matlab中利用RRT,A*,ACO算法,在三维栅格地图中,分别实现的无人机的路径规划,并利用bezier曲线进行路径平滑处理,包含三种算法的效果对比。 实现效果见 https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/130354767
2024-02-26 19:52:30 251KB matlab
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亨利气体溶解度算法matlab代码
2024-01-26 16:32:16 3KB matlab
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模拟退火算法Matlab代码
2024-01-16 09:37:58 5KB 模拟退火 Matlab
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1.程序说明: 这是一个完整的粒子群算法的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min⁡ y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年
2024-01-11 14:23:58 191KB matlab
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信号分选PRI修正法的matlab源码,可根据需求自行修改输入信号和门限函数。各种基于TOA时间参数的信号分选相关内容可见个人主页文章和资源。
2023-11-22 10:15:28 4KB matlab
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PRI变换法信号分选算法的matlab源码,可根据需求自行修改参数。 仿真程序的部分结果可见相关文章:PRI变换法信号分选算法原理及仿真程序【免费matlab源码,可自行修改参数】
2023-11-21 11:20:41 3KB matlab 信号分选
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1.领域:matlab,Qlearning算法 2.内容:基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处:用于Qlearning算法,A星算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-10-25 14:58:13 340KB matlab Qlearning 最优路径规划
svd算法matlab代码randQB_auto 固定精度低秩矩阵逼近的随机QB分解。 该软件包包括用于randQB_EI和randQB_FP算法的Matlab代码。 它们是用于固​​定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法。 还包括Yu Wenjian,Yu Gu和Li Yaohang Li撰写的“固定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法”一文中用于运行实验的测试用例和脚本。 主要算法 randQB_EI_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_FP_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_EI_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_svd.m-使用randQB_FP算法计算k位截断的SVD 辅助比较算法 basicQB.m-[1]中的基本randQB算法(固定排名) randQB_b_k.m-[2]中被阻止的randQB算法(固定排名) AdpRangeFinder.m-自适应随机测距仪算法(固定精度)[1] singlePass2011.m-[1]中的单
2023-06-07 12:47:27 17.28MB 系统开源
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非支配排序遗传算法matlab代码PlatEMO_research 平板电脑 进化多目标优化平台 100多种开源进化算法 120多个开源多目标测试问题 强大的GUI可并行执行实验 一键式生成Excel或LaTeX表格式的结果 最先进的算法将不断被包括在内 非常感谢您使用PlatEMO。 PlatEMO的版权属于BIMK集团。 该工具主要用于研究和教育目的。 这些代码是根据我们对论文中发布的算法的理解而实现的。 您不应以网站上的材料或信息为依据来做出任何业务,法律或任何其他决定。 我们对您在工具中使用任何算法所造成的任何后果不承担任何责任。 使用该平台的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”并参考以下文献: 版权 PlatEMO的版权属于BIMK组。 您可以自由地进行研究。 使用该平台或平台中任何代码的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”,并引用“田野,程然,张兴义和金耀初,PlatEMO:用于进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛] ],IEEE计算智能杂志,2017,12(4):73-87“。 @article{PlatEMO, title={{PlatEMO}: A
2023-04-28 13:26:49 14.77MB 系统开源
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