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PID参数优化与整定方法
- PID控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器，其关键在于对PID参数的优化整定,而采用常规的手工整定方法已经难以满足要求，目前需要解决对PID参数的高效优化问题。 本论文首先介绍了PID控制方法和常规PID参数整定方法，编程实现了数字PID控制器和基于遗传算法的参数自整定程序，然后将遗传算法用于不同的被控对象进行PID参数的整定及优化，为了对比控制效果，应用MATLAB软件进行了仿真验证，并用仿真曲线进行直观的对比。 结果表明遗传算法能够在对所求解问题一无所知的情况下,快速从全局搜索出优化的控
AFSA-MATLAB
- 此源码是对人工鱼群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。仅供学习参考。-This source is a realization of artificial fish school algorithm for unconstrained optimization of continuous functions to solve for the case with constraint, you c
ex3
- 基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
ACOUCP
- 无约束连续函数优化的人工蚁群算法通用MATLAB源码 此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解 -Unconstrained optimization of continuous function of artificial ant colony algorithm for general-purpose MATLAB source code。 This sour
ACOUCP
- 此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解，-This source code is an implementation of artificial ant colony algorithm for unconstrained optimization of continuous function to solve for the case containing the constra
信赖域方法 Matlab 程序)
- 信赖域方法中子问题的求解是算法实现的关键. 信赖域子问题 是一个 目标函数为二次函数的约束优化问题.(The trust region method is the key to the realization of the algorithm. The trust region subproblem is one of the key problems The objective function is a constrained optimization problem with two
Optimal problem solver
- 优化问题求解方法包括牛顿法、共轭梯度法和最速下降法(The optimization problems are solved by Newton method, conjugate gradient method and steepest descent method)
单纯形法Matlab程序-2016-11-17
- 一般线性规划问题具有线性方程组的变量数大于方程个数，这时会有不定的解。当决策变量个数n和约束条件个数m较大时，单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值(In general linear programming problems, the number of variables with linear equations is
md 机械臂设计及其定点转动Minimum-Snap轨迹规划
- Part 01 机械臂设计 设计一个六自由度机械臂，分析证明其操作器尖端的灵巧工作空间，并用蒙特卡洛方法验证了灵巧工作空间的正确性。 Part 02 Minimum-Snap 轨迹规划 令操作臂尖端位置固定，使其绕灵巧工作空间的某个内点作定点转动。选择三维空间中一段封闭圆作为第三关节目标轨迹，生成多个离散轨迹点。利用逆运动学求解得到每个离散轨迹点对应的各关节变量，利用MATLAB Robotics Toolbox生成机械臂绕定点旋转动画，采用Minimum Snap方法进行**轨迹规划，*