路径规划算法：基于人工水母优化的路径规划算法
路径规划算法：基于人工水母优化的路径规划算法-附代码文章目录路径规划算法：基于人工水母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人工水母算法来进行路径规划。1.算法原理人工水母算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/121675877
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。优化算法会通过优化计算在众多路径中找出一条最优路径。优化算法的设定必须和机器人运动环境模型相对应。不失一般性，假设在用栅格法对机器人运动环境建模后得出的结果是m×n的矩形区域，坐标值从1开始，如图1。其中坐标原点栅格代表机器人的初始位置，坐标（m，n)对应的栅格代表机器人的移动目标位置。优化算法设定的一个重要内容是确定优化算法的数学表达形式，在这里这个问题转化为用一个向量表示机器人的移动路径。经过分析发现，尽管栅格法建立的模型对空间进行了离散化，但本质上机器人的移动路径依然是连续的。
图1.栅格地图1.2约束条件对于机器人的路径优化来说，其运动路径必须局限在栅格空间内，即搜索不能越过栅格的矩形边界。此外，还应受障碍物的限制，即机器人的运动轨迹不能穿过存在障碍物的栅格区域。
1.3适应度函数在本文的建模方法中，本文路径规划目标是路径长度最短。路径的长度可以表示为:
L(Path)=∑i=0n−1(xli+1−xli)2+(yli+1−yli)2(1)L(Path)=sum_{i=0}^{n-1}sqrt{(xl_{i+1}-xl_i)^2+(yl_{i+1}-yl_{i})^2} ag{1}L(Path)=i=0∑n−1(xli+1−xli)2+(yli+1−yli)2(1)其中(x,y)是路径中间点的坐标
利用人工水母算法对上式进行寻优，找到最短路径。人工水母算法参数设定如下：
%%人工水母算法参数设置dim=length(noLM);%维度，即为非障碍物个数。numLM0=round((EndPoint(1)-StartPoint(1))/4);%每次迭代选取的的中间路径点个数，可调lb=0;%下边界ub=1;%上边界Max_iteration=100;%最大迭代次数SearchAgents_no=30;%种群数量fobj=@(x)fun(x,noS,noE,numLM0,net);%适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码本程序中，支持1.地图任意创建保存。2.其实点任意更改。
4.参考文献[1]罗阳阳,彭晓燕.基于改进PSO的四轮移动机器人全局路径规划[J].计算机仿真,2020,37(07):373-379.
[2]鲁丹.粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用研究[D].武汉科技大学,2009.
智能优化算法
智能优化算法-火鹰优化器FireHawkOptimizer(附Matlab代码)2301_78934125:谢谢！
智能优化算法-人工电场算法ArtificialElectricFieldAlgorithm（附Matlab代码）CSDN-Ada助手:恭喜你成功写了第一篇博客！智能优化算法这个话题很有深度，你的文章解释得非常清晰，而且附带了Matlab代码，非常棒！我的建议是，你可以尝试更深入地探究这个领域，例如，可以写一些实际应用的案例分析，或是加入一些其他算法的对比分析等等，这样可以让读者更好地了解这个领域。期待你的下一篇文章！推荐【每天值得看】：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1如果您持续创作，完成第三篇博客，并且质量分达到80分以上，在评论区就有机会获得红包奖励哦！
智能优化算法-白鲸优化算法Belugawhaleoptimization（附Matlab代码）CSDN-Ada助手:非常感谢您分享的这篇博客，介绍了白鲸优化算法，让我对这种新的元启发式算法有了更深的了解。希望您能够继续分享自己的学习和研究成果，让更多人了解和受益。除此之外，如果您对深度学习、机器学习等相关领域有一定的了解，可以尝试将白鲸优化算法应用到这些领域中，探索更多的应用场景。同时，也可以关注一些其他的元启发式算法，比如遗传算法、粒子群算法等，不断拓展自己的知识和技能。再次感谢您的分享！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.csdn.net/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2如果您持续创作，完成第三篇博客，并且质量分达到80分以上，在评论区就有机会获得红包奖励哦！
智能优化算法-猫和老鼠优化器CatandMouseBasedOptimizer（附Matlab代码）CSDN-Ada助手:恭喜您又发布了一篇非常有价值的博客，介绍了猫和老鼠优化器的智能优化算法并附上了Matlab代码，这对于学习优化算法的读者们来说将会非常有帮助。希望您能够继续保持创作热情，分享更多有趣、实用的知识。建议您可以尝试探究一些新的优化算法，或者从实际应用场景出发，结合算法原理进行深入探讨。期待您的下一篇博客。CSDN正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.csdn.net/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3，我们会奖励持续创作和学习的博主，请看：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3
