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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
2023-06-11三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。 蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势,在路径规划上具有很大潜力,在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划,代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。
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基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
2023-05-12除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题,即使是一个非常简单的目标函数,求出的结果也无法保证是全局最优,那么当目标函数变复杂时,情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多,各种动植物园算法、各种改进都层出不穷,但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。 所以,只有在数学模型比较复杂,非线性条件很多,而且对结果的误差是可以接受的情况下,才建议使用智能优化算法进行求解。