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神经动力规划

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简介：
Neuro-Dynamic Programming，由 Dimitri P. Bertsekas 和 John Tsitsiklis 共同著述，是一部深入探讨神经动力学规划的学术著作。该书系统地阐述了这一领域的核心理论和算法，旨在为读者提供全面而深入的理解。它详细介绍了神经动力学规划的基本概念、方法以及在各种实际应用中的运用。本书不仅涵盖了理论知识，还着重于实践指导，帮助读者掌握运用神经动力学规划解决复杂问题的能力。

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  • 神经动态规划
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    神经动态规划是一种结合了机器学习与优化理论的技术，用于解决复杂的决策问题，通过模仿人类大脑的学习机制来优化策略和路径选择。 Neuro-Dynamic Programming by Dimitri P. Bertsekas and John Tsitsiklis is a book that delves into the intersection of neural networks and dynamic programming, providing theoretical foundations and practical applications in the field of reinforcement learning and control theory.
     
  • 经典动态规划题目
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    本题集精选了一系列经典的动态规划问题，旨在帮助学习者深入理解并掌握动态规划算法的核心思想及其在不同场景中的应用技巧。通过解决这些题目，读者可以提升自己分析和解决问题的能力，并为应对更复杂的编程挑战打下坚实的基础。 动态规划的经典题目包括了最长不下降子序列、最长公共子序列、01背包问题、完全背包问题以及部分背包问题的详细算法解析。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
    优质
    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • SAP能力规划
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    SAP能力规划是利用先进的软件技术帮助企业进行生产能力和资源需求分析，优化产能配置和提高效率的关键工具。 ### SAP能力计划详解 #### 一、引言与概述 SAP能力计划是SAP生产计划与控制模块（Production Planning and Control, PPC）中的一个重要组成部分，主要用于管理与优化企业的生产能力。通过对现有资源的有效管理和调度，确保生产计划能够顺利执行，同时最小化生产成本并提高生产效率。 #### 二、SAP系统中的能力计划 在SAP系统中，能力计划主要包括以下几个方面： 1. **可用能力（Available Capacity）**：指特定时间段内工作中心或资源的实际可用能力。这包括了考虑节假日、休息日等因素后的工作时间。 2. **能力需求（Capacity Requirements）**：基于生产计划和订单的要求，确定所需的能力量。 3. **能力评估（Capacity Evaluation）**：分析能力需求与可用能力之间的差距，以便进行调整。 4. **能力均衡（Capacity Leveling）**：通过重新分配任务来平衡不同工作中心的能力负荷，确保所有资源都能被充分利用。 #### 三、能力计划的关键概念 ##### 1. 可用能力 - **定义**：特定时间段内工作中心的实际可用能力。 - **计算**：考虑了节假日、休息日等非工作时间因素后的工作时间。 - **标准可用能力**：基于标准工作时间计算得出的可用能力。 - **班次顺序**：定义了如何按照预定的时间序列分配能力。 - **班次定义**：设定班次的具体时间和规则。 ##### 2. 能力需求 - **定义**：为完成生产计划而需要的工作中心或资源的能力量。 - **分配**：将能力需求分配到具体的工作中心或资源上。 - **分配码**：用于指示如何进行能力需求分配的代码。 - **分配策略**：规定了分配能力需求的逻辑和方法。 - **分配功能**：实现能力需求分配的操作工具。 ##### 3. 排产计划 - **定义**：对生产任务进行时间上的安排。 - **排产计划元素**：包括生产订单、网络、工厂维护订单等。 - **工序持续期**：完成一个工序所需的时间长度。 - **工作操作时间**：实际操作过程中所需的时间。 - **执行方式**：通过模拟、手动或自动方式进行排产。 ##### 4. 能力评估 - **过程**：分析能力需求与可用能力之间的差异。 - **选择**：指定待评估的数据集。 - **评估类型**：标准总览、可变一览表等。 - **图形展示**：以图表形式展示评估结果。 ##### 5. 能力均衡 - **应用范围**：适用于多种生产环境和场景。 - **功能**：提供了一系列工具来平衡生产能力。 - **调度**：自动或手动调整任务的开始和结束时间。 - **中点法计划安排**：一种平衡能力负荷的方法。 #### 四、能力计划的操作流程 1. **数据准备**：收集有关生产任务、资源能力和需求的信息。 2. **能力评估**：评估现有的能力需求与可用能力之间的匹配程度。 3. **能力均衡**：根据评估结果调整生产计划，以达到资源的最佳利用。 4. **计划执行**：将经过优化的生产计划落实到具体的生产活动中。 5. **监控与反馈**：持续监控生产进度，并根据实际情况进行必要的调整。 #### 五、能力计划的相关功能 - **车间信息系统（Shop Floor Information System）**：提供实时的生产信息，支持决策制定。 - **参数文件(Parameter Files)**：定义能力计划的各种参数设置。 - **用户退出(User Exits)**：允许用户自定义功能或接口。 #### 六、总结 SAP能力计划是企业资源规划系统中不可或缺的一部分，它通过精确的能力评估与均衡，帮助企业有效管理生产资源，提升生产效率。通过对以上内容的深入理解，企业可以更好地运用SAP能力计划模块，实现生产资源的最大化利用。
     
