SUTM_Interior_Point_Method_Obstacle_Function_Matlab_Optimization

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。

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

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。

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] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。

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.

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！

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。

本工具箱内含有MATLAB解决非线性最小二乘优化问题的所有m函数文件代码，方便用户高效地实现相关计算与优化。

Here is the Chaos Optimization Algorithm implementation in MATLAB. This source code allows you to utilize chaotic optimization techniques to solve various optimization problems. It involves generating chaotic sequences and using them to find the optimal solutions more effectively than traditional methods. The code is designed to work with multiple test functions and can be customized for specific optimization tasks.