acm/oi博弈算法的入门讲义，从nim博弈入手，介绍博弈树与sg函数等基本概念，而后介绍了各种nim博弈的变种以及翻硬币类的博弈题目

基于动态博弈与人工势场法及MPC耦合的智能车换道决策与规划控制算法,基于动态博弈与人工势场法结合MPC的智能车换道决策与运动规划控制算法,基于动态博弈及人工势场法和MPC的智能车道决策和规划控制算法 基于动态博弈的道决策算法; 设计APF-MPC耦合的运动规划算法; ,基于动态博弈的换道决策算法; 人工势场法; MPC; 智能车换道决策; 规划控制算法; APF-MPC耦合的运动规划算法;,智能车决策规划算法：动态博弈与APF-MPC耦合控制策略 在现代智能交通系统中，智能车的换道决策与规划控制是确保车辆安全、高效行驶的关键技术之一。本研究聚焦于基于动态博弈理论、人工势场法与模型预测控制（MPC）耦合的智能车换道决策与规划控制算法，旨在通过这种跨学科的融合，提出更为精准和高效的换道决策模型。 动态博弈理论在智能车换道场景中主要用于模拟和分析车辆之间或车辆与环境之间的交互行为。在此背景下，智能车被视为一个理性的参与者，通过不断预测其他参与者的行动和策略，进而做出最优的决策。动态博弈模型能够提供一种框架，以预测并响应其他道路用户的潜在移动和意图。 人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用于机器人路径规划的技术，它通过模拟物理中质点在势场中的运动规律，将复杂的避障和路径规划问题转化为势场的计算问题。在智能车换道的应用中，人工势场法可以用来描述车辆与周围障碍物之间的相互作用力，使得车辆在换道过程中能够平滑地避开障碍物，同时满足一些约束条件，如速度限制、安全距离等。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，尤其适用于具有复杂动态特性和多变量约束的系统。MPC在每一控制步骤中都会基于当前系统的状态和一个预测的未来模型来计算控制输入，确保系统在未来的一段时间内达到期望的行为。在智能车换道控制中，MPC能够考虑到车辆动力学、环境约束和可能的未来事件，从而做出更为精确和安全的换道动作。 本研究将动态博弈理论、人工势场法与MPC相结合，提出了一种新的智能车换道决策与运动规划控制算法。该算法的核心在于APF-MPC耦合的运动规划算法，它能够同时考虑车辆的动态特性和环境障碍物的干扰，实现换道过程中车辆的动态避障和路径优化。 具体来说，动态博弈被用来分析和预测其他道路使用者的行为，为智能车提供了一种策略性的决策依据。人工势场法则负责为智能车创建一个潜在的安全区域，使其能够在换道过程中避免与障碍物发生碰撞。同时，结合MPC算法，智能车不仅能够根据当前状态做出快速反应，还能够预测未来的状态变化，从而进行更为前瞻性的规划。 本研究还详细探讨了智能车在智能交通系统中的角色和影响。随着自动驾驶技术的发展，智能车将成为智能交通系统中的重要组成部分，而智能车换道决策与规划控制技术将成为支撑智能交通系统运行的关键技术之一。这项研究为智能车的换道技术提供了新的理论和实践指导，对提升智能交通系统的整体效能和安全具有重要意义。 在实际应用中，此类技术的开发和集成需要面对诸多挑战，如车辆动态特性的建模、环境感知的准确性、以及控制算法的实时性和鲁棒性等问题。此外，还需要考虑在不同交通场景下的普适性和适应性，以及如何与其他交通参与者（如行人、自行车等）进行交互等问题。因此，未来的研究还需要在算法的优化、实车测试以及与其他交通系统的协同等方面不断深入。 基于动态博弈与人工势场法及MPC耦合的智能车换道决策与规划控制算法，不仅提供了一种新的技术视角，而且为智能交通系统的发展贡献了新的思路和解决方案。通过这种多学科的综合应用，智能车能够在更加复杂多变的交通环境中做出更加安全和高效的换道决策，从而为未来交通的智能化和自动化奠定坚实的基础。

内容概要：本文详细介绍了基于扰动观测器的伺服系统摩擦补偿Matlab仿真研究。首先，模型基于永磁同步电机的速度、电流双闭环控制结构，采用PI控制并调优参数。仿真中包含了抗饱和PI控制器、摩擦力模型（特别是LuGre模型）、扰动观测器、坐标变换、SVPWM和逆变器等模块，所有关键模块均通过Matlab function编程实现，便于实物移植。仿真采用离散化方法，更贴近实际数字控制系统。其次，文章解释了摩擦力对系统响应的影响，并通过扰动观测器进行实时观测和补偿，显著提高了系统的响应速度和稳定性。最后，通过对比实验数据，验证了摩擦补偿的有效性，展示了系统在有无补偿情况下的不同表现。 适合人群：从事伺服系统设计、控制工程、自动化领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解摩擦补偿技术和Matlab仿真的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高伺服系统响应速度和稳定性的应用场景，特别是在存在摩擦力干扰的情况下。目标是通过仿真研究，掌握摩擦补偿的具体实现方法，优化实际系统的性能。 其他说明：文中还提供了相关算法的参考文献，帮助读者快速获取背景知识，减少文献查阅的时间成本。此外，模型已搭建完毕，原则上不再进行修改，确保了仿真结果的一致性和可靠性。

