로봇이 무작위로 대상을 검색합니다. 매 시간 단계마다 일정한 속도로 0.8,0.1,0.1의 확률로 왼쪽 또는 오른쪽으로 직선으로가는 결정을 내린다.몬테카를로 평균과 분산을 찾는 시뮬레이션
나는 그들의 위치에 따라 2 개의 움직임 (왼쪽, 오른쪽, 왼쪽, 오른쪽, 곧은 오른쪽, 곧은 직선, 오른쪽 오른쪽, 오른쪽 직선)에 대한 7 가지 결과 모두에 무작위 변수 평균 (4.27)과 분산 (1.8961)을 계산했다. 누군가가 matlab에 평균과 분산을 추정하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하는 방법을 알려 줄 수 있습니까?
는 시그마 (귀하의 경우 평균 (4.27)에서) 우리가
R = normrnd(mu,sigma)
주어진 무 사용 여기
도움 주셔서 감사합니다. 나는 위의 대답! :
Step=random('uniform',0,1,1,2*(samples/run));
%% Defining directions
% for each step, if, 0<step<0.1,turn left;
% 0.1<step<0.2,turn right;
% step>0.2, go straight;
%% 7 outcomes
Evaluating human visual search performance by Monte Carlo methods and heuristic model 주셔서 감사합니다 (분산의 기수 (1.8961)를), 우리는 벡터 방법을 사용 (8 방향)
5 4 3
\|/
6-o-2
/|\
7 0 1
여기서 평균은 4에 맞 춥니 다 (귀하의 경우와 비슷합니다).
이 정보가 도움이되기를 바랍니다.
도움을 얻으려면 훨씬 더 정확하게 문제를 설명해야합니다. 왜 7 가지 결과가 나오나요? 3 가지 가능성을 3 가지 가능성과 결합하면 9 가지 가능성이 생깁니다. 왜 두 개만 결합해야합니까? 두 단계 후에 대상을 찾았다는 보장이 있습니까? 무엇의 평균과 분산? 운동은 2 차원으로 이루어져 있습니까? 로봇의 초기 위치와 방향에 상대적인 목표 위치의 분포는 어떻게됩니까? –
통찰력을 가져 주셔서 감사합니다! 예, 목표물은 두 단계로 나옵니다. 몇 가지 결과에 대해 같은 위치에 도착한 것과 관련하여 나는 단지 두 가지를 결합합니다. (우리는 직선, 좌우를 결정할 때 로봇의 방향을 결정합니다.) 로봇이 x-y 좌표 축의 원점에 있다고 가정 해 봅시다. – happyme