1.Matlab实现基于DE差分进化算法的数据生成,运行环境Matlab2021b及以上; 2.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率,同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率; Synthetic Train SVM “95.6667” Test on Original Dataset"92.6667" 模型描述 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种优化算法,用于解决连...
Function matlab functionfit=DE_fitness(x)% 求最大值,若需求最小值可求倒值% 输入参数% x:变量% 输出参数% fit:适应度fit = (x +10*sin(5*x) +7*cos(4*x));end Tips 多变量情况下需要更改VarNum和变量下限lb与变量上限ub,比如两个变量的上下限分别为(1,2) & (3,4),那么应该设置为lb = [...
01带有外部归档的自适应DE(JADE)原理 JADE较之DE主要的改进是实现了带有可选存档的变异策略“DE/current-to-pbest”,并以自适应方式控制参数F和CR。传统DE算法在KAU前面的文章介绍过,这里不再赘述,下面具体介绍JADE的策略。 1.1 DE/current-to-pbest/1 DE/current-to-pbest/1变异策略不仅仅只使用最佳个体的信...
上面阐述的是最基本的差分进化算法操作程序,实际应用中还发展了差分进化算法的几个变形形式,用符号DE/x/y/z加以区分,其中:x限定当前被变异的向量是“随机的”或“最佳的”;y是所利用的差向量的个数;z指示交叉程序的操作方法。前面叙述的交叉操作表示为“bin”。利用这个表示方法, 基本差分进化算法策略可描述为DE...
De Casteljau算法的过程如下: 1.将n个线段划分为两个子分段,每个子分段上的点由线性插值计算得到。 2.重复第一步,直到只剩下一个线段。 3.最后剩下的线段上的点即为所要计算的点。 现在,让我们具体了解如何使用Matlab实现这个算法。 首先,我们需要定义控制点。假设有三个控制点P0、P1和P2,我们可以使用Matlab...
interpolated_points = de_casteljau(start_point, end_point, control_points); 通过上述代码,我们即可获取到递归算法生成的插值点。 总结起来,在Matlab中实现de Casteljau递归算法的步骤如下: 1.定义起点、终点和控制点; 2.定义递归函数,并写出递归终止条件和计算新的控制点的代码; 3.调用递归函数,并给出起点、...
🌈3 Matlab代码实现 💥1 概述 本文总结40总优化算法,然后以3种方法为例,进行可视化比较,其他的换个名字就行,下面先看看这些算法汇总: %---List of available wrapper FS methods--- % 2020 'mpa' : Marine Predators Algorithm; 'gn...
写在前面的话:只是对两种路径优化算法进行简单的理解和尝试,为后续使用做准备。如果用到,请再次好好理解原理和Matlab源码。 参考博客: 用Matlab实现A*算法和Dijkstra算法: https://blog.csdn.net/weixin_43795921/article/details/87945260 运动规划入门 | 1. 白话Dijkstra,...
MATLAB信号处理是通过在计算机中实现信号处理算法来实现的。实现的具体方式,即设计一个MATLAB程序,将处理算法编写成代码并运行。程序可以接受实时或离线信号,并对其进行处理和分析。MATLAB的实现方式具有非常高的灵活性和可定制性,可以满足各种不同应用场景的需要。 总之,MATLAB信号处理可以通过对算法的选择、仿真的建模和...
可以看到,这个算法要保存一些信息,所以先定义一些变量。 start_node = sub2ind(size(map), 6, 2); % 为了方便,把起点和终点的行列下标换成索引,所以 map(6,2)和 map(start_node)就是同一个意思。 dest_node = sub2ind(size(map), 4, 8);