状态转移表

状态转移表
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2010-03-18 14:09:56

为了给用户提供更好的体验方式，多级联动，多种选择方式，半智能化的容错能力等是我们采用的手段，同时这对软件的开发带来了更多的复杂性。我们需要考虑在各种不同状态下，按钮的功能，以及转换。

在我做过的若干项目中，牵扯这一问题的地方都是非常容易出bug的。界面越简化，越智能，错误率越高。多次尝试使用State模式简化问题，但效果并不明显。

仔细分析一下，发现State模式，解决的就是不同状态下，行为不同的问题。但对于状态的转换和迁移，State模式并没有给出解决办法。这就导致有些时候引入State模式会带来更大的复杂性。例如：有n种可能改变状态的外部事件，m种状态，在State的模式中，状态的转移被定义在Context类中，这就导致在Context类中，需要对每种外部事件，遍历所有状态，决定下一状态。从而在Context类中最多需要了n*m次IF语句。导致了可读性的迅速下降。

另外一种更糟糕的设计是，让State类来处理外部事件，也就是说对事件的响应放到状态类中去，从OO分析的角度来看，这样也无可厚非，对同一外部事件的状态迁移也可以算作行为不同的一种方式。然而，当状态转移行为比较复杂时，整个事情就变成了一种灾难。当状态经过多次转换，每次你都要找到对应的状态类，来查看下一次状态是什么。换句话说，我们必须查看完所有的实际状态类，才能得到一个完整的状态迁移情况。

状态迁移表很好的解决了状态的迁移的问题。整个状态转换一目了然。结合State模式，可以较为完美的解决这一问题。

可惜的是JAVA并不支持函数对象，否则代码可以更加简化了明了。

PS：这种解决办法在Python中经常使用，多学几种语言，扩展一下自己的视野还是很有必要的

转载于:https://blog.51cto.com/element1999/284991

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根据状态转移表实现时序电路

2022-03-27 11:34:05

根据状态转移表实现时序电路某同步时序电路转换表如下，请使用D触发器和必要的逻辑门实现此同步时序电路电路的接口如下图所示 A表示输入，Y 表示输出理解状态转移表，画成状态转移图 `timescale 1ns/1ns ...

根据状态转移表实现时序电路

某同步时序电路转换表如下，请使用D触发器和必要的逻辑门实现此同步时序电路
在这里插入图片描述
电路的接口如下图所示

A表示输入，Y 表示输出

理解状态转移表，画成状态转移图
在这里插入图片描述

`timescale 1ns/1ns

module seq_circuit(
      input                A   ,
      input                clk ,
      input                rst_n,
 
      output   wire        Y   
);

    parameter state1 = 2'b00;
    parameter state2 = 2'b01;
    parameter state3 = 2'b10;
    parameter state4 = 2'b11;
    
    reg [1:0] c_state;
    reg [1:0] n_state;
    
    //第一段：状态转移，次态给现态
    always@(posedge clk or negedge rst_n)
        begin
            if(!rst_n)
                c_state <= state1;
            else
                c_state <= n_state;
        end
    
    //第二段：现态和输入决定次态
    always@(*)
        begin
            case(c_state)
                state1:
                    begin
                        if(A == 0)
                            n_state = state2;
                        else
                            n_state = state4;
                    end
                state2:
                    begin
                        if(A == 0)
                            n_state = state3;
                        else
                            n_state = state1;
                    end
                state3:
                    begin
                        if(A == 0)
                            n_state = state4;
                        else
                            n_state = state2;
                    end
                state4:
                    begin
                        if(A == 0)
                            n_state = state1;
                        else
                            n_state = state3;
                    end
                default:n_state = state1;
            endcase
        end
    
    //第三段：输出赋值
//     reg Y_reg;
//     always@(posedge clk or negedge rst_n)
//         begin
//             if(!rst_n)
//                 Y_reg <= 1'b0;
//             else if(c_state == state4 && c_state != n_state)
//                 Y_reg <= 1;
//         end
    
//     assign Y = Y_reg;
    assign Y = (c_state == state4)?1:0;
endmodule

知识点

三段式状态机
第一段：时序逻辑；主要实现状态转换：次态赋给现态

//第一段
always@(posedge clk or negedge rst_n)
begin
	if(!rst_n)
		curr_state <= 2'b00;
	else
		curr_state <= next_state;
end

