基于减法平均算法的路径规划算法——-是一种基于减法平均原则进行路径搜索和规划的算法。

基于减法平均算法的路径规划算法——-是一种基于减法平均原则进行路径搜索和规划的算法。

以下是该算法的优点及具体步骤流程:

优点:

1.简单有效:减法平均算法相对简单而直观,易于实现和理解。

它通过不断减少路径上的非最优部分,逐步优化路径,从而达到较好的路径规划效果。

2.可解释性:减法平均算法的原理易于解释,可以清晰地描述路径优化的过程。

这使得算法的结果更易于被理解和接受。

3.适应性:减法平均算法可以适应不同类型的路径规划问题。

通过调整减少的路径部分和减少的幅度,可以灵活地应对各种问题需求。

具体步骤流程如下:

1.初始化路径:随机生成一条初始路径。

2.计算路径适应度:根据问题的评价指标,计算初始路径的适应度值。

适应度值可以表示路径的优劣程度。

3.选择非最优部分:根据适应度值,选择路径中的非最优部分。

可以根据具体问题选择要减少的路径部分,例如选择路径中长度较长或成本较高的部分。

4.减少路径部分:对选择的非最优部分进行减少操作。

可以根据问题的特点采用不同的减少方式,例如删除部分路径节点或缩短路径长度。

5.更新路径:将减少后的路径部分与原路径进行替换,得到更新后的路径。

6.重复步骤2到步骤5:循环执行步骤2到步骤5,直到满足终止条件。

终止条件可以是达到最大迭代次数或找到满足要求的路径解。

7.返回结果:返回满足终止条件的最优路径解作为结果。

ID:2560

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Simulink整车控制器vcu应用层模型,实车在用的,支持仿真和生成

Simulink整车控制器vcu应用层模型,实车在用的,支持仿真和生成

文件分类明确,每个普通功能和核心功能建有单独的库,存放在文件夹里。

有相应的表格,描述了信号的意思。

ID:3166

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某主机厂vcu bms软件模型,包含simulink模型,软件需求文档。

某主机厂vcu bms软件模型,包含simulink模型,软件需求文档。

需求配套模型,清晰看懂软件。

Vcu包含:上下电,扭矩链控制,能量管理,踏板电压处理

Bms包含:上下电,继电器控制,充电管理,sox,均衡管理,故障诊断,热失控诊断

128拿走vcu或者bms

ID:61128

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两级式电力电子变换器仿真模型

两级式电力电子变换器仿真模型

前级为三相全桥整流电路,输入380V交流电;后级为闭环Buck电路,采用PI控制,输出为10V直流电;

matlab/simulink模型

ID:4959

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洪水内涝暴雨预测模型,其他技能服务

洪水内涝暴雨预测模型,其他技能服务

使用Kerala洪水数据集,输入是降雨量,输出是洪水风险,基于机器学习算法预测洪水发生的可能性。

该模型采用5种机器学习算法,分别是KNN分类、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林,利用Kerala降雨数据进行洪水预测以获取最佳模型。

考虑清楚,和arcgis那种不一样,这个偏数学建模

附源码,数据以及注释

python

ID:1530

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Apollo8.0- lattice- planner算法详解,公式推导

Apollo8.0- lattice- planner算法详解,公式推导

决策规划算法详解,路径规划,采样算法

附带apollo8.0代码

ID:4445

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事件触发滑模控制 Matlab仿真代码

事件触发滑模控制 Matlab仿真代码

复现paper为:

Robust Sliding Mode Control: An Event-Triggering Approach

ID:5335

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多智能体系统一致性仿真

多智能体系统一致性仿真

Matlab仿真代码

主要包括:

1.二阶无领导

2.二阶一领导四跟随

3.一般线性有领导

4.一般线性无领导

5.一阶有领导

6.一阶无领导

ID:5645

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【SCI 1区】基于开普勒优化(KOA-RF)的多元回归预测 Python代码

