不确定性环境下NIS安全风险评估模型，冯楠，解晶，如何在不确定性条件下进行风险辨识以及风险概率估计是网络信息系统安全风险评估中亟待解决的关键问题之一。本文提出了一种基于遗

Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

锁步RTS引擎 基于Unity版本的最新版本：2019.2.1f1 Lockstep RTS Engine（LRE）是为具有锁步模拟功能的3d RTS游戏设计的引擎。 它包括确定性2D物理引擎，寻路，行为系统等。 LRE与Unity集成在一起，但是可以抽象出来。 特别感谢John Pan（ ）在Lockstep Framework（ ）中的辛勤工作和奉献精神。 也向Elgar Storm提供了他为开发RTS游戏而创建的精彩教程（ ）。 正在由mrdav30（ ）开发。 产品特点 确定性数学库和仿真逻辑 XZ平面上的2D物理引擎。 个体代理和全球行为系统 锁步变量-知道何时何地

HOMER Energy公司的HOMER Pro微电网软件是优化微电网设计的全球标准，适用于从乡村电力和岛屿公用事业到联网校园和军事基地的所有领域。HOMER(多能源混合优化模型)最初由国家可再生能源实验室开发的，并由HOMER Energy公司扩展功能和分销，它将三种强大的工具嵌套在一个软件产品中，使得工程和经济可以并行工作。 HOMER的核心是一个仿真模型。它试图模拟一个可行的系统，为您希望考虑的所有可能提供设备组合。根据您设置问题的方式，HOMER可以模拟数百甚至数千个系统。 HOMER模拟了混合微电网一整年的运行，时间步长从一分钟到一小时不等。 HOMER在一次运行中检查所有可能的系统类型组合，然后根据所选择的优化变量对系统进行排序。HOMER Pro采用了新优化算法，大大简化了为微电网或其他分布式发电系统确定最低成本选项的设计过程。HOMER Optimizer是一种专有的“无衍生”优化算法，专门为在HOMER中工作而设计。 HOMER支持用户可以随意提出很多问题，因为您无法控制系统的所有方面，而且如果不运行数百或数千次模拟并比较结果，您就无法知道特定变量或选项的重要性。

unity的登录模块，有需要的可以自行参考

这是一本关于随机建模和模糊建模的好书，非常经典！

人工智人-家居设计-基于L,-模的不确定性推理及智能控制稳定性的研究.pdf

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含 蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）； 考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，计算节点电压、支路潮流概率密度、累计概率并绘制曲线。 有注释，附带参考文献，直观清晰。 电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含 蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）； 考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，计算节点电压、支路潮流概率密度、累计概率并绘制曲线。 有注释，附带参考文献，直观清晰。

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FCM算法中参数确定方法的探讨.pdf