模拟退火算法优化代码MATLAB代码

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

光谱预处理代码matlab

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

傅里叶变换源代码，从计算原理上编写了源程序

matlab_cst参数化_翼型源代码matlab示例

这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

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qdct代码Matlab

经过实验测量以y轴精度进行验证，整机验证进行六次采集，平均精度误差为0.361mm 原始的标定精度在6mm左右，虽然听起来是非常微小的偏差，但是由于研究方向对精度要求极高。且在运动过程中，深度信息误差、畸变误差、机械误差、坐标系转换等一系列误差累积环节，将导致误差放大，因此远不能达到要求。 使用规划和智能算法对相机进行标定具有比较强的优势在于，不管是非线性规划的方法还是粒子群/遗传等智能方法的计算目标函数可以将旋转矩阵与位移矩阵一起进行计算，这种计算方法也被称之为一步法，对比传统的Tsai手眼标定的两步法可以有效避免旋转矩阵和位移矩阵计算的误差积累。当然缺点是非常不好进行编程实现，且一旦编程出现错误极有可能误差巨大，而且数学要求较高，需要一定的数学基础。