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  • 将有限时间控制策略引入到迭代学习控制器设计中,并结合反馈辅助策略,提出两种基于反馈辅助策略的有限时间迭代学习控制算法。分别推导出两种学习算法作用下的极限轨迹与收敛时间,理论分析与数值仿真结果表明,提出...
  • 针对任意初态情形,借助于初始修正吸引子的概念,讨论不确定时变系统能够达到实际完全跟踪性能的迭代学习控制方法.闭环系统中含有限时间控制作用,在预先指定的区间上实现零误差跟踪,且起始段的系统输出轨迹也可预先...
  • 采用Lyapunov-like综合,设计迭代学习控制器处理不确定性时变系统非参数化问题,其中含有有限时间控制作用,以实现在预先指定区间上的零误差跟踪.并且,运用完全限幅学习机制,保证闭环系统中各变量的一致有界性以及跟踪...
  • 在任意初始定位条件下, 讨论具有限时间死区修正的迭代学习控制器设计方法. 针对一类高阶不确定非线 性时变系统, 通过将其不确定性项线性参数化表达, 进行迭代学习控制器设计;并考虑不确定项界函数参数化情形...
  • 针对离散时间Itˆo 型马尔科夫跳变系统Lyapunov 方程的求解给出一种迭代算法. 经证明, 在误差允许的范围内, 该算法可以在确定的有限次数内收敛到系统的精确解, 收敛速度较快, 具有良好的数值稳定性, 并且该算法为...
  • 针对一类离散时变多智能体系统,通过引入虚拟领导者产生期望轨迹的方法,将虚拟领导者和所有智能体组成固定的拓扑结构,在此基础上,提出一种离散时间迭代学习控制算法.该算法对多智能体系统中的每个智能体都设计一个...
  • 计算有限不可约马尔可夫链平均首达时间的Krylov子空间迭代法,陈新,宋永忠,本文依据有限不可约马尔可夫链平均首达时间的定义方程, 将平均首达时间的计算问题归结为若干个线性方程组求解问题, 然后应用预处�
  • 针对一类执行器故障不确定离散重复过程, 提出一种有限频率范围的迭代学习容错控制算法. 通过定义故障系数矩阵和输出跟踪系统的等价二维模型, 沿故障系统的时间轴和批次轴设计迭代学习被动容错控制器, 以线性矩阵...
  • 首先建立Poisson方程的四阶有限差分格式,然后提出求解Poisson方程的一种新Jacobi型迭代算法,新算法与经典的Jacobi方法一样具有并行性,并给出了新算法的收敛性分析。数值实验表明,新算法比经典Jacobi方法收敛快,精度...
  • 基于迭代有限差分粒子滤波的混合全球导航卫星系统,差分导航卫星系统和到达时间协同定位
  • 相反,它旨在提供一种非常简单而有效的方式来对有限数量的值进行迭代,仅(大部分时间)分配一个中间闭包来进行迭代。 例如,迭代Hashtbl.t键或值,而不创建列表。 类似地,上面的代码变成了一个带有
  • 迭代学习控制简介

    千次阅读 2019-05-18 21:22:44
    迭代学习控制(Iterative ...其动作的目标是在有限时间区间内,准确的追踪给定的参考讯号{\displaystyle r(t)}。 通过使用先前动作中的数据信息,可以通过迭代寻找到合适的控制输入。这种模式理论上可以获得...

    迭代学习控制(Iterative Learning Control、ILC)是一种对做重复动作的轨迹跟踪系统的控制方法。例如机器手臂控制、化工反应过程控制、试验钻探等。这些系统都具备多次准确重复同一动作的特性。其动作的目标是在有限的时间区间内,准确的追踪给定的参考讯号{\displaystyle r(t)}。

    通过使用先前动作中的数据信息,可以通过迭代寻找到合适的控制输入。这种模式理论上可以获得非常精确的跟踪轨迹,最典型的迭代学习率可以表达为:

    {\displaystyle u_{k+1}=u_{k}+L*e_{k}}

    {\displaystyle u_{k}}是第{\displaystyle k}次迭代的输入信号,{\displaystyle e_{k}}是第{\displaystyle k}次过程的跟踪误差,{\displaystyle L}是学习参数,通常叫做学习增益。

