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深入理解SLAM算法

SLAM技术用于同时定位和映射未知环境，特别应用于增强现实（AR）和机器人领域。它包括地图构建、定位和路径规划三个关键任务，集成了映射和本地化的解决方案。

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2024-05-31 16:31

Matlab遗传算法路径规划代码详解

图形算法包括栅格法、拓扑法、自由空间法和可视法。栅格法将环境离散为网格，每个网格表示状态（占用或空闲），路径规划算法通过搜索自由网格规划路径。拓扑法将环境规划成小空间并建立拓扑网络，路径规划算法搜索拓扑网络规划路径。自由空间法划分移动和障碍区域，机器人在可移动区域中规划路径。视觉法通过连接关键点规划多线段路径。路径规划算法可实现完整路径规划。

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2024-05-29 19:15

基于蚁群算法的二维路径规划及Matlab代码

蚁群算法是一种源于大自然的新型仿生进化算法，通过模拟蚂蚁寻径行为，实现了基于种群的启发式随机搜索。该算法适用于二维路径规划问题，并附有Matlab代码示例。

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2024-05-15 18:06

二维装箱问题之BL法修正版及MATLAB实现

二维装箱问题是指将多个矩形物品放入矩形箱子中，物品不能倾斜放置，目标通常是尽量减少使用的箱子数量。 BL法，即bottom-up left-justified，其思路是将待装物品放置在箱子的右上角，然后向下移动到不能再移动为止，接着向左移动到不能再移动为止，重复向下、向左移动的操作，直到物品无法移动，即完成装箱。

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2024-05-13 15:20

混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码

混合粒子群算法结合了粒子群算法和遗传算法的优点，通过交叉和变异操作搜索全局最优解。TSP问题是指寻找最短路径成本的路线问题，是NP难题之一。

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2024-05-13 14:08

动态粒子群算法：在动态环境中寻找最优解

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过个体间的信息共享找到最佳食物源。每只鸟根据自身经验和群体信息，不断调整搜索方向，最终找到食物量最多的位置（全局最优解）。

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2024-05-13 13:59

K-Means聚类算法

K-Means 算法通过迭代方式将数据集划分为 K 个簇： 初始化: 预先确定簇的数量 (K)，并在数据空间中随机选择 K 个点作为初始簇中心。 分配: 计算每个数据点到各个簇中心的距离，并将数据点分配到距离最近的簇。 更新: 计算每个簇中所有数据点的平均值，并将该平均值作为新的簇中心。 迭代: 重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再发生 significant 变化或达到预设的迭代次数。 为了获得更优的结果，可以多次随机初始化簇中心，并选择其中效果最佳的运行结果。

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2024-05-13 13:54

量子遗传算法解析

量子遗传算法 (QGA) 将量子计算的优势融入遗传算法，以提升其效率和性能。传统的遗传算法模拟自然选择，利用选择、交叉和变异操作来寻找最优解。然而，此方法可能面临迭代次数多、收敛速度慢以及陷入局部最优解的问题。量子计算利用量子态的叠加和纠缠特性，实现并行计算，从而解决经典计算难以处理的难题。QGA结合了这两种方法的优势，利用量子态表示个体，并通过量子门操作进行选择、交叉和变异，以提高搜索效率和解的质量。

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2024-05-13 13:52

基于免疫优化算法的物流配送中心选址

物流配送中心是连接生产地与需求地的重要枢纽，其选址直接影响物流效率。合理的选址方案需综合考虑物资分布、运输状况等多方面因素。为解决这一问题，可以借助数学模型，并利用免疫优化算法进行科学规划。免疫优化算法受生物免疫系统启发，是一种兼具生成与检测迭代过程的高级智能化优化算法，能够有效解决配送中心选址问题。

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2024-05-13 13:50

模拟退火算法求解配送中心选址问题

配送中心选址问题是在满足特定区域内多个需求点的需求，并最小化总成本（包括固定费用、运输费用和存储费用）的情况下，确定最佳配送中心位置的问题。 为简化问题，做出以下假设：1. 仅从给定的备选点中选择配送中心位置。2. 运输费用与运输量成正比。3. 配送中心容量足以满足所有需求。4. 各需求点的需求量已知。 模拟退火算法模拟固体退火过程，通过逐步降低温度，寻找问题的最优解。在算法初期，允许接受较差的解，以跳出局部最优。随着温度降低，算法逐渐趋于稳定，最终找到全局最优解。

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2024-05-13 13:45