路径规划算法：基于风驱动优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于风驱动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风驱动算法来进行路径规划。 1.算法原理风驱动算法原理请参考1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径
问题描述在解决带有时间窗的路径优化问题时，很难抉择时间窗与路径最短两个之间的关系，通常采用将多目标转换成单目标函数的方法，而转换成单目标后，系数的调节起到至关重要的作用，其中一个占比较小，就会导致另外一个参数对结果影响较大，很难真正的反应出满意的解，所以此文章采用帕累托方法，运用遗传算法，对这两个目标进行分析。主程序如下clc;clear;
tic;
%% 初始化
PopSize=200;%种群大
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2023-12-26 14:26:43
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遗传算法本人在另一篇博文中已经有记载，本次将遗传算法用于路径规划的代码记录于此，用于大家一起学习 一起进步，如果有用，欢迎点赞。1.基于遗传算法的栅格法机器人路径规划main.m% 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划
%jubobolv369
clc;
clear;
% 输入数据,即栅格地图.20行20列
Grid= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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2024-03-11 16:37:24
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、模型是什么二、部分代码（遗传算法+改进后遗传-模拟退火算法）1.读入数据2.打印最优解总结 前言考虑重大疫情下封控区域人民群众的生活需求，针对疫情下封控区域生活物资配送路径优化问题，建立面对城市封控区域的生活物资配送优化模型，提出疫情下封控区域生活物资配送建议均具有重大意义。一、模型是什么 &n
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2023-12-21 11:40:03
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留
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2024-01-10 12:07:24
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遗传算法是群智能算法中的一个分支，是一类基于种群搜索的优化算法，受自然界生物进化机制的启发，通过自然选择、变异、重组等操作，针对特定的问题取寻找出一个满意的解。其遗传进化过程简单，容易理解，是其他一些遗传算法的基础。 遗传算法的搜索特点是以编码空间代替问题的参数空间，以适应度函数为评价依据；
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2024-06-04 10:40:05
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目录1 概述2 Matlab代码3 运行结果1 概述在1959年，Dantzing 和 Ramser在经过实验和思考后，首次提出配送车辆路径优化问题。在物流运输中配送是重要的环节，准确选择配送车辆路径能有效缩短运输时间、降低运输成本、满足顾客需求等目的。关于寻找最优配送线路问题已经成为研究的热点之一2。最初蚁群算法是研究旅行商的问题⒆，现在已经广泛应用到许多寻找最优解的问题中。例如:郑娟毅等利用蚁
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2024-05-08 11:21:12
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采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，
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2024-09-23 18:55:45
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Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度
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2024-05-21 12:39:29
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在现代物流和运输领域，多目标车辆路径优化（Multi-objective Vehicle Routing Problem，简称MVRP）是一个重要的研究课题。利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）来求解这个问题，不仅能有效分配车辆资源，还能最大程度地优化运输成本、提高服务水平。随着电商的蓬勃发展，如何在多重目标下高效地规划路线成为了众多企业面临的挑战。
### 问题背景
遗传算法の解决最优路径问题旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。— Edited By Hugo1、遗传算法与
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2024-01-08 14:13:48
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目录1 概述2 运行结果 2.1 遗传算法 2.2 粒子群优化算法 3 Matlab代码 4 结论5 参考文献1 概述在1959年，Dantzing和Ramser在经过实验和思考后，首次提出配送车辆路径优化问题。在物流运输中配送是重要的环节，准确选择配送车辆路径能有效缩短运输时间、降低运输成本、满足顾客需求等目的。关于寻找最优配送线路问题已经成为研究的热点之
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2024-07-23 10:02:08
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1、遗传算法介绍遗传算法是类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。以这篇博文代码篇为例（点击打开）本文采用代码与原理相结合的办法给大家讲解遗传算法，有助于大家更好
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2024-01-30 10:35:04
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学习代码来源于：遗传算法python一.主要思想遗传算法是根据达尔文的“适者生存，优胜劣汰”的思想来找到最优解的额，其特点是所找到的解是全局最优解，相对于蚁群算法可能出现的局部最优解还是有优势的。二.主要名词个体（染色体）：一个染色体代表一个具体问题的一个解，一个染色体包含若干基因。基因：一个基因代表具体问题解的一个决策变量。种群：多个个体（染色体）构成一个种群。即一个问题的多组解构成了解的种群。
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2023-06-28 00:58:56
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遗传算法简介：遗传算法(Genetic algorithm)属于演化计算( evolutionary computing)，是随着人工智能领域发展而来的一种智能算法。正如它的名字所示，遗传算法是受达尔文进化论启发。简单来说，它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。如果你想了解遗传算法相关的知识，可以学习实验楼上的教程：【Python实现遗传算法求解n-queens问题】，该实验分两节：第一节
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2023-07-25 13:37:23
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Python优化算法—遗传算法一、前言二、安装三、遗传算法3.1 自定义函数3.2 遗传算法进行整数规划3.3 遗传算法用于旅行商问题3.4 使用遗传算法进行曲线拟合 一、前言优化算法，尤其是启发式的仿生智能算法在最近很火，它适用于解决管理学，运筹学，统计学里面的一些优化问题。比如线性规划，整数规划，动态规划，非线性约束规划，甚至是超参数搜索等等方向的问题。但是一般的优化算法还是matlab里面
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2023-09-18 21:43:37
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《Matlab》【毕设】防止优良基因因为变异而遭到破坏【毕设】放弃赌轮选择：将种群中的个体按适应度大小排列排在前面的个体复制两份；中间的一份；后面的不复制；【毕设】早熟早熟的原因P36早熟表象：1，群体中所有的个体都陷于同一极值而停止进化。2，接近最优解的个体总是被淘汰，进化过程不收敛。解决：1，动态确定变异概率，防止优良基因因变异而遭破坏，又可在陷入局部最优解的时候引入新的基因。2，改进选择方式
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2024-08-09 16:04:48
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如何选择优化算法遗传算法 Genetic Algorithms are a family of optimisation techniques that loosely resemble evolutionary processes in nature. It may be a crude analogy, but if you squint your eyes, Darwin’s Natura
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2024-08-06 20:40:31
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目录NSGA-Ⅱ求解步骤回顾遗传算法GA伪代码NSGA-Ⅱ整体伪代码NSGA-Ⅱ快速非支配排序伪代码NSGA-Ⅱ拥挤度距离计算伪代码NSGA-Ⅱ示意图NSGA-Ⅲ算法设计思路NSGA-Ⅲ整体伪代码参考点生成方法NSGA-Ⅲ代码获取方式参考文献近期你可能错过了的好文章 今天为各位讲解多目标优化算法NSGA-Ⅲ，实际上我们分别在NSGA-II多目标优化算法讲解（附MATLAB代码）、多目标优化 |
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2023-11-07 18:55:30
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遗传算法遗传算法是模拟自然界生物进化机制进行迭代优化的算法. 它通过模拟"适者生存, 优胜劣汰" 的法则, 在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决办法. 文章目录遗传算法1. 基本原理1.1 选择1.2 交叉1.3 变异1.4 终止条件2. 程序设计 1. 基本原理在遗传算法中, 通过编码组成初始群体后, 遗传操作的任务就是通过对群体中的每个个体进行适应度评评估进而进行筛选,
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2024-01-31 07:08:42
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