Multi-Point Path Planning with Reinforcement Learning in MATLAB

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

《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RRT*算法 二维环境中的RRT算法处理平面上的路径规划问题，例如无人机在二维空间中的飞行路径。算法通过在起点周围随机生成节点，选择离树最近的节点进行扩展，直线连接新节点并迭代直至找到目标点。2D文件夹*下代码展示了如何构建和优化搜索树。 3D环境中的RRT*算法 三维路径规划则适用于机器人在立体空间中的移动路径，如仓库机器人。三维空间中，路径不仅考虑x、y方向，还需处理z轴高度变化。3D文件夹中的代码展示了如何扩展RRT*算法处理三维空间路径规划，包括如何生成随机点、选择最近邻节点及更新树结构以逼近最优解。 RRT算法的优势在于其能有效处理高维配置空间，并在动态环境中适应性强，随着迭代，路径逐渐优化趋近最优解。用户可以通过阅读license.txt*文件了解使用许可协议，并对代码进行调整以适应不同的路径规划需求。

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。

固定起点/终点多旅行推销员问题 (M-TSP) 通过遗传算法 (GA) 解决 MTSPF_GA 是一个用于解决 固定多重旅行商问题（M-TSP）的 遗传算法（GA），其目的是通过GA搜索找到接近最优解的最短路线。每位推销员都从起点出发，经过一组独特的城市，最终返回起点。 主要特点： 每个推销员从第一个点出发，到第一个点结束，但旅行到中间的一组独特城市。 除了第一个城市，其他每个城市仅被一位推销员访问。 注意： 固定起点/终点位置被视为第一个XY点。 输入参数： XY（float）：一个Nx2的城市位置矩阵，其中N为城市数量。 DMAT（float）：城市间距离或成本的NxN矩阵。 NSALESMEN（标量整数）：访问城市的推销员数量。 MINTOUR（标量整数）：任何推销员的最小游览长度，不包括起点/终点。 POPSIZE（标量整数）：种群大小。

%% PVTOL系统中等距路径的跟踪方法，根据Hauser, J.和Hindman, R. 轨迹跟踪的机动调节：反馈线性化系统。% 在进程中。 IFAC症状。非线性控制系统。设计，638-643。加利福尼亚州太浩市（1995年）。%% 作者：F. Diaz-del-Rio。% 大学塞维利亚（西班牙）。 2014年4月阅读另一个提交文件'PVTOL_tracking_methods.zip'的readme_first.txt文件然后是readme_second.txt

This tutorial will guide you on how to build multi-level GUI tab files using MATLAB as needed. For example: tabandsubtabs.fig, tabandsubtabs.m, and the hideorshowcontrols.m function can toggle control visibility between tabs using values in 'UserData'. Embed the hideorshowcontrols.m function in your figure.m file and set 'UserData' in the uicontrols section to indicate tab connections.

图像均值 MATLAB 代码概述 这是在 OuluVS2 数据集 上测试的 端到端多视图唇读 的 Python 实现。如果在研究中使用该包，请引用以下论文： [1] 端到端多视图唇读，S. Petridis、Y. Wang、Z. Li、M. Pantic，2017年9月，英国机器视觉会议。 依赖项：运行代码需要以下依赖项： miniconda2、matplotlib、pydotplus、scikit-learn、Pillow。建议使用 miniconda 管理 Python 环境，CUDA 安装不是必需的。数据集 OuluVS2 收集于芬兰奥卢大学，促进视觉语音识别研究，使用前需签署许可协议。成功下载数据集后，您可以使用提供的脚本进行预处理。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。