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 used cans and recharging its battery. The state represents the robot's position, and the action defines the movement direction, either left or right. The first (1) and last (6) states are terminal states. The goal is to find the optimal policy to maximize the reward from any initial state. This is an example of Q-iteration (model-based value iteration DP). Reference: Algorithm 2-1, from: @book{busoniu2010reinforcement, title={Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximation}, authors={Busoniu, Lucian and Babuska, Robert and De Schutter, Bart and Ernst, Damien}, year={2010}, publisher={CRC Press}}.

《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。

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

This article explores a new type of genetic algorithm in MATLAB that incorporates interactive learning. This innovative genetic algorithm technique aims to enhance the standard genetic algorithm by allowing solutions to learn from each other during the evolutionary process, thus improving overall performance and convergence speed. Key Features of the New Genetic Algorithm Interactive Learning Mechanism: Solutions exchange information during iterations, allowing for mutual learning, which enhances diversity and prevents premature convergence. Performance Optimization: Compared to traditional genetic algorithms, the introduction of an interactive component enables faster convergence and better optimization results. Application in MATLAB: The implementation of this genetic algorithm in MATLAB leverages the platform’s powerful computation capabilities, making it suitable for complex optimization tasks. Practical Applications The new genetic algorithm with interactive learning can be applied to various fields, including engineering design, machine learning, and data science, where optimization problems are prevalent. MATLAB’s rich toolset allows for seamless integration and testing of this algorithm across these domains. Code Example Below is a simple example to demonstrate the basic structure of this enhanced genetic algorithm in MATLAB: % Example of Enhanced Genetic Algorithm with Interactive Learning function optimized_solution = enhanced_genetic_algorithm(pop_size, generations) % Initialization population = initialize_population(pop_size); for gen = 1:generations % Evaluation and Selection fitness = evaluate_population(population); selected_parents = selection(population, fitness); % Crossover with Interactive Learning offspring = crossover_with_learning(selected_parents); % Mutation population = mutate(offspring); end optimized_solution = find_best_solution(population); end This function highlights the core stages: initialization, selection, crossover with learning, and mutation. Each step is designed to reinforce the algorithm's interactive learning framework.

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

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。