对的文献主要是研究材料光学特性模拟算法的文献。在材料光学模拟中，利用RCWA（Rigorous Coupled-Wave Analysis）方法可以快速准确地计算出光在复杂结构材料中的散射和透射现象，包括...

所用脚本和训练数据(pytorch_mnist.py + mnist.npz)可以从附件中下载

2023-07-16 上传
训练过程中，脚本使用了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法来优化模型的权重参数，并使用交叉熵损失函数来度量模型的性能。脚本还实现了训练集上的批次循环、验证集上的性能评估和在测试集上的...

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device) random_tensor.floor_() # binarize output = x.div(keep_prob) * random_tensor return output 详细讲解一下

2023-04-20 上传
这是一个函数，用于在残差块的主路径上每个样本中丢弃路径（随机深度）。... 其中，x为输入的张量，drop_prob为float类型，表示丢弃概率，默认值为0，training为布尔类型，表示是否训练，默认为False。
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