鲁棒控制

Robust Place Recognition using an Imaging Lidar.pdf

matlab代码粒子群算法鲁棒粒子群优化RPSO 这是国防科学技术大学数学与系统科学系的博士生罗强写的一种用于RPSO的简单Matlab算法。 它对任何学术用户都是免费的，但是请注意，不能保证没有错误。 热烈欢迎对这种算法的理论或应用进行任何讨论。 如果您使用此代码，请引用以下文章： 罗强东怡鲁棒粒子群优化的共同发展框架。 应用数学与计算，2008，199（2）：611-622。 如何使用？ 核心算法在PSOed200.m中编码，从而最大程度地减少了给定的目标函数。 在此程序中已开发了四个算法（SPSO，LPSO，FPSP，RPSO），可以通过指定不同的AlgPara来调用。 myFun.m中已实现了许多目标功能。 如果要在程序中包含自己的目标函数，请简单地尝试将函数的代码添加到myFun.m中，作为“开关”的另一个“例”。 主要算法在runPSO.m中，其中显示了如何调用PSOed200的函数。 只需使用不同的参数调用PSOed200.m。 对应的电子邮件：

written by Aharon Ben-Tal Laurent El Ghaoui Arkadi Nemirovski Copyright © 2009 by Princeton University Press PART I. ROBUST LINEAR OPTIMIZATION 1 Chapter 1. Uncertain Linear Optimization Problems and their Robust Counterparts 3 1.1 Data Uncertainty in Linear Optimization 3 1.2 Uncertain Linear Problems and their Robust Counterparts 7 1.3 Tractability of Robust Counterparts 16 1.4 Non-Affine Perturbations 23 1.5 Exercises 25 1.6 Notes and Remarks 25 Chapter 2. Robust Counterpart Approximations of Scalar Chance Constraints 27 2.1 How to Specify an Uncertainty Set 27 2.2 Chance Constraints and their Safe Tractable Approximations 28 2.3 Safe Tractable Approximations of Scalar Chance Constraints: Basic Examples 31 2.4 Extensions 44 2.5 Exercises 60 2.6 Notes and Remarks 64 Chapter 3. Globalized Robust Counterparts of Uncertain LO Problems 67 3.1 Globalized Robust Counterpart — Motivation and Definition 67 3.2 Computational Tractability of GRC 69 3.3 Example: Synthesis of Antenna Arrays 70 3.4 Exercises 79 3.5 Notes and Remarks 79 Chapter 4. More on Safe Tractable Approximations of Scalar Chance Constraints 81 4.1 Robust Counterpart Representation of a Safe Convex Approximation to a Scalar Chance Constraint 81 4.2 Bernstein Approximation of a Chance Constraint 83 4.3 From Bernstein Approximation to Conditional Value at Risk and Back 90 4.4 Majorization 105 4.5 Beyond the Case of Independent Linear Perturbations 109 4.6 Exercises 136 4.7 Notes and Remarks 145 PART II. ROBUST CONIC OPTIMIZATION 147 Chapter 5. Uncertain Conic Optimization: The Concepts 149 5.1 Uncertain Conic Optimization: Preliminaries 149 5.2 Robust Counterpart of Uncertain Conic Problem: Tractability 151 5.3 Safe Tractable Approximations of RCs of Uncertain Conic Inequalities 153 5.4 Exercises 156 5.5 Notes and Remarks 157 Chapter 6. Uncertain Conic Quadratic Problems with Tractable RCs 159 6.1 A Generic Solvable Case: Scenario Uncertainty 159 6.2 Solvable Case I: Simple Interval Uncertainty 160 6.3 Solv

RobustVerilog Parser 1.2,RobustVerilog Parser 1.2,

挤 多维监控异常根因分析，复现论文ISSRE 2019 REG文件“多维根本原因的通用和鲁棒性本地化”。 数据 数据集A，B0，B1，B2，B3，B4，D在上可用。 基本事实根本原因集在每个子文件夹的injection_info.csv中。 引文 @inproceedings {squeeze，title = {多维根源的通用且鲁棒的本地化}，作者= {Li，Zeyan和Luo，Chengyang and Zhao，Yiwei and Sun，Yongqian and Sui，Kaixin and Wang，Xiping and Liu，Dapeng ，书名= {2019 IEEE第30届软件可靠性工程国际研讨会（ISSRE）}，年份= {2019}，组织= {IEEE}}

蝙蝠算法matlab程序代码健壮的波束形成纸 描述 该项目包含针对脑电图数据的鲁棒波束成形算法的全面分析，该算法可解释头部模型中的各向异性不确定性。 如何设置？ 运行模拟 跑步 startup 这将检查依赖项，并在缺少依赖项时通知您。 我不会尝试为您安装所有它们。 （我希望在Matlab中有一个简单的方法）。 有关更多信息，请参见下面的依赖项。 拥有所有依赖项后，运行 run_all 它包含用于日记纸的脚本，您可以注释掉所有不想运行的脚本。 当心，该项目可能会生成大量数据，并且需要花费一些时间。 我尝试了尽可能多的并行化。 生成纸样 运行（逐行） plot_all 该脚本列出了用于生成纸张图的所有其他相关脚本。 在Blade16上运行 Linux 跑步 $ sh upload.sh 视窗 使用您的凭据配置upload.txt 运行upload.bat 从Blade16下载输出数据 Linux 跑步 $ sh sync_output.sh 选择某些文件类型的更多选项 $ sh sync_output.sh --help 视窗 使用您的凭据配置sync_output.txt 运行sync_

matlab矩形序列代码使用管的鲁棒模型预测控制 该存储库包含管模型预测控制（tube-MPC）[1]以及用MATLAB编写的通用模型预测控制（MPC）的示例。 要求 Optimization_Toolbox（matlab） control_toolbox（matlab） 多参数工具箱3（开源，可从以下网址免费获得） 反馈，错误报告，贡献 如果您觉得此软件包有帮助，给此存储库加一个“星号”将对我来说是一个愉快的反馈！ 如果您发现错误，或者对试管MPC有更广泛的疑问，请在中发布。 我将尽力通过电子邮件回答问题，但我强烈建议在问题页面上这样做。 对我而言，保持自己的步调容易得多。 用法 对于tube-MPC和通用MPC，请分别参见example/example_tubeMPC.m和example/example_MPC.m 。 注意，这里的每个不等式约束都表示为凸集。 例如，状态Xc的约束条件指定为矩形，该矩形由4个顶点构成。 当考虑一维输入Uc ， Uc将由最小值和最大值（即u∊[u_min, u_max] ）指定，因此将由2个顶点构造。 有关更多详细信息，请参见示例代码。 管MPC的简

Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition

基于穷举法的机器人避障路径寻优matlab源码, 采用穷举法进行机器人避障学习及路径寻优，源码简单易学，适合初学者使用！