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Cyber 复现:线性多智能体的动态事件触发分布式控制探索

动态事件触发机制和分布式控制协议在解决定向通信网络的线性多智能体系统一致性问题上,就像是一对默契的搭档。动态事件触发机制有效地避免了不必要的频繁通信和计算,而分布式控制协议则保证了智能体之间能够合理地交互信息,逐步实现一致性。在未来的研究和应用中,这两者的进一步优化和结合,有望在诸如智能交通、分布式机器人协作等众多领域发挥更大的作用。希望通过今天的分享,大家对这个有趣的领域有了更深入的了解,一起期

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#arm开发
Cyber 复现:线性多智能体的动态事件触发分布式控制探索

动态事件触发机制和分布式控制协议在解决定向通信网络的线性多智能体系统一致性问题上,就像是一对默契的搭档。动态事件触发机制有效地避免了不必要的频繁通信和计算,而分布式控制协议则保证了智能体之间能够合理地交互信息,逐步实现一致性。在未来的研究和应用中,这两者的进一步优化和结合,有望在诸如智能交通、分布式机器人协作等众多领域发挥更大的作用。希望通过今天的分享,大家对这个有趣的领域有了更深入的了解,一起期

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#arm开发
基于51单片机的扫地小车,扫地机器人设计。 有原理图,程序代码,原文。 可做实物。 主要功能有...

这套 51 内核工程用最“原始”的外设拼出了一套可闭环的扫地原型:无操作系统、无动态内存、代码总量不足 4 KB,却完成了感知、决策、执行、交互全链路。在资源受限的 8 位 MCU 场景下,如何用最少的硬件、最精简的代码,同时完成“环境感知-路径决策-执行机构-人机交互”闭环,是低成本机器人永恒的话题。本文以一套 51 内核扫地小车固件为样本,从系统视角拆解其设计思想、数据流、时序、异常策略与可演

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#proteus
一文读懂通过定价多智能体强化学习的需求响应

深度强化学习电气工程复现文章,适合小白学习关键词:深度强化学习,神经网络,多智能体系统,需求响应编程语言:python平台主题:通过定价多智能体强化学习的需求响应内容简介:基于价格的需求响应是一种在间歇性可再生能源渗透率高的电力系统中获得所需灵活性的经济有效的方式。提出了无模型深度强化学习作为一种训练自主代理的方法,以使建筑物能够参与需求响应计划,并通过多代理设置中的价格设置来协调此类计划。首先,

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#cryengine
到底了