ACM比赛解题报告,包括hdu1880、zoj1010、zoj1015，为原创的报告，算法不一定最优的
上传时间： 2017-07-07
上传用户：王小奇
数据挖掘算法的实现，基于模糊聚类的最大树算法，数据集是darpa99,也就是KDD-CUP99中采用的数据集
标签： 数据挖掘算法
上传时间： 2013-12-14
上传用户：1109003457
旅行商的问题，用遗传算法来求的最优解，用matlab来实现。
标签： 旅行商
上传时间： 2013-12-20
上传用户：teddysha
AF上跳协作分集的实现，基于最小的ABER的最优功率的分配算法
标签： 分集
上传时间： 2017-08-07
上传用户：yxgi5
公交查询系统 实现了站点查询 ，三次换乘算法，可查出最优路径
上传时间： 2013-12-09
上传用户：gxmm
这个小程序可以简单的选取回归分析中box-cox变换的lambda值，通过matlab强大的矩阵运算功能可以通过简单比较RSS值的方式来得到lambda，使用时只需要输入实验值矩阵X和Y即可，然后输入minRSS（X，Y）就能简单明了的看到最优变换参数 （这个程序虽然小但是学习回归分析的初学者学习时都会经过这个算法，上载时因为不到1KB所以我又放了个文本格式的）
上传时间： 2017-09-09
上传用户：aig85
一种新型的智能算法的应用实例，收敛较快且容易得到最优解
标签： SCE
上传时间： 2015-07-18
上传用户：夏日特饮凉白开
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向.
标签： 强化学习
上传时间： 2016-03-26
上传用户：liyanfei
本文首先介绍 AGV 的结构组成及其系统组成，并对 AGV 控制系统中最主要的问题进行分析研究，阐述了导航小车的导引方法，并确定以激光导引作为研究对象；其次对单台 AGV 路径规划优化技术进行研究，在建立电子地图的基础 之上，对 Dijkstra 算法进行改进和优化，通过缩小搜索范围提高搜索效率，通过加入评价指标使得优化后的算法搜索到的路径更适合实际运行，从而实现单 AGV 路径规划；然后针对多台 AGVs 的无碰撞路径规划问题，采用与时间窗原 理相结合的预先规划算法，并提出弹性时间窗的概念对于路径连续且时间连续的情况可直接进行路径规划，对于路径连续但时间不连续的情况，通过提供弹性时间窗方式以获取更多可以被搜索的时间段；由于弹性时间窗的引入会使得在路径规划中在某些节点产生时间冲突，本文采用两种策略来解决：1）重新搜索路径，避开时间窗冲突的节点；2）通过速度调节平移时间窗，从而实现了基于先验决策的 AGV 无碰撞路径规划。将改进的 Dijkstra 算法和时间窗相结合，按照优先级顺序规划各个 AGV 的路径，通过检测后续规划路径是否与已存在的规划路径发生空间和时间冲突，并调用优化算法和规避策略进行最优路径的选择，从而实现 AGV 的无碰撞路径规划；最后开发了 AGV 系统地面控制仿真系统平台，对单台和多台 AGV 路径规划优化算法进行了仿真验证，结果表明优化后的路径规划算法和冲突解决策略是可行的，为实际应用打下了一定基础。
标签： 多自动导引小车系统（AGVS）路径规划研究 智能算法
上传时间： 2016-04-01
上传用户：五块钱的油条
本文首先介绍了 AGV的整体控制系统结构,随后指出了设计AGV系统时的关键技术。本系统中环境电子地图采用拓扑地图方法构建。简单介绍了电子地图在数据库中的存储方式以及在计算机中的存储方法,在介绍完这些之后,又对文章中采用的数据库访问方法进行了简单讲解。除此之外,本文提出了 一种新的路径规划方法,这种方法采用改进的Dijkstra路径搜索算法作为全局路径搜索算法,采用启发式搜索算法A*算法作为局部路径搜索算法。在多AGV路径规划方面,为了实现小车防碰撞,本文介绍了多种防止冲突的方法,包括交通规则法,单向路径法,时间窗方法等。为了验证所提出算法的有效性,在文章的最后,针对小车运行的多种情形,进行了仿真试验和实际运行实验,结果表明了所设计算法的实用性,应用该算法搜索到的路径不仅长度最短,转弯最少,而且有效的防止了冲突,所有路径均为最优路径。
上传时间： 2016-04-01
上传用户：五块钱的油条
