霍金斯-国际象棋AI “霍金斯”是由Minimax搜索算法提供支持的Chess AI。 它利用了各种优化技术，主要是对alpha-beta修剪和其他传统国际象棋引擎方法的扩展。

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

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蒙特卡罗算法估算π值C语言程序，算法原理:在第一象限内，有1/4单位圆位于1*1正方形内，向1*1正方形内撒入n个随机点，落入1/4单位圆内随机点数为sum个，随机点落入1/4单位圆概率P=(1/4圆面积)/(1*1正方形面积)=(1/4*π*1*1)/(1*1)=π/4≈sum/n,因此π≈4*sum/n。

人工智能学习 蒙特卡洛算法

Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

利用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法对机载海洋激光雷达探测过程中,透过波动水表面向下传输的激光束质量受波动水表面影响的程度进行了模拟计算,并给出了定量结果和定性结论。为了获得水下传输的激光束质量相关数据,在传统的蒙特卡罗模型中引入了波动水表面影响模型和接收平面能量分布计算的功能。通过模拟计算,得到了不同海面风速条件下机载海洋激光雷达发出的高斯光束透过波动水表面后在接收平面上的能量分布,得出了随着海面风速的增加,高斯光束的光束质量不断下降,机载海洋激光雷达探测效果不断变差的结论。

蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GJR-GARCH_Model_Using_Matlab 使用 Matlab 估计 GJR-GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH) 模型最大似然估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GJR-GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_tgarch.m”和“mycon_threshold_garch.m” - 是用于估计 GJR-GARCH 模型参数的辅助文件。

蒙特卡罗、肿瘤、成像为实现对早期肿瘤进行无损诊断及全面的量化估计，本课题提出了以光声成 像方法为基础，结合尺度信息、吸收分布信息和弹性信息实现对肿瘤发展情况的 全面量化估计。其中介绍了光声成像技术，并通过光声信号进行的分析得到肿瘤 的尺寸信息，然后用 k-wave 仿真实现对仿体进行设置并获得光声信号这一过程， 通过获得的光声信号计算仿体尺寸，从而验证计算方法的准确性。

基于蒙特卡洛模型的matlab文件