Multi-Point Path Planning with Reinforcement Learning in MATLAB

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，可直接运行，亲测可用，适合初学者使用。 代码压缩包内容： 主函数：main.m 调用函数：其他m文件 无需额外运行运行结果效果图 代码运行版本：Matlab 2019b；若运行出现错误，请根据提示修改。如不懂，欢迎私信博主。 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，待程序执行完毕后即可看到结果。 仿真咨询：如需其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片，提供以下服务： 完整代码提供 期刊或参考文献复现 Matlab程序定制 科研合作

基于割草机搜索策略(LM) 实现 森林火灾 无人机 的 路径规划 MATLAB 代码

Model-based value iteration algorithm for deterministic cleaning robots. This simple implementation of the value iteration algorithm serves as a helpful starting point for beginners in reinforcement learning and dynamic programming. The deterministic cleaning robot MDP involves the robot collecting

如果你在医学图像时遇到配准问题，这个方法挺值得关注的。它基于学生的 t 混合模型（TMM），能够大规模异常值，适用于大多数医学图像配准任务。尤其是在解剖形状的自动对齐和建立统计形状模型（SSM）方面表现相当不错。你知道，多图像分割工具会产生不同比例的异常值，这个方法能够稳妥地对齐形状，避免了多配准过程中常见的麻烦。并且，使用了多分辨率配准（mrTMM）技术，效果更加精准，尤其是在复杂形态和变化较大的图像中，表现得尤为稳定。它可以广泛应用于医学影像的自动分割、标注，甚至是构建更高质量的统计形状模型。如果你在这方面有需求，试试这个方法吧，会给你带来不小的惊喜。

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR

使用Dijkstra算法，寻求由起始点s到其他各点的最短路径树及其最短距离。

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

在本示例中，Matlab代码实现了非线性求解器，用于模拟多Kong介质中的流动。代码使用牛顿-拉夫森法求解方程f(x) = 0，基本步骤如下： 初始化x0。 计算更新：x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。 构建矩阵形式：A = df1/dx1 ... dfN/dxN，b = -f1 ... -fN。 解线性方程Ax = b，更新x = x + alpha * dx（对于非阻尼情况，alpha = 1）。 计算残差|f + f'dx| / |f|，检查收敛性。

SUTM内点法（障碍函数法） 在使用 SUTM内点法 进行最优化时，核心思想是通过引入障碍函数来处理约束条件。这种方法将约束优化转化为无约束优化，逐步逼近可行域的边界，从而找到最优解。关键步骤包括： 定义障碍函数：根据约束条件构造相应的障碍函数。 迭代更新：通过迭代更新优化变量，逐步调整障碍函数的权重。 收敛判定：设定收敛条件，以判断优化过程是否结束。 这种方法在MATLAB中实现时，可以通过编写函数来执行迭代和更新步骤，灵活处理不同的优化问题。