强化学习方法合集11.zip
本文件夹包含强化学习方法的python案例代码,Markov文件夹里是马尔科夫环境的编写-鸟儿找伴。Markov-D
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工业机器人SolidWorks装配图 版本:solidworks2018 包含部件:伺服电机,直流电机、机械手、装配机器人及各种零部件 自带的螺丝钉等部件默认路径。 完成图及动画及配置说明,见文件夹“最终版”。
python,烟花算法用于蚊子分类,二分类问题,利用tkinter库进行简单的交互式操作界面设计.
遗传算法优化出入库路径,出库货位与入库货位分布在巷道的左右两侧,在作业过程中1次最多只能装载1件货物,固定货架的每个货位尺寸相同,且货架中每个货位也只能存放1件货物。 代码全,运行main函数即可。有文档
Matlab的Simulink用JK触发器做五进制计数器,MATLAB实现一个五进制计数器,有simulink仿真
1、理解模糊 C-均值聚类算法的局限性,理解模拟退火算法与遗传算法的优缺点,理解模拟 退火算法与遗传算法相结合所产生的优越性。 2、利用 Matlab 实现聚类问题的求解。分析算法中各种参数变化对结果的影响。分析在有效 性、快速性等性能指标方面,与模糊 C 均值聚类算法、基于遗传的模糊 C-均值聚类算法相 比,模拟退火算法与遗传算法相结合后用于模糊 C-均值聚类的算法所带来的优越性。 3、理解混合粒子群算法(基于自然选择的粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟 退火的粒子群算法、基于免疫的粒子群算法)的特点。
1、理解免疫算法的思想。 2、利用 Matlab 实现免疫优化算法求解物流配送中心选址问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 二、实验要求 1、打印程序清单。 2、绘制算法求解过程图。 3、画出免疫算法收敛曲线及求取的物流配送中心选址方案。
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