四轮轮毂电机驱动车辆横摆力矩与转矩矢量分配控制仿真研究：滑模与PID联合控制策略及力矩分配方法探究。,四轮轮毂电机驱动车辆DYC与TVC系统分层控制策略仿真研究：附加横摆力矩与转矩矢量分配控制方法探索。,四轮轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制(DYC)，转矩矢量分配(TVC)的仿真搭建和控制 整体采用分层控制策略。 其中顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角的误差计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。 为了减少车辆速度影响，设计了纵向速度跟踪控制器；底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩以及驱动力进行分配，实现整车在高速地附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器的控制方法包括：滑模控制（SMC）、LQR控制、PID控制、鲁棒控制（发其中一个，默认发滑模和pid控制器）等。 底层控制器的分配方法包括：平均分配、最优分配，可定制基于特殊目标函数优化的分配方法（默认发平均分配）。 说明：驾驶员模型采用CarSim自带的预瞄模型（Simulink驾驶员模型请单独拿后）；速度跟踪可加可不加，采用的是PID速度跟踪控制器。

四轮轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制(DYC)，转矩矢量分配(TVC)的仿真搭建和控制 整体采用分层控制策略。 其中顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角的误差计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。 为了减少车辆速度影响，设计了纵向速度跟踪控制器；底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩以及驱动力进行分配，实现整车在高速地附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器的控制方法包括：滑模控制（SMC）、LQR控制、PID控制、鲁棒控制（发其中一个，默认发滑模和pid控制器）等。 底层控制器的分配方法包括：平均分配、最优分配，可定制基于特殊目标函数优化的分配方法（默认发平均分配）。 说明：驾驶员模型采用CarSim自带的预瞄模型（Simulink驾驶员模型请单独拿后）；速度跟踪可加可不加，采用的是PID速度跟踪控制器。 Simulink模型包括：理想状态计算模块、速度跟踪模块、轮毂电机模型、顶层控制器、底层控制器。 Simulink以及CarSim联合仿真进行验证，效果良好。 保证运行成功。

基于SOC均衡与直流母线电压分层控制的微电网协调控制仿真研究——光储系统在多种模式下的能量管理与稳定运行策略分析,基于SOC均衡与直流母线电压分层控制的光储微电网协调控制仿真研究——孤岛与并网模式下的稳定能量交换策略,基于soc均衡，直流母线电压分层控制，光伏mppt vf的光储微电网协调控制仿真 光储微电网协调控制包括: 直流母线电压分层控制 蓄电池组soc均衡 孤岛模式下光伏mppt和vf模式切 蓄电池充满切除，系统运行稳定 并网模式下，蓄电池投入和切除工作稳定，和网侧交能量 ,soc均衡; 直流母线电压分层控制; 光伏mppt vf模式; 微电网协调控制仿真; 孤岛模式切换; 蓄电池运行稳定。,光储微电网的协调控制仿真：soc均衡与电压分层调控策略

注意：如果您的公司有禁止产品中使用开放源代码的政策，则所有QP框架都可以进行，在这种情况下，您无需使用任何开放源代码许可证，也不会违反您的政策。 什么是新的？ 在以下位置查看QP / C修订历史记录： ： 文献资料 此特定版本的QP / C的脱机HTML文档位于文件夹html /中。 要查看脱机文档，请在Web浏览器中打开文件html / index.html。 最新版QP / C的在线HTML文档位于： ： 关于QP / C QP / C（C语言中的Quantum平台）是一种轻量级的开源用于将现代嵌入式软件构建为异步的，事件驱动的（角色）系统。 框架是由 ， 和框架组成的更大家

Expert Choice 分层算法工具Expert Choice 分层算法工具

【Hierarchical RL】动态分层强化学习（DHRL）算法代码 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动态调整层次和策略，使其适应环境中的变化和不确定性。这种方法能够处理复杂任务，特别是那些需要灵活调整策略或面临多种不同子任务的情景。

**正文** 分层任务网（Hierarchical Task Network, HTN）是一种高级的规划方法，它在人工智能和自动化领域中被广泛应用于复杂的任务规划。HTN规划器是这种方法的具体实现，它将大任务分解为一系列小任务或子任务，形成一个层次结构，使得问题解决更加模块化和可管理。在这个特定的案例中，我们讨论的是一个基于Java平台并完全开源的分层任务网规划器——JSHOP2。 JSHOP2（JavaSHOP2）是源于SHOP（Simple Hierarchical Ordered Planner）的一个增强版，SHOP最初由MIT AI Lab开发，用于处理复杂的任务规划问题。JSHOP2保留了SHOP的核心理念，同时增加了许多改进，使其更适合实际应用。 1. **分层任务规划**：HTN规划的核心在于其层次性，任务被分解为一系列子任务，这些子任务又可以进一步分解，直到得到可以直接执行的操作。这种方法允许规划器以更抽象的方式理解任务，提高了规划的灵活性和效率。 2. **Java实现**：选择Java作为编程语言，意味着JSHOP2具备跨平台的能力，可以在各种操作系统上运行，同时利用Java丰富的库和工具进行扩展。此外，Java的面向对象特性也有助于设计出清晰、模块化的代码结构。 3. **完全开源**：开源性质使得JSHOP2的源代码对公众开放，开发者可以自由地查看、修改和分发代码，这极大地促进了社区的协作和创新。开发者可以根据自己的需求定制规划器，或者为系统添加新的功能。 4. **规划算法**：JSHOP2采用了基于任务分解的规划算法，包括任务网络的构建、任务分解、操作选择等步骤。这些算法确保了规划的有效性和效率，能在大量可能的解决方案中找到最优解。 5. **域独立**：JSHOP2的设计是域独立的，即它不依赖于特定的应用领域知识，可以应用于各种不同类型的规划问题，如物流调度、任务分配、游戏策略等。 6. **扩展性与适应性**：JSHOP2支持用户自定义的分解规则和操作，这使得它能够适应各种复杂场景，无论是静态的还是动态变化的环境。 7. **接口与API**：为了方便与其他系统集成，JSHOP2通常提供了一套API，使得外部程序可以方便地调用规划功能，进行任务规划和执行。 8. **性能优化**：由于规划问题通常具有NP难度，JSHOP2在设计时会考虑性能优化，如使用启发式搜索来减少搜索空间，提高规划速度。 9. **示例与文档**：开源项目通常会提供详尽的文档和示例代码，帮助新手快速理解和使用JSHOP2，这对于学习和教学都是非常有价值的资源。 JSHOP2是一个强大的、灵活的、易于扩展的分层任务网规划器，对于需要解决复杂规划问题的开发者和研究者来说，它是一个宝贵的工具。通过深入理解和运用JSHOP2，我们可以更好地应对现实世界中的各种挑战性任务。

针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制，采用上下分层控制方式，上层控制器采用模型预测控制mpc方式，产生期望的加速度，下层根据期望的加速度分配扭矩；仿真结果良好，能够实现前车在加减速情况下，规划期望的跟车距离，产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词：MPC（模型预测控制）; 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统，仿真实现前车加减速跟车距离自适应

RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法 ========================================== 包含算法实现的这个项目，完整的项目 ========================================== 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。 ————————————————