第二段：组合逻辑；主要是实现：现态和输入决定次态

//第二段
always(*)
begin
	case(curr_state)
		2'b00:net_state = (A == 1'b1)?2'b11:2'b01;
		2'b01:net_state = (A == 1'b1)?2'b00:2'b10;
		2'b10:net_state = (A == 1'b1)?2'b01:2'b11;
		2'b11:net_state = (A == 1'b1)?2'b10:2'b00;
		default:next_state = 2'b00;
end

第三段：时序逻辑；主要是实现：输出判断

//第三段
always@(posedge clk or negedge rst_n)
begin
	if(!rst_n)
		Y <= 1'b0;
	else if(next_state == ...)
		Y <= 1'b1;
end

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fpga开发

【C语言】C/C++用状态转移表联合函数指针数组实现状态机FSM
千次阅读 2018-07-10 15:39:55
状态机在工程中使用非常的频繁... 用状态转移表stateTransfer Table实现，数组大小等于状体转移边个数，易扩展；下面用一个例子来进行详细说明，描述的如下场景：描述对象：门状态：开着、关着、锁着 (这里的关...
状态机在工程中使用非常的频繁，有如下常见的三种实现方法：
1. switch-case 实现，适合简单的状态机；
2. 二维状态表state-event实现，逻辑清晰，但是矩阵通常比较稀疏，而且维护麻烦；
3. 用状态转移表stateTransfer Table实现，数组大小等于状体转移边个数，易扩展；
下面用一个例子来进行详细说明，描述的如下场景：

描述对象：门
状态：开着、关着、锁着 (这里的关着指关了但未锁的状态)
事件：开门、关门、上锁、解锁

代码实现用枚举来定义状态和事件，操作数据节点转移到目的状态用函数实现。枚举本身默认是从0开始的int类型，利用这个特点将状态转移函数放到函数指针数组中与状态对应起来，方便操作。
核心数据结构如下：

状态：枚举类型
事件：枚举类型
状态转移结构体：{当前状态、事件、下个状态}，定义一个全局数组来使用
状态变更函数：到下个状态(放到数组中与状态枚举对应起来)

此种实现方法容易扩展，增加状态和事件都比较容易。如果存在一个状态通过对应事件可以转移到多个状态的情形，则可以扩展状态转移函数，或者在状态转移结构中增加一个判断函数字段。
代码实现如下：

#include <iostream> using namespace std; typedef enum{ OPENED, CLOSED, LOCKED, } State; typedef enum{ OPEN, CLOSE, LOCK, UNLOCK } Event; typedef struct{ State currentState; Event event; State NextState; } StateTransfer; typedef struct{ State state; int transferTimes; }Door; StateTransfer g_stateTransferTable[]{ {OPENED, CLOSE, CLOSED}, {CLOSED, OPEN, OPENED}, {CLOSED, LOCK, LOCKED}, {LOCKED, UNLOCK, CLOSED}, }; void toOpen(Door& door); void toClose(Door& door); void toLock(Door& door); typedef void (*pfToState)(Door& door); pfToState g_pFun[] = {toOpen, toClose, toLock}; //状态枚举值对应下标 void toOpen(Door& door){ door.state = OPENED; cout << "open the door!\n"; } void toClose(Door& door){ door.state = CLOSED; cout << "close the door!\n"; } void toLock(Door& door){ door.state = LOCKED; cout << "lock the door!\n"; } void transfer(Door& door,const Event event){ for (int i = 0; i < sizeof(g_stateTransferTable)/sizeof(StateTransfer); ++i) { if(door.state == g_stateTransferTable[i].currentState && event == g_stateTransferTable[i].event){ g_pFun[g_stateTransferTable[i].NextState](door); door.transferTimes++; cout << "transfer ok!\n"; return; } } cout << "This event cannot transfer current state!!\n"; return; } void printDoor(const Door& door){ string stateNote[] = {"opened","closed","locked"}; // 下标正好对应状态枚举值 cout << "the door's state is: " << stateNote[door.state] << endl; cout << "the door transfer times is: " << door.transferTimes << endl; } int main(){ Door door = {CLOSED, 0}; printDoor(door); transfer(door, OPEN); printDoor(door); transfer(door, LOCK); printDoor(door); transfer(door, CLOSE); printDoor(door); return 0; }

