matlab智能算法案例含机器人路径规划问题8讲

这其实是我的期末作业，要求是基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业。上传到网上是为了造福广大计算机专业的同学们，我们在学习某一新课程或是新技术时总是需要借鉴的，尽可能让大家少走弯路希望我提供的资料能够帮助到需要帮助的友友们。 主要设计目标： 可以访问我写的专栏博客查看具体信息蛤。 https://blog.csdn.net/weixin_51989356/article/details/128537561 本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计 （4）电脑智能落子的实现 （5）棋局进行时的退出功能 （6）棋局胜负的判定 （7）人工智能算法的设计 （8）人工智能算法的优化 编写该项目前后共花费了我一个多星期的时间，包括大量的调研，知识点的学习，再到具体的编程开发，一整个项目流程下来确实容易身心俱疲，希望能对大家有所帮助，最后祝大家期末顺利，绝不挂科(ง •̀_•́)ง

多种群遗传算法的函数优化算法,基于遗传算法的LQR控制器优化设计,有助于遗传算法和matlab语言学习，有什么问题可以私信我

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍，内容涵盖了与决策有关的各种主题，介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。 ◉ 目录： 第一部分：概率推理 - 表征 - 推理 - 参数学习 - 结构学习 - 简单决策 第二部分：顺序问题 - 精确解法 - 近似值函数 - 在线规划 - 政策搜索 - 政策梯度估计 - 政策梯度优化 - 角色批判方法 - 政策验证 第三部分：模型的不确定性 - 探索和利用 - 基于模型的方法 - 无模型的方法 - 模仿学习 第四部分：状态的不确定性 - 信念 - 准确的信念状态规划 - 离线信念状态规划 - 在线信念状态规划 - 控制器抽象 第五部分：多Agent系统 - 多Agent推理 - 序列问题 - 状态的不确定性 - 协作代理

蚂蚁蜜蜂数据集，可以做二分类任务

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利用传统的鲸鱼算法对pid参数进行优化 绘制阶跃响应曲线 可做直流电机建模 做直流电机模型的pid参数优化

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旅行商问题是一个大众问题，对于这类问题的解决方法也太多太多了，但我们在这里只提供一种蚁群智能算法来解决这类旅行商问题。

论文：A Bio-Inspired Method for Mathematical Optimization Inspired by Arachnida Salticidade 作者论文源码地址：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/104045-a-bio-inspired-method-inspired-by-arachnida-salticidade 源码地址已给出，可以自行下载。