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m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）...

m基于Q-Learning强化学习的迷宫路线规划策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它能够使代理（Agent）在与环境互动的过程中学习最优策略，无需了解环境的完整动态模型。在迷宫路线规划问题中，Q-Learning被用来指导代理找到从起点到终点的最优路径，...

m基于虚拟力优化算法的二维室内红外传感器部署策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要红外传感器在室内环境监测、安防、智能控制等领域中得到了广泛应用。在室内部署红外传感器时，其位置的选择对于传感器的性能和信号质量有着至关重要的影响。因此，如何确定红外传感器的最佳部署位置成为了一个热门的研究课题。本文将介绍...

m基于GA遗传优化算法的三维室内红外传感器部署策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要随着智能家居和自动化建筑的不断发展，红外传感器在室内环境监测、安防、智能控制等领域中得到了广泛应用。在室内部署红外传感器时，其位置的选择对于传感器的性能和信号质量有着至关重要的影响。因此，如何确定红外传感器的最佳部署位置...

m基于GA遗传优化算法的二维室内红外传感器部署策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较...

m基于GA遗传优化的5G基站部署策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 5G技术是当前移动通信领域的热门话题，其高速率、低延迟、大容量等特点为人们提供了更加便捷的通信服务。在5G网络建设中，基站的部署策略是至关重要的一环，合理的基站部署可以有效提高网络的覆盖范围和通信质量。然而，基站部署需要...

m基于模糊控制与遗传优化的自适应ADRC双闭环控制策略matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下：遗传优化的优化迭代过程仿真图：这个是我们采用的优化算法的有过过程，通过优化，可以得到超调量最小的控制器仿真参数。 2.算法涉及理论知识概要模糊控制的基本概念是由美国加州大学查德教授首先提出来的，模糊控制是以模糊语言变量、模糊集合论和模糊逻辑推...

m基于GA遗传优化算法的陆基制导系统地面站布设策略matlab仿真,并输出GDOP值

1.算法描述遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。1975年, J. Holland等提出了对遗传...

m基于GA遗传算法的电动汽车有序充电控制策略matlab仿真

1.算法描述首先介绍MATLAB部分的遗传算法的优化算法介绍：遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染...

m基于MSOPSO多策略粒子群算法的目标优化matlab仿真

1.算法描述粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)是一种源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术，最先由Eberhart 博士和Kennedy 博士提出，其主要想法是：将每个优化问题的解看作是搜索空间中的一个没有体积的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行...

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更新时间 2024-05-17 13:52:28

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