  • 神经动力学：从单个神经元到网络及模型...
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    《神经动力学》一书探索了神经系统中信息处理的基本机制，深入分析了单个神经元与整个网络间的复杂互动，并介绍了多种模型以帮助理解大脑的工作原理。 《Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition》这本书探讨了从单个神经元到网络以及认知模型的神经动力学过程。
     
  • 动态规划经典算法教程
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    本教程全面解析动态规划的经典算法，涵盖基础概念、核心技巧及优化策略，适合编程爱好者与专业人士深入学习。 动态规划是一种用于解决最优化问题的新颖算法设计方法。由于各类问题的特性各异，确定最优解的标准也各不相同，因此在使用动态规划解决问题时需要采用不同的表示方式，并不存在一种适用于所有情况的方法。然而，通过分析一些具有代表性的典型问题及其对应的动态规划解决方案，可以掌握这种算法的设计思路。 本内容从实际问题出发引入概念，在理解这些概念的过程中可以根据个人需求直接跳过实例部分进入第二节的学习。以下是文章的主要章节安排： 一、多阶段决策过程的问题 二、动态规划的基本知识介绍 三、最优化原理及无后效性分析 四、逆向思维法在动态规划中的应用 五、正向思考策略与动态规划结合的方法 六、一般模式下的动态规划算法框架 七、探讨动态规划的灵活性和技巧性特点 八、对动态规划进行深入理解和反思 九、提供典型问题及练习题供读者参考实践 十、与其他算法比较： 1. 静态规划对比分析； 2. 递推法与动态规划的区别； 3. 搜索方法的异同点考察； 4. 网络流技术的应用场景探讨。
     
  • 动态规划经典题及解答
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    本书籍汇集了多个经典的动态规划问题及其详细解决方案，旨在帮助读者深入理解并掌握这一重要的算法设计技术。适合编程爱好者和技术从业者阅读学习。 动态规划的经典题目对于提高编程能力非常有帮助，并且对学习也有很大助益。期待大家共同学习与分享！
     
  • 基于神经网络技术的移动机器人路径规划方法
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    本研究提出了一种利用神经网络技术优化移动机器人路径规划的方法，通过深度学习提高机器人的自主导航能力。 本段落提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法，适用于动态环境下的移动机器人路径规划问题。该方法通过使用神经网络来表示机器人的工作空间，并且每个神经元仅与邻近的几个节点相连形成局部连接结构。目标点位置对应的神经元具有最高的正活性值，这个高活性会随着距离逐渐衰减传播到整个状态空间；而障碍物及其周围区域则被设置为零活性以实现避障功能。这种方法能够使机器人在动态环境中自动规划出一条避开障碍且接近目标的最优路径。 仿真结果表明该方法具备良好的环境适应性和实时性，能够在变化多端的真实场景中有效运行。
     
  • 动态规划经典教程PDF文档
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    《动态规划经典教程》是一本全面介绍动态规划原理与应用的PDF文档。书中详细讲解了动态规划的核心概念、基本方法以及多种应用场景，并提供了丰富的例题和实践项目，旨在帮助读者系统地掌握这一重要的算法技术。 一份关于动态规划的PDF文档，汇集了ACM竞赛中常见的动态规划问题。
     
  • 机器人路径规划中的神经网络应用
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    本研究探讨了在机器人路径规划中运用神经网络技术的方法与效果，通过模拟实验展示了其在动态环境下的适应性和高效性。 智能算法在实际应用中非常普遍，本方法也是如此。神经网络中的CMAC（选择性记忆自适应控制）技术被广泛使用。