【SCI 1区】基于开普勒优化(KOA-RF)的多元回归预测 Python代码

开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm,KOA)于2023年被提出,KOA是一种基于物理学的元启发式算法,它受到开普勒行星运动定律的启发,可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。

在KOA中,每个行星及其位置都是一个候选解,它在优化过程中随机更新,相对于迄今为止最好的解(Sun)。

KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用,因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。

RF可替换成其他模型

需定制代码请加好友~

全自动模型优化: 通过KOA实现对RF超参数的全面自动调整,以达到最佳性能。

可视化支持: 我们的代码还包含了丰富的可视化功能,利用Matplotlib和Seaborn库可以生成直观、美观的训练曲线、损失曲线、预测结果对比图等,帮助您更直观地了解模型的训练情况和性能表现。

性能评估:包含MSE、MAE和R2等多个评估指标,全面反映模型性能。

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tips:仅包含模型代码,不包含讲解,后可保证运行;模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

ID:9959

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3D视觉软件源码行业深水炸弹

3D视觉软件源码行业深水炸弹

工业自动化3d视觉测量与检测软件系统。

适配3d线激光轮廓仪(基恩士,smartray,海康等),可改造适配其他种类3d相机。

功能:

1、成像接口、渲染、可视化;

2、流程;

3、滤波;

4、测高、平面度等测量工具;

5、逻辑工具;

6、通信工具;

7、2d算法接口(注意无2d算子);

8、代码生成的ui界面。

特点:

1、纯底层代码,自主研发,资深博士级水平;

2、软件有架构,工具以算子形式封装,可灵活调用,奔标准软件写的;

3、功能不丰富(视频里没演示到的工具不一定有内容),但是基础功能均有,可应对基础3d检测项目,如测高、断差、平面度、共面度、轮廓等功能,若有其他测量与检测需求,自行增加算法即可;

4、软件工程,实话说有不少bug(例如匹配框需要左上至右下),请谅解,但是经过工业检测项目打磨,在不同客户现场稳定运行多年。

工业3d项目落地降本与学习的不二之选。

C++源码,需要有一定基础的开发人员方能上手。

可改造成自己品牌的标准/专用软件

ID:12600

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动态规划算法,混合动力汽车能量管理策略

动态规划算法,混合动力汽车能量管理策略

编程平台matlab,.m文件

包括多个调用函数和主函数。

单独设置了整车数据的函数,方便修改替换数据。

基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略。

相比于单独的动态规划代码更加规范化,流程化。

便于替换数据和理解。

后期可以导入simulink中,应用于后向仿真模型。

1.本程序可作为初学者和论文中策略对比和提取最优规则。

ID:6399

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【23年算法】RIME-CNN多输出回归 基于霜冰优化算法(RIME)优化卷积神经网络(CNN)的多输入多输出回归预测

【23年算法】RIME-CNN多输出回归 基于霜冰优化算法(RIME)优化卷积神经网络(CNN)的多输入多输出回归预测

RIME可更换为NGO,PSO,INFO,COA等

1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等,图很多,符合您的需要

3、代码中文注释清晰,质量极高

4、测试数据集,可以直接运行源程序。

替换你的数据即可用 适合新手小白

5、

注:保证源程序运行,

ID:7435

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双馈风机 DFIG

双馈风机 DFIG

低电压穿越 MATLAB仿真模型

LVRT 双馈异步风力

Crowbar电路

(1)转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略,有功无功解耦,具备MPPT能力,采用功率外环电流内环双闭环控制结构;

(2)网侧采用电网电压定向的矢量控制策略,采用电压外环电流内环控制,直流母线电压稳定,输入功率因数为1。

ID:1632

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动态规划算法,混合动力汽车能量管理策略

动态规划算法,混合动力汽车能量管理策略

编程平台matlab,.m文件

基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略。

代码规范化,流程化。

便于替换数据和理解。

1.本程序可作为初学者和论文中策略对比和提取最优规则。

3.可更换工况运行,可在源代码基础上创新。

ID:2599

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三电平电流环解耦控制+SVPWM,基于I型NPC三电平逆变器的电流环并网控制,电流环采用解耦控制,SVPWM调制,

