目录前言一、简述PID的积分二、积分分离1.内容讲解2.C语言实现三、抗积分饱和1.内容讲解2.C语言实现四、变积分1.内容讲解2.C语言实现结语 前言本文将讲述PID算法中积分项的优化，对于已经理解普通PID算法控制原理并想继续深入了解PID的你有一定的帮助。 PID算法相比一般的位式控制算法有了很大的改进，普通的PID在合适的参数整合下也能起到很好的控制作用。 本文PID中积分项的优化只是锦
尽管大部分应用中都将PID算法作为闭环过程控制的事实标准，但对于如何优化PID回路以达到最优性能的方法，人们仍然没有达成共识。在工业自动化行业，尽管大部分人将比例- 积分- 微分 (PID) 算法作为闭环过程控制的事实标准，但优化PID 回路以达到最优性能的最佳方法，仍然没有达成共识。这些实践在概念上很简单：选择用于定义总体控制量的比例、积分和微分的相对大小的增益、速率和重置参数。在实践中，回路整
PID算法的理解与学习1、仅适用P的算法2、PI算法控制流程3、PD算法的控制流程4、PID参数的调整5、总结 我对PID算法可以简单的总结如下一句话：P管现在，I管曾经发生的一切累计至今的影响，D根据现在的情况预测未来，及时把控。但是具体三个参数如何起作用还需要进一步学习和研究，同时深刻的理解也能够帮助我们在后期的参数调试中做到心中有数，不至于糊里糊涂。 首先针对PID，不得不提的就是其公
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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户外拍摄的图像质量往往受到拍摄环境影响,如暗光线或云雾遮挡,导致拍摄画面变得昏暗模糊、颜色退化。因此,运用数字图像处理技术,对图像进行合理地增强恢复,是提升图像中有效信息的利用率的必要途径。 本文深入研究了基于颜色恒常性的Retinex理论,并针对带有颜色恢复的多尺度Retinex(Multi-scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)的不足(例如,涉及
来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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编辑：DeepRL《强化学习与控制》是一门由清华大学智能驾驶课题组李升波教授亲自讲授的强化学习课程，该课程总共包含11讲，以理论基础与算法设计融合的方式介绍了RL的框架体系，从优化角度梳理了直接法与间接法，带模型与免模型等类别，并对典型算法原理和特性进行了分析和总结，是一门兼顾基础入门、进阶提升的强化学习课程。一、关于课题组智能驾驶课题组(iDLab, Intelligent Driving La
原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
?博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据、文章讲解?1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经
文章目录前言零、组合优化问题基础1. 定义（1）定义（2）常见问题2. 方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3. 文章架构一、概述1. 神经网络（1）Hopfield 网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3. 深度强化学习DRL（1）端到端方法（2）改进传统方法二、原理1. Pointer Network（1）求解TSP问题（2）Attention机制2. Pointe
目录1. 强化学习概念1.1. 负反馈控制1.2. 强化学习参考资料2. 马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)2.1. 定义2.2. 动态特性2.3. 折扣2.4. 价值函数2.5. 最优策略 与 最优价值函数参考资料 1. 强化学习概念1.1. 负反馈控制在经典的自动控制原理中，控制信号是根据被控对象的状态进行控制的，同时再考虑被控量的理想值，最终能使被
1.软件版本MATLAB2019a2.本算法理论知识具体参考如下的文献：我们的强化学习控制结构如下
原创
2022-10-10 15:21:20
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原创
2022-09-19 10:23:25
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1、粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。2、粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是
OO_Unit2 关于性能优化与测试的那些事OO的第2单元到本周也就正式完结了。尽管这个单元的主旋律是多线程，但“面向对象”的基本思想仍然是我们一切架构与优化的出发点与前提。因此笔者在设计优化策略时，也是本着尽量减少类与类之间的耦合度的原则，去从各个类的内部进行细粒度的功能优化。当然，这样一来，也就没有什么完整的优化策略可言咯。那么既然是为了尽可能提高性能，我们首先就需要明确具体的性能指标，这样优
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2024-10-21 14:02:38
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随着企业规模的不断扩大和业务的持续增长，企业之间的跨区域沟通变得越来越重要。然而，企业跨区域沟通效率低的问题却时有发生，这是由于传统WAN架构的限制。传统的网络连接方式导致网络拓扑复杂、扩展性差，难以满足企业不断增长的业务需求。此外，网络带宽和延迟等问题也往往受到传统WAN架构的限制，导致企业的跨区域沟通效率低下。因此，针对企业跨区域沟通效率低的问题，需要通过合适的网络技术和架构进行优化和改善。其
oracle_sql性能优化(全).ppt ORACLE培训 --SQL性能优化,老方块内部培训班使用,内容概述,课程主要讨论： SQL语句执行的过程、ORACLE优化器 ，表之间的关联，如何得到SQL执行计划，如何分析执 行计划等内容，从而由浅到深的方式了解SQL优化的过 程，使大家逐步掌握SQL优化。,目录,优化基础知识 性能调整综述 有效的应用设计 SQL语句的处理过程 Oracle的优化器
1.关键词选择。在进行新站优化前，先要锁定自己网站的关键词。选择一个合适的关键词对于新站优化有非常重要的作用。
新站优化具体操作步骤如下： 1、列出基础关键词;2、使用关键词分析工具找出更多的关键词和热门关键词。
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摘要及声明1：本文主要对基于均值方差最优化的资产配置方法进行拓展，从多目标最优化的角度看待资产配置并可视化展示； 2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者原则是只做干货的分享，后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：本文主要数据通过数据爬虫获取，模型实现基于pyth