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运行结果如下：

the door’s state is: closed
the door transfer times is: 0
open the door!
transfer ok!
the door’s state is: opened
the door transfer times is: 1
This event cannot transfer current state!!
the door’s state is: opened
the door transfer times is: 1
close the door!
transfer ok!
the door’s state is: closed
the door transfer times is: 2
版权声明：转载请标明出处 -- https://blog.csdn.net/thisinnocence/article/details/47060285
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离散状态转移算法（DSTA）python版实现

千次阅读 2021-12-18 21:01:41

背景所有的随机优化算法（GA、ABC、PSO、STA、模拟退火）都是一个套路通过当前的一个解或者一些产生一堆新的候选解，这一步... 可以先看看连续状态转移算法（STA）的实现（python版）

背景

所有的随机优化算法（GA、ABC、PSO、STA、模拟退火）都是一个套路

通过当前的一个解或者一些产生一堆新的候选解，这一步叫产生候选解
然后通过某个评价函数（评价标准）更新解，就是找一堆里面好的一个或者一些，这叫更新当前解
不断循环，直到满足终止条件

可以先看看连续状态转移算法（STA）的实现（python版）

DSTA主要涉及替换、交换、平移、对称这四个算子，大概如下：

在这里插入图片描述

替换算子

在这里插入图片描述

交换算子

在这里插入图片描述

平移算子

在这里插入图片描述

对称变换

在这里插入图片描述

文件结构

在这里插入图片描述

代码

otherlib.py

import numpy as np


def f1(x):
    Q = np.array([
        [4, -2, -3, 0, 1, 4, 5, -2],
        [-2, -4, 0, 0, 2, 2, 0, 0],
        [-3, 0, 8, -2, 0, 3, 4, 0],
        [0, 0, -2, -4, 4, 4, 0, 1],
        [1, 2, 0, 4, 100, 2, 0, -2],
        [4, 2, 3, 4, 2, 100, 1, 0],
        [5, 0, 4, 0, 0, 1, 200, 4],
        [-3, 0, 0, 1, -2, 0, 4, 10],
    ])
    C_T = np.array([-4, 1, -8, 3, -100, -10, -20, 0])
    result = 0.5 * (x @ Q @ x.T) + (C_T @ x.T)
    return result


def f2(x):
    Q = np.array([[-1, -2, 2, 8, -5, 1, -4, 0, 0, 8],
                  [-2, 2, 0, -5, 4, -4, -4, -5, 0, -5],
                  [2, 0, 2, -3, 7, 0, -3, 7, 5, 0],
                  [8, -5, -3, -1, -3, -1, 7, 1, 7, 2],
                  [-5, 4, 7, -3, 1, 0, -4, 2, 4, -2],
                  [1, -4, 0, -1, 0, 1, 9, 5, 2, 0],
                  [-4, -4, -3, 7, -4, 9, 3, 1, 2, 0],
                  [0, -5, 7, 1, 2, 5, 1, 0, -3, -2],
                  [0, 0, 5, 7, 4, 2, 2, -3, 2, 3],
                  [8, -5, 0, 2, -2, 0, 0, -2, 3, 3]])
    result = x @ Q @ x.T
    return result


def f3(x):
    Q = np.array([[-3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6],
                  [7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3],
                  [0, -5, 1, 1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7],
                  [-5, 1, 1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0],
                  [1, 1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5],
                  [1, 0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1],
                  [0, 2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1],
                  [2, -1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0],
                  [-1, -1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2],
                  [-1, -9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1],
                  [-9, 3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2],
                  [3, 5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3],
                  [5, 0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9],
                  [0, 0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4],
                  [0, 1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1],
                  [1, 7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1, -3],
                  [7, -7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1, -3, 9],
                  [-7, -4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1, -3, 9, 7],
                  [-4, -6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1, -3, 9, 7, -9],
                  [-6, -3, 7, 0, -5, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 3, 9, 4, -1, -3, 9, 7, -9, 8]])
    C_T = np.array([-5, 2, -1, -3, 5, 4, -1, 0, 9, 4, 7, -4, 3, 5, 8, -1, 1, 5, -6, 9])
    result = (x @ Q @ x.T) + (C_T @ x.T)
    return result


if __name__ == "__main__":
    # x= np.random.randint(0,10,8)
    # x = np.random.randint(0, 49, 10)
    x = np.random.randint(0, 99, 20)
    a = f3(x)
    print(a)