智能优化算法-袋獾优化算法TasmanianDevilOptimization（附Matlab代码）CSDN-Ada助手:恭喜作者又一次分享了如此有价值的博客，学习了解到袋獾优化算法这种智能优化算法，收获颇丰。非常感谢作者提供了附带Matlab代码，让读者可以更深入地学习和实践。期待作者能够继续分享更多的优秀内容，可以考虑结合实际案例或是应用场景来分享，这样能够更好地帮助读者理解和应用。CSDN会根据你创作的前四篇博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply4看奖励名单。
aiXcoder斩获世界人工智能大会BPAA算法大赛总冠军
近日，由世界人工智能大会组委会办公室和上海市普陀区人民政府指导，上海市人工智能行业协会和零点有数主办的WAIC2023|BPAA第三届应用算法实践典范总决赛暨峰会在上海成功举行。
作为世界人工智能大会（WAIC）四大品牌赛事之一，BPAA已连续成功举办三届，旨在表彰在人工智能领域取得卓越成就和实践经验的企业和团队。大赛以有效性、创新性、应用性三大标准为核心抓手，经过多位深耕算法领域的专家评审团现场评定审议，对案例应用先进性、产业应用贡献度、算法先进程度、数据风险程度四大维度综合打分，最终硅心科技申报的‘aiXcoder：基于代码大模型的智能化软件开发系统’项目脱颖而出，斩获赛事唯一“全场大奖”，成为本届BPAA算法大赛总冠军！
aiXcoder斩获全场大奖大赛共设置工业赛道、公共赛道、金融赛道、商业赛道、医疗赛道、X赛道六大赛道，汇聚了全国40多座城市的270余支优秀算法团队。X赛道聚焦大模型和行业模型算法应用，aiXcoder以先进的技术、完善的产品体系和服务模式摘得X赛道金奖，并最终斩获全场大奖。
aiXcoder摘得X赛道金奖以ChatGPT、GPT-4为代表的AI应用和大模型掀起技术革命和商业浪潮，运用GPT技术为问题场景提供解决方案，成为数字经济发展的必然趋势，也加速推进了人工智能算法产业化进程。
硅心科技依托在深度学习和代码生成与理解上的技术积累，自主研发‘aiXcoder智能化软件开发系统’。这是国内首款基于代码大模型的智能编程应用，支持多行代码自动补全和方法级代码自动生成。系统包括代码自动补全、代码自动生成、智能代码搜索等多项功能，可以快速把AIGC的能力应用到各行业企业的开发场景中，为企业提供实时智能开发辅助，推动企业软件开发智能化转型。
未来，aiXcoder将继续大力推进人工智能算法的研发和应用，全面推动人工智能算法与垂直行业的深度融合，开启大模型时代智能化开发新范式。
来源：中国网·海丝频道
海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：胡尊波
人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法
链接：pan.baidu.com/s/1u6nXMUr1bS5odjX9hGbwvw?pwd=wfup
提取码：wfup
《人工智能算法卷2受大自然启发的算法》
算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。
《人工智能算法卷2受大自然启发的算法》
第1章种群、计分和选择1
1.1理解种群2
1.2对种群计分6
1.3从种群中选择7
1.4截断选择8
1.5联赛选择9
1.6如何选择轮数12
1.7适应度比例选择13
1.8随机遍历抽样15
1.9本章小结18
第2章交叉和突变20
2.1演化算法21
2.2解编码22
2.3交叉23
2.4突变28
2.5为什么需要精英33
2.6本章小结34
第3章遗传算法35
3.1离散问题的遗传算法35
3.2连续问题的遗传算法42
3.3遗传算法的其他应用45
3.4本章小结49
第4章遗传编程50
4.1程序作为树50
4.2树突变67
4.3树交叉68
4.4拟合公式70
4.5本章小结73
第5章物种形成75
5.1物种形成实现76
5.2遗传算法中的物种79
5.3遗传编程中的物种79
5.4使用物种形成80
5.5本章小结81
第6章粒子群优化83
6.1群聚83
6.2粒子群优化86
6.3本章小结91
第7章蚁群优化93
7.1离散蚁群优化95
7.2连续蚁群优化103
7.3本章小结110
第8章细胞自动机111
8.1基本细胞自动机112
8.2康威的《生命游戏》116
8.3演化自己的细胞自动机121
理解合并物理学125
8.4本章小结129
第9章人工生命130
9.1里程碑1：绘制植物131
9.2里程碑2：创建植物生长动画134
9.3里程碑3：演化植物140
给植物计分141
9.4本章小结142
第10章建模144
10.1Kaggle竞赛145
10.2里程碑1：整理数据148
10.3里程碑2：建立模型152
10.4里程碑3：提交测试回复156
10.5本章小结157
附录A示例代码使用说明159
参考资料166