Matlab开发基于TravelGuideGridBaseddJikstra算法的应用

Matlab实现的粒子滤波算法源代码，经验证可用于目标跟踪、图像处理等多个领域的应用。该算法结合了粒子群优化和概率分布模型，具有高效性和精确度。

介绍了利用遗传算法（GA）优化三连杆机器人的点对点轨迹规划方法。所提出的GA的目标是在最小化旅行时间和空间的同时，确保不超过预定义的最大扭矩，并避免与工作区内的障碍物碰撞。文章采用四次和五次多项式描述关节空间中初始、中间和最终点的轨迹连接。同时，利用直接运动学避免了机械臂奇异配置的问题。详细论文请见链接。

利用(DE)算法开发的混合聚类系统，用于设置有效的初始状态和不同成对距离。技术进步引领下，此系统在聚类应用中展现出卓越性能。

这些脚本实现了描述于1999年F. Xavier Blasco Ferragad博士论文中的基于启发式优化技术的预测控制模型的遗传算法版本。该算法适用于非线性和多变量过程，并提供了易于理解的基本说明。详细信息可在此处获取：http://hdl.handle.net/10251/15995。

基于MATLAB的线性规划：算法与应用 本书深入探讨了多种线性规划算法和方法，并辅以计算演示，其中着重介绍了改进的单纯形法及其组成部分。对于每种算法，本书都提供了理论背景、数学公式、完整的数值示例以及相应的MATLAB代码实现。这些实现经过精心设计，即使面对大规模的基准线性规划问题，用户也能找到解决方案。 书中对每种算法都进行了基于基准问题的计算研究，分析了算法的计算行为。作为对现有特定算法文献的补充，这本书对于具备线性代数和微积分基础的研究人员、科学家、数学程序员和学生都非常有价值。 读者能够通过清晰的讲解理解和应用单纯形法的所有组成部分，包括预求解技术、缩放技术、数据透视规则、基更新方法以

该算法灵感源自于开关电路中电容器和电感器的瞬态行为。瞬态搜索算法（TSO）已发表在应用智能期刊：https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01727-y

基于Matlab开发的蚁群算法仿真平台涵盖了算法实现、路径显示以及人机交互控制等功能。

在这个演示中，强化学习技术SARSA成功解决了两个不同迷宫的问题。State-Action-Reward-State-Action (SARSA)是一种用于学习马尔可夫决策过程策略的算法，用于强化学习。SARSA的动作价值函数更新公式为：Q(S{t}, A{t}) := Q(S{t}, A{t}) + α*[ R{t+1} + γ ∗ Q(S{t+1}, A{t+1}) − Q(S{t}, A{t}) ]。学习率(α)和折扣因子(γ)在SARSA算法中起关键作用。

本项目利用MATLAB实现了多种快速傅里叶变换（FFT）算法，并探讨了其在信号处理和图像处理中的应用。 算法实现: 基于递归思想实现了基-2、基-3和基-5的FFT算法。 实现了基-2、基-3和基-5的离散余弦变换（DCT）算法。 实现了基-2的离散正弦变换（DST）算法。 应用: 利用广义离散傅里叶变换（GDFT）解决实际问题。 实现了快速泊松求解器算法。 将二维离散正弦变换（2D DST）应用于图像处理。 离散傅里叶变换公式: 对于N点序列${x[n]} {0le n $$hat{x}[k]=sum _{n= 0}^{N-1} e^{-ifrac{2pi}{N}nk}x[n] q