DSAT.py

import numpy as np

class DSTA():
    # 初始化
    def __init__(self,fun,Range,SE,MaxIter):
        self.fun = fun
        self.Range = Range
        self.SE = SE
        self.MaxIter = MaxIter
        self.Dim = self.Range.shape[1]

    def initialization(self):
        self.Best = np.random.randint(self.Range[0,0],self.Range[1,0],self.Dim)
        self.fBest = self.fun(self.Best)
        self.history = []
        self.history.append(self.fBest)

    # 交换算子，产生候选解
    def op_swap(self):
        State = np.zeros((self.SE,self.Dim),dtype = int)
        for i in range(self.SE):
            temp = self.Best.copy()
            R = np.random.permutation(self.Dim)
            a = R[0]
            b = R[1]
            temp[b],temp[a] =   temp[a],temp[b]
            State[i,:] = temp
        return State

    # 替换算子
    def op_substitute(self):
        State = np.zeros((self.SE, self.Dim), dtype=int)
        for i in range(self.SE):
            temp = self.Best.copy()
            index = np.random.randint(0, self.Dim)  # 如果使用的是random 库中的，是包含后面的上界的，要 n-1，如果你使用numpy 里面的random.randint，则不用减一
            temp[index] = np.random.randint(self.Range[0,index], self.Range[1,index]+1)  # 加一是为了取到上界
            State[i, :] = temp
        return State

    # 平移算子，产生候选解
    def op_symmetry(self):
        State = np.zeros((self.SE,self.Dim),dtype = int)
        for i in range(self.SE):
            temp = self.Best.copy()
            R = np.random.permutation(self.Dim)
            a = R[0]
            b = R[1]
            if a < b:
                temp[list(range(a,b+1))] = temp[list(range(b,a-1,-1))]
            else:
                temp[list(range(b,a+1))] = temp[list(range(a,b-1,-1))]
            State[i,:] = temp
        return State
        
    # 对称算子，产生候选解
    def op_shift(self):
        State = np.zeros((self.SE,self.Dim),dtype = int)
        for i in range(self.SE):
            temp = self.Best.copy()
            R = np.random.permutation(self.Dim)
            a = R[0]
            b = R[1]
            if a < b:
                temp[a:b],temp[b] = temp[a+1:b+1],temp[a]
            else:
                temp[b:a],temp[a] = temp[b+1:a+1],temp[b]
            State[i,:] = temp
        return State
    
    # 选择更新当前最优解
    def selection(self,State):
        fState = np.zeros((self.SE,1))
        for i in range(self.SE):
            fState[i] = self.fun(State[i,:])
        index_newBest = np.argmin(fState)
        newBest = State[index_newBest,:]
        fnewBest = fState[index_newBest,:]
        if fnewBest < self.fBest:
            self.Best = newBest
            self.fBest = fnewBest

    
    # 迭代优化
    def run(self):
        self.initialization()
        for i in range(self.MaxIter):
            State = self.op_swap()
            self.selection(State)
            State = self.op_substitute()
            self.selection(State)
            State = self.op_shift()
            self.selection(State)
            State = self.op_symmetry()
            self.selection(State)

            self.history.append(self.fBest[0])

            """让算法提前停止,如果连续100次都变化不明显"""
            if i>100 and (abs(self.history[i] - self.history[i-100]) < 1e-10):
                break

Test.py

from DSTA import DSTA
from otherlib import f1,f2,f3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


#初始化
SE = 30   
MaxIter = 500

# #### 测试函数信息
# fun = f1
# Dim = 8
# Range = np.repeat([0,10],Dim).reshape(-1,Dim)


# #### 测试函数信息
# fun = f2
# Dim = 10
# Range = np.repeat([0,49],Dim).reshape(-1,Dim)


#### 测试函数信息
fun = f3
Dim = 20
Range = np.repeat([0,99],Dim).reshape(-1,Dim)


# 实例化一个DSTA对象
dsta = DSTA(fun,Range,SE,MaxIter)

# 迭代优化
dsta.run()
print(dsta.fBest)
# 绘制迭代曲线
plt.plot(dsta.history)
plt.show()

结果

效果挺好的三个测试函数只有最后一个不是每次都能找到最优，最有一个的局部最优太多了没办法，三个测试函数的信息可以在这篇论文里面找到。名字是 Discrete state transition algorithm for unconstrained integer optimization problems ，三个函数的最优值我截个图，有些同学可能不知道咋找论文