    实际的控制中存在着一类估计跟踪问题,他的控制任务是寻找控制律{\displaystyle u(t)},使得被控对象的输出{\displaystyle y(t)}在有限的时间{\displaystyle [0,T]}上沿着整个期望的轨迹实现零误差轨迹跟踪。迭代学习控制的思想最初是有日本学者Uchiyama于1978年提出的,与1984年有Arimoto等人做处理开创性的研究。这些学者借鉴人们在重复过程中追求满意指标达到期望行为的简单原理,成功地使得具有强耦合非线性多变量的工业机器人快速高精度的执行轨迹跟踪任务。

    其基本做法就是:对于一个在有限时间区间内执行轨迹跟踪任务的机器人,利用前一次或前几次操作的误差修正控制信息输入,使得该重复任务在下一次操作过程中做的更好。如此不断的重复,直至整个时间区间内输出的轨迹跟踪期望的轨迹。

    ILC适合于具有重复运动性质的被控对象,通过迭代修正达到某种控制目标的的改善。迭代学习控制不依赖于系统的精确数学描述模型,能在给定的时间范围内,以非常简单的算法实现不确定性高的非线性强耦合动态系统控制,并高精度的跟踪给定的期望轨迹,因而一诞生,就在运动控制的领域得到了广泛的应用。

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  • 聊聊快速迭代

    2015-09-01 09:19:00
    快速迭代所带来的弊端就是产品质量无法保证,因为时间有限,往往无法对产品的健壮性进行足够的测试,甚至有时候一个功能完成后测试人员也是仅凭借着 经验随便点点就通过了,这里我建议大家选用...

    原文链接:http://www.geekpark.net/topics/175914

    关于产品质量

    快速迭代所带来的弊端就是产品质量无法保证,因为时间有限,往往无法对产品的健壮性进行足够的测试,甚至有时候一个功能完成后测试人员也是仅凭借着 经验随便点点就通过了,这里我建议大家选用一款智能化的 BUG 管理系统,系统每天通过群发邮件的方式来展现 BUG 情况,产品经理自己心中要有一个 BUG 可容忍的最大值,一旦某天的 BUG 数量超过这个值,就要分析原因并采取相应的措施来解决了。

    关于过程优化

    在产品快速迭代的过程中,有很多地方需要产品经理进行主导优化,让我们来列举几个例子:

    1. 思想优化。在开发过程中一定会出现研发人员的意见与产品经理、交互设计师的意见不一致的情况,因为从人性的角度分析,每个角色都一定会用自己惯性 思维去思考问题,比如工程师会告诉这个 Banner 放在左面程序运行效率最高,而交互设计师认为放在右边会更符合行为习惯,产品经理则认为放在更上方一点会换来更多的点击率,此时产品经理一定要引导大家站 在更高层、更客观的角度去寻找解决方案。(大独栽者)

    2. 代码优化。这一点更多的是指代码 review,一般会采用每天团队成员交叉 review 和每周团队一起进行重点功能 review 两种模式。有句话叫磨刀不误砍柴工,代码 review 是发现潜在 BUG、发现功能偏差的最低成本投入。(从来没有过,理由是太忙没时间)

    3. 文档优化。推荐使用类似 wiki 的系统来统一管理产品文档,产品经理在写文档的过程中不要因为怕麻烦就降低文档的可读质量,要知道产品很有可能因为你少写几个字就走向了另一个极端,很可 能就因为这几个字,工程师就需要返工,这也是为什么大部分工程师都想暴打产品经理的原因所在。因此产品经理在写文档的过程中应该多以工程师的视角去写需 求,如果你是工程师,看到需求后是否会出现理解偏差?如果会,那么请用更多的时间来完善需求文档,产品经理应该时刻清楚,需求文档的本质不在写得多么有文 采,能让工程师正确理解才是王道,正所谓不管黑猫白猫,抓到耗子就是好猫。(这个。。呵呵。。老实说,公司不重视,开发人员也不重视,尤其是app)

    4. 团队沟通优化。产品经理应该增加与团队成员在一起的时间,可以选择工作时坐在一起,或者一起吃午饭等等,你要时刻找机会把自己的想法准确的灌输到工程师的脑袋里,并且尽可能的在不动声色间解决他们心中的疑惑。(独坐小楼成一统,管他冬夏与春——秋)

    5. 流程优化,需求管理系统、BUG 管理系统、产品打包机制最好都是高度智能化的,可以让团队成员第一时间找到自己想要的信息。(没有)


