mpc matlab代码视频ControllerProject-DPvs.MPC 开发用于电动汽车能量最小化的最佳控制器-ME231A / EE220B 作者：Paaras Agrawal，Ehsan Arasteh，Thomas Chengattu，Chahal Neema和Jared O'Leary ME231A / EE220B 2017年秋季最终项目 抽象的 设计用于车辆控制的高能效最佳控制器是实现普遍存在的，环境友好的自主运输模型的重要步骤。 这项研究探索了最佳控制策略的设计和实施，该策略将使电动汽车横穿预先建立的道路时所消耗的能量降至最低。 探索的控制策略通过最小化代表总能量使用的高度非线性成本函数，来决定车辆的输出驱动力，作为其在所选道路上的位置的函数。 成本函数是根据速度限制（由于道路速度限制），功率限制（由于电动机的物理限制）和非线性系统动力学而制定的，非线性系统动力学将车辆的速度描述为驱动力和道路位置的函数。 该研究调查了基于动态编程（DP）和模型预测控制（MPC）方法的几种控制策略的有效性，并比较了各自的结果。 最终，本研究分析了在各种现实情况下实施上述控制方法的

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

4个氨基酸组成的蛋白质，每个氨基酸只取-N-CA-C-,势能函数只考虑兰纳琼斯势，用模拟退火算法求最小值，输出原子坐标和最小能量。