在这里插入图片描述
第三个函数的结果 -1439658，运行了两三次的样子，就找到了最优点，其他两个函数请自行实验

在这里插入图片描述

后记，补一个四种算子的好看点的图

前面的图都是写书的时候没想到用彩色，我用二值的离散状态转移算法的彩色图显示下，二值的和离散的唯一区别就是二值的每个位置只能取(0 or 1)，离散的可以取任意整数。

在这里插入图片描述

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算法 python

C/C++用状态转移表联合函数指针数组实现状态机FSM
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状态机在工程中使用非常的频繁，有如下常见的三种实现方法： 1. `switch-case` 实现，适合简单的状态机； 2. 二维状态表`state-...3. 用状态转移表`stateTransfer Table`实现，数组大小等于状体转移边个数，易扩展；

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函数指针 c++ 枚举
简述隐含表法化简状态步骤
千次阅读 2020-10-11 16:51:24

输出结果是否相同，不相同全部×掉把剩余需要考虑的状态填入表中相同状态不填，如S0S1一栏不...不断划去状直到梯行格里无状态，最后写出等价状态并只保留一个状态，将状态表中删去的状态替换为保留的状态 ...

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状态与状态转移方程
千次阅读 2019-05-15 20:49:46

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动态规划——状态转移方程
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动态规划算法
状态迁移图
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状态转移矩阵求解
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用matlab求状态转移矩阵
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求状态转移矩阵，现给出矩阵如下：采用拉普拉斯变换法，matlab代码如下。 syms s t x0 tao phi phi0;声明变量 A=[-13/7 -2/7;4/7 -22/7]; I=[1 0;0 1]; E=s*I-A; C=det(E); D=collect(inv(E)); phi0=ilaplace...

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matlab
系统的状态转移矩阵
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系统结构-延迟禁止表、冲突向量、状态转移图、最小平均延迟周期性、调度方案
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crf中的状态转移
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看了tensorflow的代码后明白了原因所在：在没有给定状态转移矩阵时(通常不会给出状态转移矩阵)，tensorflow随机初始一个状态转移矩阵，然后在训练的过程中学习这个状态转移矩阵。问题的原因是tf随机初始的，对于神经...

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动态规划-如何推导出状态转移方程？
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Python 算法动态规划
状态转移算法
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2020年发表在自动化学报的论文《状态转移算法原理及应用》，对状态转移算法作了广泛而深入的介绍： https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspxdbcode=CJFD&dbname=CJFDAUTO&filename=MOTO202011002&...

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算法人工智能自然语言处理
动态规划（一）一一状态定义和状态转移方程
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接下来就可以写出状态转移方程，v(i) = max(v(i - 1) + nums[i] , nums[ i ]),即下标为 i 时连续数组的最大和肯定等于 nums[ i ] 和下标为 i - 1时连续数组的最大和加上nums[ i ]的值中的最大的一个。...

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动态规划
动态规划状态转移公式
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转移公式最大连续子序列和在一个给定的序列中，找出一个连续的子序列，使得这个子序列的和最大 dp[i]表示以A[i]作为末尾的连续序列最大和 dp[i]=max(A[i],dp[i-1]+A[i]) 转移情况： ①最大和的连续序列只有...

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动态规划
用matlab求状态转移矩阵(给定t)
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用matlab求状态转移矩阵给定输入矩阵为A 说明——利用[ L-1((sL-A)-1) ]公式求方法1： A=[……]; syms t; //定义t为变量// D=expm(A*t) （最后结果放在D内）方法2： a=[……]; syms s t;//定义变量// G=inv(s*...

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matlab
马尔科夫状态转移矩阵
千次阅读 2019-10-06 18:59:40

状态转移矩阵是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移过程中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与上一时刻所处状态有关，而与过去状态无关。在马尔科夫分析中，引入状态转移这...

