本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动,展示了其在不同环境下的行为模式。
Matlab实现Agent蜂拥行为
相关推荐
Elasticsearch License 与 Marvel Agent
该包含 Elasticsearch 的许可证文件以及 Marvel Agent 插件。
算法与数据结构
3
2024-05-27
BRMaximin MATLAB函数实现认知层次模型与行为稳健策略
通过利用认知层次(CH)模型来描述有限理性对手的行为,确定具有不同形式不确定性的矩阵游戏的行为稳健解决方案。当不确定性集、概率分布或模糊性集可用时,对tau参数使用有限或基于区间的不确定性。 CogHierSol()函数输出给定博弈和tau值的CH模型解,CogHierExpM()函数提供M步思考者在一组tau值上的给定动作的预期值。 BRmaximin_XYZ函数为正常形式的游戏找到行为稳健的策略(BRS)。即BRmaximin_R1和BRmaximin_R2分别识别基于有限和区间的tau不确定性集合的BRS。BRmaximin_S1和BRmaximin_S2确定离散和beta概率分布的BRS。而BRmaximin_DR1和BRmaximin_DR2在有限和基于区间的不确定性集上找到模糊集的BRS。
Matlab
0
2024-11-03
Matlab代码实现图像反转检测欺诈行为的新方法
2019年8月至2019年10月间,我在卡罗林斯卡研究所Ampatzis实验室实习,开发了一种新的方法来跟踪图像反转的欺诈行为。这个存储库包含了分析收集数据的多种方法。特别是针对斑马鱼的暗沙行为,我们测试了来自两个不同组的七个个体:对照组和转基因组。转基因品系表现出Purkinge细胞的损伤,因为它们编码了肉毒杆菌毒素。我们使用Matlab进行数据分析,测试了相同处理的七条鱼。测试在装有500毫升水的黑色墙壁罐中进行,视频修剪和处理过程详细记录于此。
Matlab
0
2024-08-17
实现定义的行为-MATLAB模拟动力系统吸引子
7.3 实现定义的行为
ANSI C标准的某些特性具有实现定义的行为。这意味着一些C代码的确切行为会因编译器不同而不同。档将详细介绍MPLAB XC16 C编译器的确切行为,附录A '实现定义的行为'也对其进行了全面总结。
© 2015 Microchip Technology Inc. DS50002071E_CN第133页
Matlab
0
2024-11-05
SQL Server Agent 自动化
利用 SQL Server Agent,您可以创建并调度多种类型的作业,例如 DOS 批处理、SQLCMD 脚本和 PowerShell 脚本。
SQLServer
4
2024-05-16
MATLAB实现PCA特征提取基于人类行为的抑郁分析代码
这是两篇论文使用的光谱数据转换代码: [1]使用手工统计数据和深度学习光谱特征的基于人类行为的自动抑郁症分析(FG 2018口头报告,链接:) [2]用于抑郁分析的行为原语的光谱表示(IEEE Transactions on Affective Computing,链接:)在这里,我们还提供了AVEC 2013抑郁症挑战数据的任务时间戳,这些数据由两个母语为德语的人注释。开始你只需要使用MATLAB打开以下文件demo_extract_feature_select.m:使用[2]中的第一种频率对齐方法(select)提取光谱图和特征的演示demo_extract_feature_resample.m:使用[2]中的第二种频率对齐方法(重采样)提取频谱图和特征的演示AVEC 2013抑郁挑战数据的任务时间戳在task_time_stamp_avec2013.zip中可用,其描述在AVEC task description.pdf中可用。注释代码仅用
Matlab
0
2024-09-26
Multi Agent数据挖掘模型及其应用
基于Agent技术,构建了Multi Agent数据挖掘模型,解决了组织结构、Agent设计和协作问题,提高数据挖掘效率和智能化水平。
数据挖掘
3
2024-05-01
MATLAB异常行为识别系统设计
这个项目是我个人的实践成果,答辩评分高达90分,并且所有代码都经过了充分的调试和测试,保证可以稳定运行。适合计算机、通信、人工智能和自动化等专业的学生、教师和从业者下载使用。可用于期末课程设计、课程大作业或毕业设计,具有很高的学习和参考价值。技术熟练的用户可以基于此项目进行修改和调整,以满足不同的需求。欢迎下载使用,也欢迎交流和学习,共同进步!
Matlab
0
2024-09-26
Matlab多Agent蚁群算法与专家系统结合研究
Matlab专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究-专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究. 该研究通过结合Matlab环境中的专家系统与多Agent蚁群算法,探索如何优化蚁群算法的性能与应用。具体方法包括使用专家系统进行知识推理与决策支持,结合多Agent系统的协同工作模式,提升问题求解的效率和准确性。
Matlab
0
2024-11-05