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我是 Modelica 的新手，我想知道是否可以编写一种动态规划方程。假设时间由整数 i 离散化，在我的具体应用中，x 是布尔值，f 是 x 的布尔函数。

x(t_i) = f(x(t_{i+d}))

其中 d 可以是正整数或负整数。当然，我会相应地初始化 x，无论是真还是假。

任何帮助或参考将不胜感激！

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有可能的。在 Modelica 中，时间离散化通常由编译器进行，您必须处理方程（连续动力学）。否则，如果您想在离散时间点生成事件，您可以使用 when 语句来实现。我建议您看一下使用 OpenModelica 进行面向对象建模和仿真的介绍（PDF 格式，6.6 MB）- Peter Fritzson 的最新教程（2012 年）。有一个关于离散事件和混合系统的部分，应该阐明如何在 Modelica 中实现你的方程。您可以在下面找到该教程中有关弹跳球模型的示例，因为您可以看到在编写动态方程时不考虑时间离散化。所以球的连续模型 v=der(s), a=der(v) 和处理与地面接触的 when 子句中的离散部分：

model BouncingBall "the bouncing ball model"
  parameter Real g=9.81; //gravitational acc.
  parameter Real c=0.90; //elasticity constant
  Real height(start=10),velocity(start=0);
equation
  der(height) = velocity;
  der(velocity)=-g;
  when height<0 then
    reinit(velocity, -c*velocity);
  end when;
end BouncingBall;

希望这会有所帮助，马可

于 2013-07-15T09:00:56.653 回答
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如果我理解您的问题，您想使用 的最后n评估x来确定 的下一个值x。如果是这样，此代码显示如何执行此操作：

model BooleanHistory
  parameter Integer n=10 "How many points to keep";
  parameter Modelica.SIunits.Time dt=1e-3;
protected 
  Boolean x[n];
  function f
    input Integer n;
    input Boolean past[n-1];
    output Boolean next;
  algorithm 
    next :=not past[1]; // Example
  end f;
initial equation 
  x = {false for i in 1:n};
equation 
  when sample(0,dt) then
    x[2:n] =  pre(x[1:(n-1)]);
    x[1] =  f(n, x[2:n]);
  end when;
end BooleanHistory;
于 2013-07-15T13:08:24.120 回答