蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法...蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...具体概述及通用MATLAB代码请见： https://www.omegaxyz.com/2018/01/26/aco/ 下面是蚁群算法机器人最短路径规划问题的MATLAB代码 （1代表障碍物） MATLAB...E=MM*MM; %最短路径的目的点 Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta...最短路径长度稳定在38。 ? 参考资料为：MATLAB自学一本通 2019美赛D参考：https://www.omegaxyz.com/2019/01/28/aco_routes2/
本系列文章主要介绍基于A*算法的路径规划的实现，并使用MATLAB进行仿真演示。本文作为本系列的第一篇文章主要介绍如何进行环境的创建，还有一定要记得读前言！！！...---- 本系列文章链接： —————————————————————————– 详细介绍用MATLAB实现基于 A * 算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（一）——–A * 算法简介和环境的创建...详细介绍用MATLAB实现基于 A * 算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（二）——–利用 A * 算法进行路径规划 详细介绍用MATLAB实现基于 A * 算法的路径规划（附完整的代码...，代码逐行进行解释）（三）——–总结及 A * 算法的优化处理 详细介绍用MATLAB实现基于 A * 算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释） （四）——–固定障碍物，进一步对比 —————...（对于路径搜索问题，状态就是图中的节点，代价就是距离） h(n)的选取：保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取（或者说h(n)的选取）。
最优的学习路径，更快的成为熟练的数据开发工程师： 1，认识SQL SQL是结构化查询语言，SQL也是一个标准，每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展，相应的，每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
最短路径-Floyd算法的matlab实现 弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题。 ...在Floyd算法中一般有两个矩阵，一个距离矩阵D，一个路由矩阵R，其中距离矩阵用于存储任意两点之间的最短距离，而路由矩阵则记录任意两点之间的最短路径信息。...从算法思想中我们可以大概推断我们要遍历n个中转点，在每个中转点进行操作的时候，需要对任意两点之间 的距离进行遍历。...路径全部记录在路由矩阵中了，我们只要读取路由矩阵就可以了。...： % DisplayPath.m 打印路径函数 function DisplayPath(route, start, dest) % 打印出任意两点之间的最短路径 % route : 路由表
最短路径算法主要有二 Dijkstra算法 Floyd算法 Dijkstra算法研究的是从初始点到其他每一结点的最短路径 而Floyd算法研究的是任意两结点之间的最短路径 红字为各结点的编号，...点找到了最短路径，则path存放这一条最短路径的前一个结点，通过对每一点的回溯，可以找到最短路径。...根据距离写出以下距离矩阵 确定初始点为v1，则pb(1)=1; 在图中，结点上，我们将已找到最短路径的点标为它的最短距离，（可以理解为v1点已找到最短路径，距离为0），未找到的其余点表为正无穷...在与v1连通的点中，即在矩阵m的第1行，寻找最小值，最小值所在列即确定的最短路径的结点，如同v2最短，pb（2）=1，d（2）=1，对于已找到最短路径的v2上一结点为v1，path（2）=1；...，最短为v3,pb(3)=1;d(3)=3);path(3)=6; 我们可以发现，所要寻找的最短路径即为 对于已找到最短路径的点（包括初始结点），在与其连通的，未找到最短路径的结点中，
下面我们开始介绍我们matlab优化求解的函数 说到求解参数，我们需要先介绍下在求解最初设置的优化项。...（下面两张图来自matlab官方） 下面介绍一下如何使用，以及常用项 ①设置容差 options.TolX = 1e-15;%当前点 x 的终止容差。...①fminbnd（求单变量非线性的极小值）（局部最优） 单变量非线性——现在很多问题都是多变量的，这个函数不知道大家用不用，我是用的比较少的 算法介绍 fminbnd 是一个函数文件。...算法基于黄金分割搜索和抛物线插值方法。除非左端点 x1 非常靠近右端点 x2，否则 fminbnd 从不计算 fun 在端点处的值，因此只需要为 x 在区间 x1 < x < x2 中定义 fun。...___) x – 解 实数标量 fval – 解处的目标函数值 实数 exitflag – fminbnd 停止的原因 整数 output – 有关优化过程的信息 结构体 该算法的局限性
前两天听了一个专家的分享，里面提到了这个麦穗问题，故分享一下里面的数学逻辑，并用matlab验证，在一些企业的面试里面也会遇到这个问题，如果在不确定中选择最优 麦穗理论 有一天，柏拉图问老师苏个拉底什么是爱情...考虑所有可能的i，我们便得到了前k个麦穗作为参考，能选中最大麦穗的总概率P(k)： 设k/n=x，并且假设n充分大，则上述公式可以改为： 对-x·lnx求导，并令这个导数为0，可以解出x的最优值...从样本容量为 1 开始到 99，在每一个样本容量里，循环执行 10000 次算法，用计数器来计数选到最大数字的次数。...核心算法: 记录随机数组中最大的数和指定样本容量中最大的数，将备选区间里的数字和样本 容量最大的数字比较(备选区间按照顺序比较)。如果备选区间内的数字比样本容量中最大的数字大，则选择该数字。
Matlab遗传算法实例 确定目标函数 初始化种群 2进制（染色体）与10进制（数值）转换 选择（轮盘赌法） 交叉（交叉原则） 变异（变异概率） 选择… clear; clc; %popsize=input
> #include #include #define N 1000 #define inf 1<<30; using namespace std; /* a星算法...，找寻最短路径 算法核心：有两个表open表和close表 将方块添加到open列表中，该列表有最小的和值。...如果T已经在open列表中：当我们使用当前生成的路径到达那里时，检查F（指的是和值）是否更小。如果是，更新它的和值和它的前继。
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖，达到设置的繁殖代数后，获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解，繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径...对于单个蚂蚁来说，它并没有要寻找最短路径，只是根据概率选择；对于整个蚁群系统来说，它们却达到了寻找到最优路径的客观上的效果。这就是群体智能。...蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...函数优化问题MATLAB实现： 蚁群算法（ACO）MATLAB实现 机器人路径规划： 蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB） 更多ACO算法：https://www.omegaxyz.com/tag...⑤判断是否终止 ACO的优点 ①采用正反馈机制，不容易陷入局部最优。 ②利用信息素达到个体间的交互，有利于进行信息共享。
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...pause(0.1); % 暂停0.1 gg = gg + 1; end % 绘制最终极大值点 plot3(x0,y0,val2,'ro'); hold off 效果图 图3 爬山路径三维立体图...图4 爬山路径俯视图
最近在做天线多目标优化的实例，因此接触到了NSGA-Ⅱ算法，所以想分享以下我个人的学习内容与经历，仅作参考，如果内容有误，也希望各位能够指出来，大家一起进行交流指正。...目录 NSGA-Ⅱ算法简介 非支配集排序 锦标赛选择 模拟二进制交叉 多项式变异 精英保留策略 参考文献 NSGA-Ⅱ算法简介 NSGA-Ⅱ算法由Deb等人首次提出，其思想为带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法...，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。...该算法的重要过程为：将进化群体按照支配关系分成若干层，第一层为进化群体中的非支配个体集合，第二层为在进化群体中去掉第一层个体后求得非支配个体集合，第三层，第四层依此类推。...关于NSGA-Ⅱ带约束的matlab代码网上已经有公开的资源了，在这里用到的是MATLAB code for Constrained NSGA II – Dr.S.Baskar, S.
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更...
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...最短路径问题（Dijkstra算法）： 在图论中，通过选择当前节点到源节点的路径中权值最小的边来求解最短路径。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,
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