电工杯历年赛题及优秀论文+数学建模算法总结大全+按40个最常用算法模型整理的研赛论文.（总共1.27G论文含视频和程序） 电工杯历年赛题及优秀论文+数学建模算法总结大全+按40个最常用算法模型整理的研赛论文.（总共1.27G论文含视频和程序） 电工杯历年赛题及优秀论文+数学建模算法总结大全+按40个最常用算法模型整理的研赛论文.（总共1.27G论文含视频和程序） 电工杯历年赛题及优秀论文+数学建模算法总结大全+按40个最常用算法模型整理的研赛论文.（总共1.27G论文含视频和程序）

模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）

使用python实现，采用 Mask R-CNN 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目

第四章 根据比赛任务设计算法 根据比赛任务，可分析得出完成任务的基本步骤，本演示程序中设计的搬运 任务是把五个不同颜色的色块随机放在场地图中的 A、B、C、E 和 G 处。算法 的整体设计思想是先把 A、B、C 三个点处的物块搬到起点到中心的直线上排列 好，然后将第四个直接送到对应的放置地点，再用相同的方法将起点直线上的三 个物块放到对应的地点，最后再把处于灰色地带的第五个物块搬到对应地点。 本搬运算法的具体实现的步骤如下： （1）机器人从起点循线到中心交叉路口处，为方便描述记为 O 点； （2）在 O 点左转 90 度后继续循线，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时， 即判断到达 A 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （3）循线到 O 点右转 90 度，开启定时器，定时循线到接近起点处，后退 几步放下第一个物块，再原地掉头； （4）循线到 O 点左转 45 度，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时，即判 断到达 B 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （5）循线到 O 点右转 45 度，开启定时器，与上一个物块作一定的时间间 隔，定时循线，后退几步放下第二个物块，再原地掉头； （6）直接循线到达 C 点，到达 O 点后，开启定时器继续前进，与上一个物 块作一定的时间间隔，定时循线，后退几步放下第三个物块，再原地掉头； （7）再次循线到达 O 点，原地右转 90 度，循线来到 E 点，当 4 个 QTI 传 感器全部检测到白色时，开启颜色传感器识别物块颜色。 若物块是蓝色，则直行直接循线到物块放置处，放下物块后退几步再原地掉 头，继续循线到中心点 O 处，左转 90 度； 若物块是黄色，则原地掉头，循线到 O 点后继续直行，一直到达物块放置处， 放下物块后退几步再原地掉头，继续循线到中心点 O 处，右转 90 度； 若物块是白色，则原地掉头，循线到 O 点后右转 45 度，到达物块放置处，

1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-objective Pareto based two-dimensional knapsack search algorithm, 11-12 immune algorithm, 13-17 particle swarm algorithm, 18 fish swarm algorithm, 19-21 simulated annealing algorithm, 22-24 ant colony algorithm, 25-27 neural network, 28 support vector m

基于GVF的snake算法模型，用matlab实现。有例子和源代码及demo 基于GVF的snake算法模型，用matlab实现。有例子和源代码及demo

MATLAB中PLS算法模型和函数

元胞自动机种常用算法模型+课件讲义代码.rar

预测方法常用算法模型+课件讲义代码.rar

蚁群算法常用算法模型+课件讲义代码.rar