文章目录 一、生成随机数 1.1 rand 1.2 unifrnd 1.3 联系与区别 二、引入 2.1 引例 2.2 基本思想 2.3 优缺点 三、实例 3.1 蒙特卡洛求解积分 3.2 简单的实例

摘要：采用两点估计法进行考虑不确定性电力系统的概率潮流计算时容易产生较大的误差。提出一种可用于计算含服从非正态分布负荷的概率潮流问题的改进型两点估计法。该方法通

MonteCarlo(蒙特卡洛法)简介.ppt

此处介绍的Matlab代码是一组蒙特卡洛估计方法的示例，这是一类计算算法，它们依赖于重复随机抽样或随机变量的仿真来获得数值结果。 给出了八个例子： MonteCarloCoin.m – 如果一枚硬币被抛 10 次，估计获得 8 次或更多正面的概率； MonteCarloDice.m – 如果两个骰子被翻转，估计获得 6 和 6 的概率； MonteCarloInt.m – abs(sin(x)) 积分的估计，对于 x = 0 .. 2*pi； MonteCarloPi.m – Pi 值的估计； MonteCarloPower.m – 最坏情况电阻器功耗的估计； MonteCarloSqrt2.m – sqrt(2) 值的估计； MonteCarloVol.m – 单位球体体积的估计； MonteCarloVol_visualization.m – MonteCarloVol.m 示例的

主要功能：故障树分析工具主要功能是静态故障树建模、动态故障树建模、定性分析、定量分析和仿真。 逻辑门类型：与门、或门、非门、异或门、顺序相关门、禁门、表决门、相同转移门、相似转移门、优先与门、顺序相关门、功能相关门、冷备件门、温备件门、热备件门 事件类型：顶事件、基本事件、底事件、未决事件、子树(扩展) 定性分析：提取静态故障树最小割集、提取动态故障树最小割序集 定量分析：顶事件发生概率、底事件结构重要度、底事件概率重要度、底事件相对重要度 仿真： 蒙特卡洛仿真。包括顶事件发生概率仿真、顶事件无故障时间仿真、底事件概率重要度仿真、 底事件相对重要度仿真、顶事件不可靠度曲线仿真 其它 --- 要求操作系

针对制导子弹药命中概率模型方面研究的不足，详细分析了制导子弹药与无控子弹药在结构与作用原理方面的不同，以及制导子弹药的捕获概率、发现识别概率；结合无控子弹药落点散布规律，运用蒙特卡洛方法建立了制导子弹药命中概率计算模型，并对不同捕获概率下对给定目标的命中概率进行了分析。仿真结果表明，制导子弹药对特定目标的命中概率远高于无控子弹药，命中概率模型的建立为制导子弹药效能分析奠定了基础。

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随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因此常被用来研究与机器博弈相关的算法。本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。 主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。 此前将该文档借与他人浏览，所发布本文档目的在于：避免被学术不端者盗用。

某 18 楼的居民楼，每个单元是两梯两户。电梯有一个默认设置：①在某楼按电 梯时，左右两部电梯经过等楼层到达时，默认左边的执行任务。②若两部电梯到 达用户所需层次经过的路程 不同，则默认选择路程少的那一部。现设计一个数学模型完成如下任务： （1）这个居民楼的一个单元的两部电梯，在一年内的工作量是否有明显差异： （2）如果想两部电梯在一段时间内的工作量有显著差异，采取什么措施平衡差 异，并分析结论 主要通过蒙特卡洛算法的思想对问题进行解决

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它