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Python优化算法11——螳螂优化算法(GOA)
科研里面优化算法都用的多,尤其是各种动物园里面的智能仿生优化算法,但是目前都是MATLAB的代码多,python几乎没有什么包,这次把优化算法系列的代码都从底层手写开始。 需要看以前的优化算法文章可以参考:Python优化算法_阡之尘埃的博客-CSDN博客 算法介绍 螳螂优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm, GOA)是一种基于群体智能
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栅格地图路径规划:基于螳螂搜索算法(Mantis Search Algorithm,MSA)的机器人路径规划(提供MATLAB代码)
一、机器人路径规划介绍 移动机器人(Mobile robot,MR)的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能
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