文章目录路径规划算法：基于粒子群优化的路径规划算法-附代码1.算法原理1.1环境设定1.2约束条件1.3适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献摘要：本文主要介绍利用智能优化算法粒子群算法来进行路径规划。粒子群算法具体原理请参照博客...
很多无约束优化问题的算法思想可以推广到其他优化问题上，因此掌握如何求解无约束优化问题的方法是设计其他优化算法的基础。无约束优化考虑如下问题：无约束优化问题是无需可虑可行域，对于光滑函数，利用梯度和海森矩阵设计算法；对于非光滑函数，利用次梯度来构造迭代方程。无约...
遗传算法（GeneticAlgorithm）是一种模拟自然进化过程的优化算法，用于解决复杂的优化问题。它基于达尔文的进化论原理，通过模拟遗传、突变和选择的过程，搜索最优解空间中的解。遗传算法的基本原理如下：初始化种群：随机生成一组初始解，称为种群。评估适应度：根据问题的特定目标函数...
作者：李彦鹏前面几期，小i已经为大家介绍了结构优化的基本情况和基础理论。设想当我们通过各种条件构造了一个曲面，并以结构应变能最小为目标对曲面进行优化，如若有十个参数控制曲面，每个参数有10个可选值。那么，对于曲面就有1010个可能解，如...
我们考虑以下有监督机器学习问题。假设输入数据依据输入空间的真实分布独立同分布地随机生成。我们想根据输入数据学得参数为的模型，该模型能够根据输入给出接近真实输出的预测结果。我们下面将参数对应的模型简称为模型，模型预测好坏用损失函数衡量。...
?作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法?神经网络预测雷达通信?无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机?电力系统群智能优化算法作为...
粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术（evolutionarycomputation）。源于对鸟群捕食的行为研究。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。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，...
梯度下降算法（GradientDescentOptimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法:缺点：选择合适的learningrate比较困难：如果数据是稀疏的，我们会想对出现频率低的特征进行快一点的更新，而高频的进行慢一点的更新，这时候SGD就不太能满足要求了SGD容易收敛到局部最优，...
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