一种基于短期预测的追捕方法的分析与仿真

针对具有安全区的追捕-逃避问题,提出了一种基于短期预测的追捕方法,其算法流程为：追捕方先根据物理条件限制,预测双方可能的短期未来状态,然后评估自身在各种未来状态下的收益,获得一棵决策树,最后根据决策树决定并执行某种行为.讨论了如何确定合理预测时间长度和预测步数等问题,分析表明,预测时间并非越长越好.结合自主式足球机器人一对一对抗的研究实践,进行了仿真实验,仿真结果验证了相关理论分析.

t分布的代表点及其在统计模拟中的应用

本文首先讨论了在均方误最小意义下学生氏tn分布代表点,利用方开泰、贺曙东的算法找出代表点,证明了当n≥3时,t_n分布总体下算法的收敛性,代表点的存在性及其唯一性,并从t_n分布角度研究了代表点在统计模拟方面的应用。传统的蒙特卡罗方法和自助法及重抽样方法对随机样本进行抽样,是统计模拟方法的基础.Fang,Zhou,Wang讨论了一元正态分布的代表点在统计模拟中的应用并且首次提出用代表点代替独立同分布的随机样本,构造一个离散的近似总体,通过对近似总体重复抽样来进行统计推断.这是—个新思想.本文继续探讨这个问题,文中统计推断主要有两部分:经典估计和稳健估计.经典估计主要集中考虑参数点估计(均值、方差、偏度和峰度);稳健估计主要考虑简单的位置参数(中位数和均值)和尺度参数(中位数绝对偏差和四分位距).我们的结果再次验证,代表点方法可以明显地提高统计估计量的精确度以及收敛速度.