Newton_Method_Optimization_Scheme
牛顿法实现
使用牛顿法进行优化,能有效提高收敛速度。
MATLAB实现
在MATLAB中实现该算法,通过自定义函数进行优化。
绘图与跟踪
绘制优化过程中的图形,直观展示结果。
记录结点位置
对每一步的结点位置进行记录,便于分析。
耗时对比
进行耗时对比,评估算法性能。
Matlab
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2024-11-02
69_PSO_Optimization_Nonlinear_Function_Extrema.zip
配套案例26粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip
Matlab
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2024-11-06
MATLAB S-Function编写指南
S-Function 的扩展能力真的是 Simulink 里的一把利器。写过 Simulink 模型的朋友都遇到过内置模块不够用的情况吧?这时候,自己写个S-Function就挺香的,是要实现一些比较复杂的算法逻辑,或者跟硬件打交道的时候。
M 文件 S-Function用起来比较快,调试方便,就是执行效率差点;MEX 文件写起来虽然麻烦点,但跑起来真是稳、快,适合那种对性能有要求的场景。像什么大数据、实时仿真,直接上 C 写 MEX,绝对不亏。
S-Function靠的是一套回调机制,像初始化、更新、输出这些步骤都有对应的函数,你可以插手每一步操作,想怎么控制流程都行。比如你要做一个有状态控
Matlab
0
2025-06-13
Matlab Development Rootshufflem Function for Eigenvalue Sorting
Rootshufflem is a Matlab function designed for sorting the roots and eigenvalues of a matrix. This tool enhances the analysis of polynomial equations and dynamic systems by providing a systematic way to organize and manipulate eigenvalue data.
Matlab
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2024-11-03
Simplex Method MATLAB Implementation
以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码,适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题,求解最优解。程序的基本流程如下:
输入目标函数和约束条件。
将问题转化为标准型。
进行单纯形法迭代,直到找到最优解或判断不可行。
MATLAB代码示例如下:
function [x, fval] = simplex(c, A, b)
[m, n] = size(A);
tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)];
while true
% 选择入基变量
[~, pivot_col] = m
Matlab
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2024-11-05
Image Matching MATLAB Function temp_matching
Function temp_matching(t1, t2, upl_1, lor_1, upl_2, lor_2, th, cal)
Function Purpose
This function performs image matching between two input images. The process utilizes upper and lower coordinates for both images to match corresponding features based on a threshold and calculation method.
Input Par
Matlab
10
2024-11-06
Image Blurring Function Implementation in MATLAB
介绍如何使用 MATLAB 实现对图像的 打码 功能。主要步骤包括加载图像、选择要打码的区域,并应用 模糊 处理。最后,保存修改后的图像以供使用。
Matlab
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2024-11-02
Gaussian Elimination Method Implementation in MATLAB
高斯消元法的MATLAB实现代码,提供了关于矩阵操作的优质源程序。希望大家积极下载,感谢支持!
Matlab
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2024-11-04
Multi-Point Path Planning with Reinforcement Learning in MATLAB
在本项目中,我探索了在物理机器人上实现强化学习(RL)算法的过程,具体是在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上从A到B的路径规划。作为我本科最后一年自选选修课的一部分,项目学习强化学习的基础知识。最初,编码直接在物理机器人上进行,但随着项目进展,意识到需要将算法与硬件解耦。仿真测试表明,在较小的状态空间(<= 100个状态)中表现良好,但在扩展到包含400个状态时,任何探索的RL算法均无法收敛。结果显示,在实现硬件前,需在仿真中探索更强大的算法。所有模拟代码均使用C++编写,确保代码的可移植性,以适应微控制器的限制,避免数据传输带来的复杂性。
Matlab
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2024-11-03