将克里金(Kriging)模型作为代理模型与MOEA-D多目标优化算法相结合的方法来解决复杂工程优化问题。首先解释了克里金模型作为一种高级插值工具的特点及其在Python中的简单实现方式，强调它能够有效降低每次目标函数计算的成本。随后阐述了MOEA-D算法的工作原理，特别是它如何通过权重向量将复杂的多目标问题分解为若干个较为简单的单目标子问题。最后，文章展示了这两种技术是如何协同工作的，即利用代理模型快速筛选潜在优质解，仅对最有希望的部分进行真实的昂贵评估，并据此不断更新改进模型，从而大幅提高优化效率。 适合人群：从事工程设计、数据分析以及需要处理多目标优化问题的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于那些面临高昂计算成本和多个相互冲突目标的优化场景，如汽车设计中既追求燃油经济性又要求高性能的动力系统优化等问题。目的是帮助用户掌握一种高效的优化手段，能够在较短时间内获得满意的优化结果。 阅读建议：对于想要深入了解这一领域的读者来说，应该关注文中提到的具体实现细节，尤其是关于如何设置参数以确保模型不过拟合并保持良好的泛化能力方面的指导。此外，还应注意MOEA-D中权重向量的选择策略，因为这对最终优化效果有着重要影响。

6自由度并联机器人的运动学算法，重点讨论了正解和逆解的概念及其求解方法。正解涉及根据末端执行器的目标位置和姿态计算所需的关节变量，而逆解则是根据关节变量推算末端执行器的位置和姿态。文中还探讨了6个耦合的非线性方程组的求解过程，强调了正解在机器人控制中的快速收敛特性及其重要性。文章最后列举了6自由度并联机器人在工业生产线、医疗、航空航天等多个领域的实际应用。 适合人群：对机器人技术和运动学算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解6自由度并联机器人运动学算法的研究人员，以及从事相关领域开发和应用的技术人员。目标是掌握正解和逆解的求解方法，提高机器人控制精度和效率。 其他说明：文章中包含了代码片段和数学公式，有助于读者更直观地理解理论概念和实际操作。

本科毕业论文---基于smith预估算法的电加热管温度控制系统的设计正文.doc

文章详细介绍了某手app端sig3、__NS_sig3、__NS_sig3算法的测试流程。首先讲解了如何将解密服务打包成jar文件并部署到服务器或本地环境，包括环境配置和成功部署的提示信息。接着，文章提供了Python调用接口的示例代码，展示了如何通过携带url和get_sig()方法取得的sig参数请求服务以获取__NS_sig3值。最后，文章总结了整个测试流程，并提供了获取代码的联系方式。 某手app端sig3算法测试项目的源码文件中，详细描述了三种算法sig3、__NS_sig3和__NS_sig3的测试方法。文章指导读者如何将解密服务打包成jar文件，这一过程涉及环境配置以及部署到服务器或本地环境的具体操作步骤。文章中提到的环境配置可能包括了依赖库的安装、配置文件的设置以及确保服务能够正确运行所需的各项参数调整。成功部署后，用户会得到提示信息，确认部署的正确性。 随后，文章提供了使用Python语言调用接口的示例代码。这些代码示例展示了如何通过URL发起请求，并携带通过get_sig()方法获取的sig参数，从而请求服务并获取__NS_sig3值。在这一过程中，代码的编写需要遵循特定的接口协议，并且可能涉及到对请求与响应数据格式的处理，以确保能够正确解析服务返回的数据。 整个测试流程的总结部分，文章可能还会强调测试时的注意事项，比如服务端响应时间、数据传输的加密与解密，以及可能出现的错误处理机制。文章也可能提供了联系方式，供读者在遇到问题时寻求技术支持，或者与开发人员进行交流。 整个文章详细介绍了sig3算法相关知识，以及具体的测试步骤和方法。它不仅为了解sig3算法的测试流程的读者提供了一个清晰的操作指南，还为那些希望在实际开发中应用sig3算法的人士提供了一份实用的参考资料。通过文章提供的源码，读者可以获得直接用于测试和验证算法有效性的工具，这在软件开发领域是非常宝贵的资源。 文章的内容不仅包含了理论知识的介绍，还有实践操作的指导，使得读者能够结合理论与实践，更深入地理解sig3算法及其在某手app端的应用。这些内容对于正在进行相关软件开发的开发者或者进行sig3算法研究的专业人士都具有很高的参考价值。 Почем

