分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。

随着港口吞吐量逐年攀升，船舶到达密度不断增加，泊位和岸桥（装卸起重机）资源分配问题的全局优化已成为一个重要的课题。泊位和岸桥分配为NP-Hard问题，确定性算法在寻找最优解时需要大量的计算时间，并且只能解决一些特殊问题，因此许多研究中提出了基于启发式规则的近似求解方法，如基于模拟退火（SA）或遗传算法（GA）的方法。本文中，我们采用了模拟退火算法来优化此问题中的分配。 此算法适用于对计算复杂性、NP问题、数学模型、集装箱码头泊位和岸桥分配等方向有研究的学者，除了算法文档外，我们还提供了C++编写的源代码，此源代码只依赖于C++的标准库，方便学习和优化。 注意：文档和源码都具有原创性，供学者研究使用，不可用于商业用途。

采用伙伴算法分配内存时，每次至少分配一个页面。但当请求分配的内存大小为几十个字节或几百个字节时应该如何处理？如何在一个页面中分配小的内存区，小内存区的分配所产生的内碎片又如何解决？Linux采用Slab。Linux所使用的slab分配器的基础是JeffBonwick 为SunOS操作系统首次引入的一种算法。Jeff的分配器是围绕对象缓存进行的。在内核中，会为有限的对象集（例如文件描述符和其他常见结构）分配大量内存。Jeff 发现对内核中普通对象进行初始化所需的时间超

主要涉及了获取指定excel位置的操作，列表，高差闭合差是否在限差之内。由于重装了系统，excel原始表格不见了，就剩下代码。代码的作用就是将一份有站点和高差的excel，计算出各个站的高程，并存储成新文件。excel的数据格式参照测量原理（好像是这个名字）这本书里的格式。当时我是按书本数据格式进行编写的

matlab分时代码CachedNDArray-具有缓存可能性的Matlab N维数组 内容 简短的介绍 CachedNDArray-允许通过缓存方法处理大型N维数组的数据结构： 通过将大型数组缓存到硬盘上的多个文件中，然后使用memmapfile函数读取必要的块，从而避免发生Matlab内存不足错误。 数据结构是从句柄抽象类中插入的，该类避免了按值参数并支持按参数引用。 支持两种类型的运动-连续运动（非常慢）和离散运动（快速）； 前者可能不超过两个文件来代表一个块； 而后者则意味着数据是逐块处理的，每个块严格地表示为单个文件。 缓存标志可以设置为手动或自动模式。 如果不需要执行缓存，则将CachedNDArray视为普通的Matlab数组。 自动或手动将尺寸分解为多个块。 快速开始 使用提供的测试脚本test_CachedNDArray.m来运行示例。 当比较读写操作的离散缓存和连续缓存时，提供的测试包括一个小型示例（使用小型数组）和一个大型示例。 请注意，根据大型计算机的特性，脚本结束可能要花费一些时间，因为大型示例可用于总共约19Gb大小的4D阵列（因此将阵列分成四个4.8Gb文

针对飞机直流电源系统中变压整流器多采用多台并联供电方式，负载电流不平衡的问题，本文通过分析变压整流器的供电特性，以变压整流器并联供电均衡性为中心，采用电路分析方法，研究了飞机变压整流器并联运行条件和负载分配规律。最后以变压整流器两类参数不等时的影响为例，分析了参数不等时的负载分配情形。分析结果表明：仅靠滤波器调节无法实现多台变压整流器的供电均衡，必须加自动均衡电路进行调节。

高斯牛顿继承法matlab代码计算机图形学–质量弹簧系统 背景 阅读《计算机图形学基础知识》（第4版）的第16.5章。 读 质量弹簧系统 在此作业中，我们将考虑对可变形形状进行动画处理。 我们通过将形状视为和的网络来对形状的物理行为进行建模。 我们可以将形状视为每个顶点是一个点质量，每个边缘是一个弹簧的形状。 给定初始条件（每个点的起始位置和起始速度，如果有的话），我们将按照物理定律创建动画。 在现实世界中，物理学是确定性的：如果我们知道当前状态，就可以确定下一个状态是什么（至少在我们正在考虑的范围内）。 对于我们的物理模拟也是如此。 我们开始的定律是牛顿第二定律，该定律规定作用在物体上的力$ \ f∈\R³$必须等于其质量$ m $乘以其加速度$ \a∈\R³$： $$ \ f = m \ a。 $$ 注意$ \ f $和$ \ a $是向量，每个向量都有一个大小和一个方向。 我们将通过要求该方程对于我们网络中的每个点质量为真来构建我们的计算仿真。 作用在第i个点质量上的力$ \ f_i $只是来自任何入射弹簧边缘$ ij $和任何外力（例如重力）的力之和。 物理对象，我们说它们的势

合同网协议（CNP算法），用于具有时间窗口和优先级约束的网络上多智能体多任务分配问题的去中心化基于市场的协议 仅供学习参考用代码

1、本资源针对SiouxFalls交通网络，基于Frank Wolfe算法，求解交通分配用户均衡模型。 2、UE.py为代码；Link.csv为边信息；Node.csv为节点信息（未用到，其中包括节点坐标）；OD.csv表示OD流量需求；此外包括网络均衡结果.csv。 3、用户均衡，表示没有用户可以通过单方面改变出行路径，从而降低出行费用。 4、本资源代码逻辑较为明确，便于阅读、学习。

假设存在两个载波，每个载波有10个子载波，有5个用户需要竞争这些资源，在每个时间片中只有一个用户可以分配到任何一个载波的子载波资源上。我们使用随机生成的信道质量矩阵作为输入数据，并在每个时间片中根据当前分配和信道质量计算每个用户的总分配权值，然后将资源分配给具有最高权值的用户。 运行此代码会生成一个大小为 2x10x5x3 的资源分配矩阵，其中每个元素都是 0 或 1，表示每个时间片、每个载波、每个子载波是否分配给某个用户。