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Python通过命令行调用MATLAB的简单实现

Python通过命令行调用MATLAB的简单实现电脑系统:Windows 10主要思路是通过 Windows 系统中的 Shell 来调用 MATLAB 运行 .m 文件。参考了 MathWorks 官方文档:从 Windows 系统提示符启动 MATLAB 程序。给出 MATLAB 的测试代码:% test.mfuntion res = test(a, b)res = a + b;dips(re

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#python#matlab
一个信号博弈模型的解法

因为研究中要用到不完全信息动态博弈,所以研究了一下它,在B站上面找到了一个考研题针对不完全信息动态博弈的信号博弈模型进行求解,看完之后我记录下了自己的解题思考,防止自己忘记。

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#人工智能
古诺(Cournot)竞争博弈模型 matlab仿真代码实现

古诺竞争模型(也称古诺模型)是早期的寡头垄断模型。它是法国经济学家古诺于1838年提出的。古诺竞争模型通常被作为寡头理论分析的出发点。古诺模型是一个只有两个寡头厂商的简单模型,该模型也被称为“双头模型”。古诺模型的结论可以很容易地推广到在三个或三个以上的寡头垄断厂商的情况中去。

#matlab#算法
数值法求解微分博弈问题(〇)——定义

至此,便以给出性能指标、控制系统微分方程约束、边界约束和路径约束的数学描述。上述四部分完整定义了最优控制问题。求解最优控制问题,也就是求解在满足上述三大类约束条件下使性能指标最小的优化问题。

#经验分享
一个简单的微分对策问题求解及其Matlab实现

本文为《最优控制方法与Matlab实现》第八章 微分对策问题的实现。给出了文中例题的解法,以及matlab仿真代码,解题步骤和matlab均按照我习惯的方式给出。

#matlab
数值法求解最优控制问题(二)——打靶法

介绍了打靶法求解最优控制问题的原理,并以一个算例给出了matlab代码实现。

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#matlab#算法
数值法求解最优控制问题(三)——多重打靶法

介绍了多重打靶法求解最优控制问题的原理,并给出相应的matlab代码实现。

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#matlab#算法
用GPOPS2解最优控制问题

使用高斯伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题,再用优化方法求解该非线性规划问题。求解器为GPOPS2。

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#matlab#算法#开发语言
学术写作:如何在VsCode中配置LaTex?

之前一直用的是texstudio写论文,但我觉得texstudio的ui不好看,加上实际使用过程中,texstudio的工具栏里面那些功能我一直没有用过,只需要简单地编写tex文档就足够了,所以考虑使用一款颜值高并且比较轻量化的文档编辑器,因此vscode就进入了我的视线之中。经过一番配置,我成功地在vscode里面调好了tex的编写环境,个人体感和texstudio使用感觉差不多,但颜值更好,使

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#vscode#编辑器#ide
数值法求解最优控制问题(四)——伪谱法

本文介绍了伪谱法求解最优控制问题的原理,并给出相应的matlab代码实现。

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#matlab#算法
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