A星算法AStarPAth是一种高效的路径搜索算法，在计算机科学和游戏开发领域中广泛应用于寻找两点之间的最短路径。该算法由Peter Hart, Nils Nilsson 和 Bertram Raphael于1968年提出，能够适用于各种复杂的图搜索问题。在2D和3D空间中，A星算法能够计算出从起始点到目标点的最优路径，适用于导航系统、机器人路径规划、游戏中的NPC智能移动等场景。 A星算法的核心在于其启发式评估函数，通常表示为f(n) = g(n) + h(n)，其中n是一个节点。g(n)表示从起始节点到当前节点的实际代价，而h(n)则是当前节点到目标节点的估计代价，也就是启发式部分。这个估计代价可以采用不同的启发式方法，如曼哈顿距离、欧几里得距离或者对角线距离等，具体的启发式方法选择取决于搜索空间的特性。 在Unity游戏引擎中，A星算法常常被实现为一个路径寻找系统，由于其算法的高效性，它被频繁应用于实时寻路问题。Unity中的A星寻路系统一般会考虑地形障碍物、单位移动成本、动态障碍等因素，以计算出一条符合实际情况的最优路径。开发者通常可以通过Unity的脚本接口来控制和获取路径搜索过程和结果，以满足游戏逻辑和交互的需要。 压缩包中的“AStarPath完整版.unitypackage”文件是一个包含了A星路径寻找算法实现的Unity资源包。这个资源包可能包含了算法的核心代码、演示场景、测试脚本、预配置的导航网格NavMesh、以及一些用于调试和展示路径计算结果的预制件（Prefabs）。通过在Unity项目中导入这个包，开发者能够快速地为自己的游戏添加寻路功能，无需从零开始编写复杂的算法代码，从而节省开发时间，并专注于游戏设计和用户体验的优化。 A星算法的一个重要优势是其灵活性和可扩展性。除了传统的2D寻路，它也可以在3D空间中找到应用，为虚拟世界中的角色提供准确的移动路径。此外，算法本身可以通过调整启发式函数和搜索策略来适应不同的应用场景，包括但不限于不同的地图类型、不同的游戏规则和不同的性能需求。 然而，A星算法也有其局限性。例如，在密集障碍物的环境中，算法的性能可能会受到影响，尤其是在高维度或动态变化的环境中，A星算法可能需要与其他算法如Dijkstra算法或跳跃点搜索（JPS）等结合使用，以提高效率和准确性。同时，启发式函数的选择也对算法性能有重要影响，错误的启发式函数可能会导致算法无法找到最短路径，或者搜索效率低下。 A星算法AStarPAth是一种强大的寻路算法，它在2D和3D空间中都表现出了良好的性能。Unity游戏开发者通过利用AStarPAth算法，可以大大简化复杂路径搜索问题的解决过程，快速实现智能角色的寻路功能。随着游戏世界的日益丰富和复杂，A星算法的优化和应用将会成为游戏AI领域的一个重要研究方向。

内容概要：本文详细介绍了遗传算法在编码超表面RCS（雷达散射截面）缩减中的应用。通过遗传算法优化编码序列，实现了最佳的漫反射效果。文中提供了MATLAB和Python两种编程实现方法，涵盖了从定义问题、初始化种群、选择、交叉、变异到评估函数的具体步骤。同时，展示了三维仿真结果和二维能量图，帮助理解优化效果。还介绍了如何在CST电磁仿真软件中验证超表面的RCS缩减效果。最后，讨论了遗传算法的优点，如快速出结果、容差性高，适用于不同尺寸的编码序列，并能自动计算远场效果。 适合人群：对天线、雷达隐身等领域感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是熟悉MATLAB和Python编程的人士。 使用场景及目标：① 使用遗传算法优化编码超表面的RCS缩减；② 实现最佳漫反射效果；③ 在CST中验证仿真结果；④ 自动计算并观察远场波形。 其他说明：本文不仅提供理论介绍，还包括详细的编程实现步骤和仿真结果，有助于读者深入理解和实践遗传算法在超表面RCS缩减中的应用。

1. 结合业务理解和分析，分别为投保人和医疗机构构建特征； 2. 对投保人和医疗机构的行为进行特征分析； 3. 通过聚类算法发现投保人和医疗机构中存在的疑似欺诈行为。 1. 抽取医疗保险的历史数据； 2. 对抽取的医疗保险的历史数据进行描述性统计分析，分析投保人信息和医疗机构信息； 3. 采用聚类算法发现投保人和医疗机构中存在的疑似欺诈行为； 4. 对疑似欺诈行为结果和聚类结果进行性能度量分析，并进行模型优化。