一个合理设计的奖励函数能够引导智能体在调整PID参数时，优化控制性能，而不合理的奖励函数则可能导致控制效果差，甚至使智能体偏离期望的控制行为。PID控制基于比例(P)、积分(I)和微分(D)三部分的线性组合来生成控制信号，在具体的控制系统里主要通过调整比例增益Kp、积分增益Ki，和微分增益Kd，这3个参数调节系统的输出，使其尽可能接近期望的目标值。系统的输入信号为x(t)，PID控制器接收输人信号

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蜃景搜索算法（Mirage Search Optimization，MSO）是一种受蜃景物理原理启发的新型元启发式优化算法，MSO主要包含两种更新策略，即上蜃景策略和下蜃景策略，分别赋予算法全局探索和局部开发的能力。根据出现的位置不同，蜃景可以分为上蜃景和下蜃景：上蜃景是由于空气温度梯度导致上层空气较热、下层空气较冷，从而使得空气中的折射率呈现上小下大的分布。根据菲涅耳反射原理，由入射光与折射率分

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说实话，用了这么多年的MATLAB，只要看到matlab语言就感觉亲切，至少不会发怵，感觉再难的代码也可以嚼碎了一点点理解。2. 装好python后，在MATLAB命令窗口中，使用pyenv命令检查MATLAB当前使用的Python版本，显示如下，就代表你的MATLAB可以搜索到电脑上的python了。，我认为matlab的simulink是现在任何软件都无法替代的，如果在用一些新颖的深度学习算法

上期发了一篇文章，五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？里边包含了大多数机器学习模型，有组合的，有单个的，且都是属于单步预测的。而单步预测和多步预测的代码在数据处理和模型构建方面略有不同。今天在这个全家桶内，再添加几种多步预测的模型。分别是：BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM、LSSVM、TCN、CNN。并以新疆光伏发电数据为例进行结果显示。之前购买过全家桶的小伙伴直接复制文末链接，重新

关于机器学习预测的python代码，后台高呼声也是不断！今天，小淘总算是肝出来啦！人生苦短，python是岸不得不说，用python进行机器学习预测，确实要简便许多，很多包直接调用即可。先上目录！本期推出的python机器学习预测全家桶一共包含了26种模型。包括如下：单模型预测Bagging、BiGRU、BiLSTM、BP、CART、ELM、Gradient-boosting、GRU、LSTM、R