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【转】超详细的UML状态图符号，初学者也能轻松看懂状态图
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UML状态图，用于显示状态机，即描述一个对象所处的可能状态以及状态之间的转移。用状态图建模可以帮助开发人员分析复杂对象的各种状态的转换，以及对象何时执行怎样的动作。那状态图又是怎样表示这些信息的呢？要想...

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状态转移矩阵计算
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定义法：拉氏变换法：特征值法：首先，考虑A的特征值不重时（互异），设A的特征值为λi(i = 1,2,…n)，则可经过非奇异变换把A化成对角标准形，即：写出: 展开，有： ...上式表明，An是An-1,An-2,…,A,...

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备战秋招之Verilog状态机代码
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第二个Always语句采用组合逻辑判断状态转移条件（根据状态转移图写）第三个Always语句描述状态输出（可以采用组合逻辑输出，也可以时序电路时输出） Example: 1.设计一个自动售饮料的逻辑电路。它的投币口每次...

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verilog 代码规范
分享一种绘制FPGA状态转移图的工具
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分享一种绘制FPGA状态转移图的工具：一款用于绘制状态机转换图和流程图的web在线绘图工具绘制状态转移图非常方便！！！！！！

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moore&mealy状态机区分（附例子&代码）&三段式描述方式
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在状态机部分，moore和mealy也算是老生常谈了吧。什么是状态？说白了就是通过时钟信号不断改变当前的状态，可能是根据输入的数据，也可能是自身发生改变（比如一些计时器），所以少不了触发器，虽然我们有功能...

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机器学习（MACHINE LEARNING）MATLAB求解状态转移矩阵
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文章目录1 转移矩阵2 举例3 代码求解状态转移矩阵 1 转移矩阵转移概率矩阵（又叫跃迁矩阵，英文名：transition matrix）是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受...

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动态规划总结以及状态转移方程的推导（一）
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其实就是选与不选之间的决策，最后我们由小部分的最优解可以推算出总共的最优解，这就是动态规划， 状态转移方程为：dp[i] = max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i]) 初始条件为dp[0] = nums[0] ,dp[1] = max(nums[0]，nums...

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连续状态转移算法（STA）的实现（python版）
万次阅读 2021-12-16 13:28:10

背景介绍所有的随机优化算法（GA、ABC、PSO、STA、模拟退火）都是一个套路通过当前的一个解或者一些产生一堆新的候选解，这一步叫产生候选解然后通过某个评价函数...

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算法 python 开发语言
matlab 连续系统状态空间表达式的离散化&状态转移矩阵求解
千次阅读 2020-06-28 21:51:55

最近在学习卡尔曼滤波需要在matlab/simulink系统中将连续系统进行离散化 ... 数学过程推导具'j体的数i学推导过程a就不做详绍了，在现代控制理论教材中都有，...求系统的状态转移矩阵,式中为拉氏反变换 matlab求解过.

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matlab 算法傅立叶分析
趣谈设计模式 | 状态模式(State)：如何实现游戏中的状态切换？
千次阅读 2020-11-02 13:17:14

文章目录案例：马里奥积分竞赛有限状态机分支逻辑法查表法状态模式孪生兄弟:状态模式与策略模式总结完整代码与文档案例：马里奥积分竞赛喜欢马里奥的小伙伴们都应该知道，前不久马里奥为了庆祝35周年，推出了一款...

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设计模式 c++

根据状态转移表实现时序电路

根据状态转移表实现时序电路

【C语言】C/C++用状态转移表联合函数指针数组实现状态机FSM

离散状态转移算法（DSTA）python版实现

背景

替换算子

交换算子

平移算子

对称变换

文件结构

代码

结果

后记，补一个四种算子的好看点的图

C/C++用状态转移表联合函数指针数组实现状态机FSM

简述隐含表法化简状态步骤

状态与状态转移方程

动态规划——状态转移方程

状态迁移图

状态转移矩阵求解

用matlab求状态转移矩阵

系统的状态转移矩阵

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crf中的状态转移

动态规划-如何推导出状态转移方程？

状态转移算法

动态规划（一）一一状态定义和状态转移方程

动态规划状态转移公式

用matlab求状态转移矩阵(给定t)

马尔科夫状态转移矩阵

【转】超详细的UML状态图符号，初学者也能轻松看懂状态图

状态转移矩阵计算

备战秋招之Verilog状态机代码

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