In an optimal visiting problem, we want to control a trajectory that has to pass as close as possible to a collection of target points or regions. We introduce a hybrid control-based approach for the classic problem where the trajectory can switch between a group of discrete states related to the targets of the problem. The model is subsequently adapted to a mean-field framework to study viability and crowd fluxes to model a multitude of indistinguishable players.


翻译:在一个最佳的访问问题中,我们希望控制一个必须尽可能接近目标点或区域集的轨道。 我们对典型问题采用了一种混合控制方法,即轨道可以在与问题目标有关的一组离散国家之间转换。 之后,该模型被调整到一个平均的实地框架,以研究可行性和人群通量,以模拟众多互不相容的参与者。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
86+阅读 · 2019年10月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员