【如何改进算法,怎么改进算法】

简述数字PID算法的改进方法 。

〖壹〗
、①积分项改进：积分分离法、积分限幅法 、消除积分不灵敏区；②微分项改进：微分先行
、输入滤波、不完全微分型PID控制算法
。

〖贰〗 、积分项的改进：传统的PID算法使用矩形积分
，这可能导致较大的误差。改进方法之一是采用梯形积分，通过考虑区间左右端点的函数值 ，更精确地逼近连续曲线
，从而提高积分项的精度 。 消除积分不灵敏区：增加采样周期的分辨率和缩短采样周期，可以减少积分不灵敏区
。

〖叁〗
、可以直接套用PID公式 ，无论增量还是绝对的。PID算法是根据误差来控制的算法
，不依赖系统的模型，故不用算系统的传递函数 。有的书提到传递函数 ，一般是用于理论建模仿真
，从而直接用Matlab一类的仿真软件进行PID参数调试
。得到的参数可以为实际应用提供一定借鉴价值。PID参数整定有一套原则 。

〖肆〗、PID控制方法是一个经典控制算法，在机电 、冶金
、机械、化工等行业广泛使用
。其核心在于将偏差的比例（proportional） 、积分（integral）
、微分（derivative）进行线性组合 ，从而实现对被控对象的控制。PID控制系统的输入为控制量的目标输出值
，输出为控制量的实际输出值，两者的偏差量为系统调控的基础 。

〖伍〗、PID参数的整定对于控制效果至关重要 ，但不当的参数设置可能导致系统性能不佳。解决方法包括使用理论计算整定法结合工程经验，或采用现代控制算法
，如自适应控制，以自动调整参数
。 系统建模不准确问题：在实际应用中 ，被控对象的数学模型可能难以精确获得
，影响PID控制效果。

调度算法该怎么改进?

〖壹〗 、调度算法的改进方法有很多，这里列出一些常见的方法： 遗传算法：遗传算法是一种优化算法 ，可以用于调度问题的求解 。它通过模拟自然界中的进化过程
，来寻找最优解
。 粒子群算法：粒子群算法是另一种优化算法，也可以用于调度问题的求解。它通过对群体中个体的位置和速度进行更新 ，来寻找最优解 。

〖贰〗、另一种改进算法是“比较高响应比优先
”（HRRN
， Highest Response Ratio Next），它结合了FCFS和SJF的优点
。响应比R计算为（等待时间 + 要求执行时间）/ 要求执行时间 ，通过这个指标
，HRRN算法能够在保证公平调度的同时，优先执行那些等待时间较长或执行时间较短的作业 ，从而达到更好的调度效果。

〖叁〗
、循环扫描算法（CSCAN）改进SCAN算法，避免磁头过度偏向于处理靠近盘面两端的请求
，通过优化磁头移动路径提高效率 。磁盘读写操作时间由寻找（寻道）、延迟和传输时间决定
。寻找时间取决于磁头移动到指定磁道所需的时间，包括磁臂启动时间。

递归算法的弊端与改进

递归一直给人的感觉是简洁且优雅 ，但是在面对较大规模的问题时
，递归的弊端就渐渐暴露出来了 。因为大量栈的使用导致程序运行速度变得很慢，所以递归算法需要改进
。尾递归：函数返回之前的最后一个操作若是递归调用 ，则该函数进行了尾递归。

缺点： 性能开销：递归算法在每次函数调用时都会消耗一定的栈空间来保存参数 、局部变量和返回地址等信息 。如果递归层次过深
，可能导致栈溢出。此外，递归算法通常需要进行大量的函数调用和返回 ，这也会带来一定的性能开销
。

递归算法的优点是代码更简洁清晰
，可读性更好。但是，递归的话函数调用是有开销的 ，而且递归的次数受堆栈大小的限制 。时间和空间消耗比较大
。每一次函数调用都需要在内存栈中分配空间以保存参数
，返回地址以及临时变量，而且往栈里面压入数据和弹出都需要时间。另外递归会有重复的计算 。

递归的缺点：递归算法解题相对常用的算法如普通循环等 ，运行效率较低
。因此，应该尽量避免使用递归
，除非没有更好的算法或者某种特定情况，递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点
、局部量等开辟了栈来存储 。递归次数过多容易造成栈溢出等
。

递归算法包含的两个部分：由其自身定义的与原始问题类似的更小规模的子问题（只有数据规模不同） ，它使递归过程持续进行
，称为一般条件。所描述问题的最简单的情况，它是一个能控制递归过程结束的条件 ，称为基本条件 。

递归算法是一次执行完
，这在处理有些问题时不合适，也存在一个把递归算法转化为非递归算法的需求
。理解递归机制 ，是掌握递归程序技能必要前提。消除递归要基于对问题的分析
，常用的有两类消除递归方法 。一类是简单递归问题的转换，对于尾递归和单向递归的算法 ，可用循环结构的算法替代。

DOF的改进算法

〖壹〗、在实现DOF时
，常见的方法是先对屏幕进行模糊处理，再根据像素深度进行混合
。虽然这种方法可以处理远景和近景的模糊 ，但存在过渡生硬 、过渡效果不自然的问题。为了改进，动视暴雪在SIGGRAPH 2014上分享了“Scatter As Gather”的方法 。

〖贰〗
、在学术论文方面
，他与刘彬、张春杰合作的《一种改进的FFT算法》发表在1997年的《东北重型机械学院学报》，另有与李志全 、马淑华等合作的关于模糊控制在微波炉中的应用 ，以及与刘劲军合作的组合数字式压力控制器动态特性计算机辅助测试系统等多篇论文
。这些论文涉及机械控制
、模糊控制和压力传感器技术等领域。

〖叁〗、在Unity游戏引擎中
，实现景深效果的代码过程包括五个步骤 。首先，利用深度缓冲区和特定算法计算出每个像素的CoC ，然后进行降采样以处理邻近像素的模糊效果
。接着
，采用卷积核进行进一步的模糊处理，包括中度卷积核和小高斯模糊。最后 ，根据CoC值的大小
，混合使用源纹理和景深纹理，以达到理想的焦点效果 。

〖肆〗 、缩减法采用HBI算法（Householder-二分-逆迭代）来计算特征值和特征向量
。由于该方法采用一个较小的自由度子集即主自由度（DOF）来计算 ，因此计算速度更快。主自由度（DOF）导致计算过程中会形成精确的刚度矩阵和近似的质量矩阵（通常会有一些质量损失） 。

〖伍〗
、具体到研究中
，例如对纳米工作台驱动系统和控制方法的探讨，或是六自由度机械臂的控制系统设计和运动学仿真 ，都展示了6-DOF在复杂控制技术中的关键作用
。此外，一种点槽面机构的新型调节机制
，以及基于D-H算法的天线控制臂，都依赖于六自由度的精确控制。