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遗传算法的Matlab代码，并附有详细的注释。

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简介：
该代码简洁明了，并包含了详尽的注释，旨在为初学者提供一个易于理解和学习的遗传算法示例。

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  • MATLAB中的遗传算法代码及详尽注释
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    本资源提供一份详细的MATLAB遗传算法实现代码，包含丰富的注释帮助理解每一步操作和设计思路。适合初学者学习与参考。 简单而完整的遗传算法代码，附有详细注释，适合初学者使用。该代码适用于MATLAB 2013到2022版本。
     
  • 路径规划的遗传算法MATLAB代码（基于栅格地图），附详细注释
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    本作品提供了一套用于路径规划的遗传算法MATLAB实现代码，适用于栅格地图环境。代码中包含详尽注释，便于理解和二次开发。 常见的图形算法主要包括栅格法、拓扑法、自由空间法和可视法。 1. 栅格法：根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格的状态表示占用或空闲，指示该位置是否有障碍物。路径规划通过搜索这些状态来避开障碍，并找到由多个栅格组成的路线。 2. 拓扑方法：机器人工作环境被划分为若干小空间并通过连接线建立拓扑网络结构。路径规划算法在这一网络中寻找从一个点到另一个点的最优路径。 3. 自由空间法：这种方法将实际环境中可移动区域和不可移动障碍物区分开来，然后通过组合这些可移动区域内各段线条的中间节点形成地图模型，机器人在此基础上进行导航。 4. 可视方法：该算法把起点、终点以及途中所有拐点两两相连构成多边形路径。通过优化计算，在这条线路上确定从起始位置到目的地的最佳路线。
     
  • MATLAB中的遗传算法代码及其详尽注释
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    本资源提供了一个详细的MATLAB程序示例，演示如何实现和应用遗传算法。每个关键部分都配有详尽注释，适合初学者学习与实践。 我编写了一个简单而完整的遗传算法代码，并添加了详细注释以方便初学者理解。
     
  • 带有详细注释的Matlab三维informed-RRT*算法代码
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    本段落提供了一份详尽标注的Matlab代码，用于实现三维空间中的信息丰富型RRT*（informed RRT*）路径规划算法。该资源适合对高级机器人导航技术感兴趣的学者和工程师研究使用。 Informed RRT* 是一种基于 RRT* 算法的优化路径规划方法，在搜索过程中引入了启发式信息来提高效率并改善最终生成路径的质量。 在路径规划领域，尤其是在机器人导航与无人驾驶的应用中，算法需要能够快速且准确地设计出安全有效的路线。RRT* 由于其处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛应用。但是，该算法在探索过程中可能会产生大量不必要的分支，从而影响效率。 Informed RRT* 的关键在于使用一个可接受的椭圆启发式来指导搜索过程，以此提高算法性能及解决方案的质量。 a. 椭圆启发式的应用 通过定义一个状态空间子集——它包含了所有可能改进现有最优解的状态——椭圆启发式引导了探索的方向。这个椭圆形区域的具体形状会根据起始点、目标位置以及当前最佳路径的成本来确定。 b. 直接采样方法 Informed RRT* 采用直接从上述定义的椭圆中抽取样本的方式，从而确保每次生成的新节点都有潜在改进解的可能性。这种方法显著减少了探索过程中无用分支的数量，并且提高了搜索效率和最终解决方案的质量。
     
  • 在MATLAB环境下GOAT遗传算法工具箱的详细注释
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    本工具箱提供了针对遗传算法优化问题的全面解决方案，在MATLAB环境中实现。它包含详细的文档和代码说明，便于用户理解和使用GOAT遗传算法进行复杂问题求解。 matlab环境下的goat遗传算法工具箱提供了详细注释、使用例子以及使用说明，方便用户学习并掌握遗传算法的运用。该工具箱旨在让用户能够更加便捷地理解和应用遗传算法解决实际问题。
     
  • 详细的SGA遗传算法代码
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    本资源提供详细实现的SGA（简化遗传算法）代码，适用于初学者学习和理解遗传算法的基本原理与操作。包含选择、交叉及变异等核心过程。 这段文字描述了一个包含遗传算法代码的工程，该代码主要用于参数优化，并且整个项目中有详细的注释，因此无需额外解释或提供联系信息。
     
  • 带有详细注释的Marlin代码
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  • 带有详细注释的质心算法
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  • 带有详细中文注释的SA（模拟退火算法）MATLAB代码
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    这段资料提供了一套详尽注释支持下的MATLAB代码，用于实现模拟退火算法(SA)。文档不仅包含了算法的基础逻辑和操作步骤，还深入讲解了每个函数及参数的意义，适合初学者学习与实践优化问题求解。 以优化SVM算法的参数c和g为例，对SA（模拟退火）算法的MATLAB源码进行了逐行中文注解。这是一份很好的学习材料。
     
  • NSGA-III算法的Matlab实现-附详细中文注释
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    本项目提供了一种多目标优化算法NSGA-III的Matlab代码实现，并包含详细的中文注释，便于理解与应用。适合研究和工程实践者使用。 这是从mathwork下载的NSGA-3代码，并附上了我自己写的注释。由于我对部分代码的理解还不够深入，因此在一些地方留下了空白而未能添加注释，在另一些我不确定的地方加了问号作为标记。我希望通过这个平台与大家进行讨论和交流，欢迎各位提出宝贵的意见或建议，帮助我更好地理解这段代码。如果有小伙伴已经弄懂了其中的某些部分，请不吝分享您的见解；同时我也希望可以借此机会解决自己尚存的一些疑问。