三电平电流环解耦控制+SVPWM,基于I型NPC三电平逆变器的电流环并网控制,电流环采用解耦控制,SVPWM调制,中点电位平衡控制

1.I型NPC电流环解耦控制

2.SVPWM调制,中点电位平衡控制

3.提供相关参考文献

支持simulink2022以下版本,联系跟我说什么版本,我给转成你版本(默认发2016b)。

ID:5329

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基于maxwell的6极36槽永磁同步电机(永磁直流无刷)模型,水冷,24.5kw, 绕组类型:分布式绕组,直流电压2

基于maxwell的6极36槽永磁同步电机(永磁直流无刷)模型,水冷,24.5kw, 绕组类型:分布式绕组,直流电压270Vdc,对6极 额定转速9000rpm,扭矩额定扭矩:输出扭矩不低于26Nm,效率:不低于95%,低速点转速:3000RPM,矩低速点扭矩:输出扭矩不低于3Nm,定子外径:120mm,求转子轴径:30mm,电机总长度:含绕组端部尺寸,最大长度不超过200m。

包含Rmxpt路算(234)

ID:3749

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TCN-Attention基于时间卷积网络结合自注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

TCN-Attention基于时间卷积网络结合自注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

程序已调试好,无需更改代码直接替换Excel运行

多变量单输出,回归预测也可以换成分类或时间序列单列预测(售前选一种),回归效果如图1所示~

模型网络结构如图2所示,非常新颖适合作为创新点先用先发你先用,你就是创新

(注意力机制需要Matlab在2023a及以上,没有的我可以提供安装包)

注:

1.附赠测试数据,数据格式如图3所示~

2.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~

3.商品仅包含Matlab代码,价格不包含讲解,后可保证原始程序运行,但不支持退换

4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果~

ID:9549

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基于麻雀算法的路径规划算法———该算法

基于麻雀算法的路径规划算法———该算法

是一种仿生智能算法,灵感来自于麻雀在飞行中的路径规划行为。

该算法具有以下优点:

1.高效性:麻雀算法通过模拟麻雀的路径选择策略,能够快速地找到近似最优的路径。

它具有快速收敛的特点,能够在较短的时间内找到满足约束条件的路径。

2.自适应性:麻雀算法具有自适应性,能够根据环境的变化和目标的需求调整搜索策略。

它能够在复杂的环境中寻找到适应性较好的路径。

3.鲁棒性:麻雀算法对于环境的变化和随机干扰具有较好的鲁棒性。

它在搜索过程中能够适应环境的变化,并通过多次迭代来减少随机干扰的影响。

具体步骤流程如下:

1.初始化种群:随机生成一组初始的路径解,每个解表示一条路径。

2.评估适应度:根据问题的评价指标,计算每个路径解的适应度值。

适应度值可以表示路径的优劣程度。

3.选择操作:根据适应度值,采用选择操作来选择一部分路径解作为父代。

选择操作可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。

4.交叉操作:对选出的父代进行交叉操作,生成新的子代路径解。

交叉操作可以使用单点交叉、多点交叉等方法。

5.变异操作:对子代路径解进行变异操作,引入一定的随机性。

变异操作可以通过修改路径中的部分节点或路径段来实现。

6.评估适应度:计算经过交叉和变异操作后的子代路径解的适应度值。

7.替换操作:根据适应度值,使用替换操作来更新种群。

可以采用保留最优解的策略,确保种群中保留着优秀的路径解。

8.终止条件判断:检查是否满足终止条件,例如达到最大迭代次数或找到满足要求的路径解。

9.返回结果:返回满足终止条件的最优路径解作为结果。

ID:3660

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