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SLAMMATLAB仿真源码
SLAMMATLAB仿真源码
于 2019-08-22 发布
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该文档是使用MATLAB对slam中的一些经典算法进行了仿真
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2019-09-25
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2021-10-30 00:34:28
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在路径规划中使用GA算法进行路径优化,适合路径规划的小伙伴们在GA算法中进行优化
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蚁群算法(ACA)及其Matlab实现.m
采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理: 本质上也是一种概率算法,通过大概率收敛到最佳值,和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈,使得较佳的解具有大概率被选到,当全局都选用较佳的解,变可以得到整体的最优解。 2几个关键点: 1)概率选择:受信息素浓度和启发函数影响,启发函数为距离的倒数 2)信息素挥发:考虑到信息素随时间的挥发,加入挥发因子 3程序设计步骤: 1)初始化各个参数:包括各点的距离,信息素的初始浓度,蚂蚁数量,信息素挥发因子,信息素和启发函数的重要度因子,启发函数,最大迭代次数,路径记录表等等 2)迭代:对每个蚂蚁随机制定初始值,再根据概率选择,选择出每只蚂蚁的路径,确定每只蚂蚁的路径总长度,以及蚁群的最佳路径长度和平均长度,并对信息素进行更新。 3)展示:展示出最佳路径,以及最佳路径对迭代的变化图 4Matlab代码 程序说明:采用蚁群算法求取TSP问题,共有34个城市,从txt文件加载数据: 运行结果:
2021-05-06
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包含GA、AS、SA等求解TSP问题,有实例测试 【核心代码】 GATSP ├── Distanse.m├── DrawPath.m├── Fitness.m├── GA_TSP.m├── InitPop.m├── Mutate.m├── OutputPath.m├── PathLength.m├── Recombin.m├── Reins.m├── Reverse.m├── Select.m├── Sus.m└── dsxy2figxy.m0 directories, 14 files
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