    关于晨会

    现在大部分互联网公司都有开晨会的制度,在快速迭代的产品管理模式下,晨会首先必须是站立式,以此保证会议的简短、高效,一般情况下团队的每个人都会逐一描述三大问题:昨天做了什么事情,今天要做哪些事情,在工作中遇到了什么问题。在会议中产品经理应该重点关注两个方面:其一是昨天工作是否真的完 成,这里所说的完成不是代码写完了就了事,也不是自测没问题了就是完成,所谓一个任务的完成应该是真正意义上的完成,即满足用户需求,可立即部署到真实环 境中进行使用。我见过太多的工程师口口声声说功能已经完成,但最终部署到服务器上依然需要经历大量的联调测试,然后看着你说:“在我机器上是没问题的”。其二产品经理应该重点关注团队成员在工作中遇到了哪些问题,并想办法通过团队其他人的力量帮助其解决,这里我提到的是其他人而不是产品经理,产品经理在这个过程中应该培养团队的合作能力以及成员相互配合解决问题的成就感、信任感。

    结合自己最近的这份工作来讲,我们这个公司也是采用快速迭代的产品管理 模式,每周一有一次晨会,晨会的目的就是一周工作的安排一般都要开两个小时左右,参会人员不到10人。具体到开发小组,我们小组每天晚上有个“晚会”,保 证站立式,团队每个人就如同上文一样描述:今天做了什么事情,工作中遇到了什么问题,明天要做哪些事情,起初小组负责人也是要求要简短、高效,一个人用一 到两分钟,实际上花费的时间远不止这么些,而且小组人员如果很多的话,会更久

    关于总结

    在产品上线后,我们通过数据来分析产品上线是否成功,并总结上一个迭代过程中所遇到的问题,因为快速迭代的团队人员都不会很多,所以大家可以对出现的问题畅所欲言,评价成员在过程中的表现得分,当然这个评分与绩效无关,我们的目的仅仅是希望团队更好,团队好了产品才会好。(实际上我作为一个开发人员,从没有机会对出现的问题畅所欲言,而且这个过程中的表现是直接关系到我们的绩效的,上线出现一个bug扣钱200。。)

    我相信每一个互联网公司对于快速迭代的看法都不尽相同,这是一个仁者见仁智者见智的事情,但是请大家明白,快速迭代绝对不是边改 BUG 边上线的过程、也绝对不是将功能进行分解来逐步实现的过程。快速迭代的实施是有前提条件的:

    • 第一、环境,周围环境在快速变化、产品没有足够的时间来进行需求分析及相关测试;(这点倒是真的。。测试团队两个人,来公司一年多都没有整理过测试案例,也没有写测试脚本,完全就是手工测试。需求么,虽然最近招了一个需求人员,但是需求一直都是产品经理一个人的事情)

    • 第二、用户,用户不知道自己真正想要什么,产品需要通过迭代的方式进行试错;(这个有道理)

    • 第三、成本,一般情况下可迭代产品的成本都很低,并且可以快速的进行版本更新。(最快的时候,每周发版上线一次,然而个人感觉成本并不低,这光鲜的速度后面是开发人员的加班加点)

    你的产品,是否可以快速迭代?你是否已经了解如何进行快速迭代了

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    转载于:https://my.oschina.net/weaver/blog/499885

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  • 基于迭代学习控制理论提出了一种设计单机无穷大系统励磁控制器的新方法,克服了迭代学习控制在有限时间区间上实现完全跟踪的限制。将迭代学习控制对输出控制量u(t)的记忆与修正改成对期望控制ud(t)的记忆与修正,采用...
  • 开始看《深入浅出强化学习——原理入门》,由于时间有限,做个简要的笔记。 “深度学习如图像识别和语音识别解决的是感知问题,强化学习解决的是决策问题,人工智能的终极目标就是经过感知进行智能决策。” 1、区分...

    开始看《深入浅出强化学习——原理入门》,由于时间有限,做个简要的笔记。

    “深度学习如图像识别和语音识别解决的是感知问题,强化学习解决的是决策问题,人工智能的终极目标就是经过感知进行智能决策。”

    1、区分有模型 无模型: 状态转移概率Pss'已知,是有模型的强化学习;

    2、(有模型的强化学习)值函数是怎么来的:高斯赛德尔迭代,用前一次的值计算后一次的值,直到收敛!

