Advertisement

基于粒子群优化的点云配准C++代码下载

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种利用粒子群优化算法实现点云配准功能的C++源码下载。适用于需要高效、精确配准技术的研究与开发者，便于快速集成到相关项目中。 一种使用粒子群优化的全局点云配准技术。该软件旨在与任何其他精细配准技术结合使用，以对齐两个通用点云，而无需指定转换的初始猜测。两个点云不需要已经大致对齐。建议用法是：首先使用 pso_registration 获得初始猜测；如果获得的对齐不够准确，则可以进一步使用 ICP、G-ICP 或 ecc 等方法进行细化。更多详情和使用方法，请在下载后阅读 README.md 文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群优化的点云配准C++代码下载
    优质
    本资源提供了一种利用粒子群优化算法实现点云配准功能的C++源码下载。适用于需要高效、精确配准技术的研究与开发者，便于快速集成到相关项目中。 一种使用粒子群优化的全局点云配准技术。该软件旨在与任何其他精细配准技术结合使用，以对齐两个通用点云，而无需指定转换的初始猜测。两个点云不需要已经大致对齐。建议用法是：首先使用 pso_registration 获得初始猜测；如果获得的对齐不够准确，则可以进一步使用 ICP、G-ICP 或 ecc 等方法进行细化。更多详情和使用方法，请在下载后阅读 README.md 文件。
     
  • 基于粒子群优化的云计算动态资源分配应用_MATLAB代码下载
    优质
    本资源提供了一种利用粒子群优化算法进行云计算环境中动态资源分配的应用方案，并附有MATLAB实现代码。适用于研究和教学目的，帮助用户理解并实践云计算资源管理技术。 在云计算环境下，粒子群优化技术被用于动态资源分配中的虚拟机资源分配问题。通过引入“偏度因子”或“负载平衡因子”，可以衡量物理机中资源配置的不均匀性。所有可能的配置方案被视为粒子群算法（PSO）的初始种群，在每个群体内选择具有最小偏度组合作为最优解，从而使用 PSO 达到全局最佳分配状态，避免资源浪费的情况发生。
     
  • C语言中的粒子群优化（PSO）代码下载
    优质
    本资源提供基于C语言实现的粒子群优化算法(PSO)源码免费下载。适用于学术研究与工程项目中解决优化问题的需求，欢迎有需要者下载使用和交流学习。 粒子群优化 (PSO) 算法的 C 语言实现可以作为一个小型库“插入”到您的代码中。PSO 用于解决涉及连续函数（称为目标函数）的全局随机优化问题。使用 pso_solve() 函数，您需要提供要最小化的目标函数（参见 pso_obj_fun_tpso.h 中定义的类型），并初始化具有正确值的对象：pso_results_t 对象以存储发现的最佳位置以及相应的误差；pso_settings_t 对象用于设置 PSO 算法参数。请记得在循环中多次进行优化尝试后使用 pso_settings_free() 释放对象，以免内存泄漏。 PSO 提供了三种不同的策略来确定每个粒子的邻域吸引子。更多详情和使用方法，请参考 README.md 文件中的说明。
     
  • 【图像配准】SIFT图像配准的粒子群优化算法MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种结合粒子群优化（PSO）与尺度不变特征变换（SIFT）技术进行图像配准的MATLAB实现，适用于计算机视觉和模式识别领域。 基于粒子群改进的SIFT图像配准MATLAB源码.zip
     
  • 基于mpi4py的粒子群优化算法并行实现-Python代码下载
    优质
    本资源提供基于MPI4Py库的粒子群优化算法Python代码，实现了高效的并行计算。适合需要解决大规模优化问题的研究者和开发者使用。 使用 MPI（通过 mpi4py Python 包）实现主从模型来在多个节点上并行化粒子群优化算法的代码如下：被最小化的目标函数是 Alpine 1 函数，该函数因引入了0.1秒的人为延迟而变得计算成本较高。此并行化的主从模型中包括两种类型的节点——一个主节点和若干从节点。当 rank=0 时，表示这是主节点，并执行特定的指令；所有其他 rank 的进程则作为从节点运行不同的代码段。 注意：确保在每个参与计算的计算机上都保存着相同的 parPSO.py 文件（例如，在 Documents 目录中）以便于协调工作负载。为了启动并行化 PSO，您可以在主节点的终端输入以下命令： ``` mpiexec -f machinefile -n 3 python Documents/parPSO.py ``` 该命令指示在总共三个节点上运行程序（即一个作为主节点和两个从属计算节点）。
     
  • 基于PSO粒子群优化的Python程序代码
    优质
    本简介介绍了一种利用粒子群优化算法（PSO）编写的Python程序代码。该代码通过模拟鸟群搜索食物的行为来解决各种优化问题，广泛应用于机器学习和数据分析中。 个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法Python程序代码可以使用。只需将适应度值计算部分替换为所需优化的内容，并稍作调试即可运行。粒子群优化算法（PSO：Particle Swarm Optimization）是一种进化计算技术，灵感来源于对鸟群捕食行为的研究。该算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO的优势在于简单易实现且参数调节较少。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
     
  • 基于粒子群优化的模糊C均值聚类Matlab代码
    优质
    本项目提供了一种利用粒子群优化算法改进模糊C均值聚类方法的Matlab实现代码。通过结合PSO算法，有效提升了FCM在数据分类中的准确性和稳定性。 这是一段基于粒子群优化算法的模糊c均值聚类的源代码（用MATLAB编写）。
     
  • 基于粒子群优化(PSO)的机器人路径规划示例-MATLAB代码下载
    优质
    本资源提供了一种基于粒子群优化算法（PSO）实现的机器人路径规划方法，并附有MATLAB源码，适用于学术研究和工程应用。 一个使用粒子群优化（PSO）算法的机器人路径规划演示效果展示：更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件。
     
  • PSO_PSO-VMD_基于PSO的优化_粒子群寻优_粒子群算法_psomatlab_
    优质
    本研究采用PSO-PSO-VMD方法，结合粒子群优化算法与变分模态分解技术，旨在提高信号处理和特征提取的效率及准确性。通过MATLAB实现算法优化，适用于复杂数据环境下的模式识别和分析任务。 粒子群算法寻优在限定条件下实现对群体变量的选择优化，以达到目标的最优值。
     
  • 基于粒子群优化的BP神经网络代码
    优质
    本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法调整权重和阈值的BP神经网络模型。通过结合PSO与BP的优点，提高了神经网络的学习效率及泛化能力。代码适用于解决各种分类、回归预测问题。 利用粒子群优化算法（PSO）来优化BP神经网络的初始权值和阈值，可以使仿真结果更加稳定。