    以下是高斯赛德尔迭代求值函数内容:

     

     

     

     

     

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  • 一、基本概念 ...其基本做法是:对于一个在有限时间区间内执行轨迹跟踪任务的机器人,利用前一次或前几次操作时测得的误差信息修正控制输入,使得该重复任务在下一次操作过程中做得更好。如此不断重复,直至在

    一、基本概念

    迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)的思想最初由日本学者Uchiyama于1978年提出,于1984年由Arimoto等人做出了开创性的研究。这些学者借鉴人们在重复过程中追求满意指标达到期望行为的简单原理,成功地使具有强耦合非线性多变量的工业机器人快速高精度地执行轨迹跟踪任务。其基本做法是:对于一个在有限时间区间内执行轨迹跟踪任务的机器人,利用前一次或前几次操作时测得的误差信息修正控制输入,使得该重复任务在下一次操作过程中做得更好。如此不断重复,直至在整个时间区间内输出轨迹跟踪期望轨迹。

    迭代学习控制适合于具有重复运动性质的被控对象,通过迭代修正达到某种控制目标的改善。迭代学习控制方法不依赖于系统的精确数学模型,能在给定的时间范围内,以非常简单的算法实现不确定性较高的非线性强耦合动态系统的控制,并高精度跟踪给定期望轨迹,因而一经推出,就在运动控制领域得到了广泛的运用。

     

    二、基本原理

    迭代学习控制可分为开环学习和闭环学习。

    开环学习控制的方法是:第k+1次的控制等于第k次控制再加上第k次输出误差的校正项,即

                                                             \boldsymbol{u}_{k+1}(t)=L\left(\boldsymbol{u}_{k}(t), \boldsymbol{e}_{k}(t)\right)

    闭环学习策略是:取第k+1次运行的误差作为学习的修正项,即

                                                            \boldsymbol{u}_{k+1}(t)=L\left(\boldsymbol{u}_{k}(t), \boldsymbol{e}_{k+1}(t)\right)

    式中,L为线性或非线性算子

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  • 通过分析系统不确定性对反馈闭环控制和前馈学习控制的影响,给出了保证迭代学习控制在有限时间段上鲁棒收敛的充分条件。依据此条件,将迭代学习控制的设计问题转化为H∞设计问题,提出了一种兼具反馈与前馈作用的...
  • 这样,只要解得深度有限,则一定可以在有限时间内枚举到(一定要有解哈)  如果可以设计出一个乐观估价函数,预测从当前结点至少还需要扩展几层结点才有可能得到解,则迭代加深搜索变成了IDA*算法 经典的埃及...
  • 考虑到LU-SGS迭代法已经在基于非结构网格的有限体积法中得到了成功应用,文章借鉴其思想,将其推广到高精度间断Galerkin有限元隐式格式求解中来,并对其性能进行了研究。为了避免隐式算法中对大型稀疏矩阵求逆,采用LU-...
  • 首先,定义系统的有限时间稳定和有限时间有界,通过逐次迭代和条件期望给出系统有限时间稳定的充分必要条件;其次,针对含干扰的系统,利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术得到系统有限时间有界的充分条件并设计状态...
  • 针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBo稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应辫识方法与迭代学习相结合,提出了模型参考自适应迭代学习的参数辫识算法。利用模型参考自适应辫识方法得到时变系统参数辫识结构,...
  • 在所提出的密码方案中,明文跨越预定的有限时间间隔,该时间间隔通过参数调制进行调制,并通过非线性机制进行混沌掩盖。 利用一种有效的迭代学习算法进行解密,得出足够的收敛条件,从而可以选择学习增益。 进行...
  • 针对测量信号存在丢失和控制信号存在时滞的直线电机...基于Bellman-gronwall不等式和$\lambda$范数理论,证明了所提出的迭代学习控制策略能够使系统在有限时间内跟踪期望轨迹.最后通过仿真验证了所提出学习算法的有效性.
  • 提出了一种模拟节点局部运动的迭代进化算法,以寻找无范围场景下的最佳定位精度。 所有本地化方法都面临解决方案质量和计算成本... 仿真结果表明,该算法可以在有限迭代时间内极大地降低到达高精度位置的计算成本。
  • 本文针对一类多输入多输出线性离散时间系统,解决了P型迭代学习控制的问题,其目的是在有限的频率范围内开发鲁棒的单调收敛控制律设计。 结果表明,无论相对程度如何,二维迭代学习控制过程都可以作为一维状态空间...
  • 针对有限时间区间上运行的一类非线性不确定系统, 基于类 Lyapunov 方法给出了一种迭代学习控制器设计方法. 在提出的控制方案中, 学习策略用来处理界函数已知的不确定项, 但并未采用鲁棒方法处理不确定项. 由于控制器...
  • 针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代...

空空如也

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有限时间迭代