无人机与货车配送路径规划【MATLAB遗传算法】(含Matlab源码 361期).mp4

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简介：
视频内容由佛怒唐莲上传，包含了完整的可运行代码，经过亲测验证，特别适合初学者使用。 1、代码包的详细目录结构如下：主函数位于 main.m 文件中；其他辅助函数则存在于独立的 m 文件中，无需用户自行运行。此外，还提供了运行结果的演示效果图供参考。 2、采用Matlab 2019b运行代码，若运行过程中出现任何错误，请根据系统提供的提示进行相应的调整；如果仍然无法解决，欢迎通过私信与博主联系寻求帮助。 3、执行操作流程首先，请将所有相关文件复制并放置到Matlab的工作目录下。随后，双击打开名为“main.m”的文件进行启动。接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后，即可获取最终结果。 4、仿真咨询：如果您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描提供的视频QQ名片以获取进一步的协助。 4.1 博客或资源的完整代码的提供 4.2 期刊或相关文献的实验结果复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 开展科研领域的合作项目。

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客服

【配送路径优化】运用MATLAB遗传算法进行无人机与货车的配送路径规划【附带MATLAB源码第361期】.mp4

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本视频讲解如何利用MATLAB中的遗传算法优化无人机和货车的配送路径，提高物流效率。内容包括详细操作步骤及代码分享，适合研究和学习使用。在上发布的“佛怒唐莲”系列视频中的所有代码都是完整且可运行的版本，特别适合编程新手使用。 1. 代码文件包含以下内容： - 主函数：main.m； - 辅助调用函数（其他m文件）；这些辅助文件无需单独执行。 - 运行结果的效果图展示。 2. 所需软件环境为Matlab R2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应的调整，或者寻求博主的帮助解决疑问。 3. 使用方法如下：步骤一：确保所有文件都放置于当前的MATLAB工作目录中。步骤二：双击打开main.m主程序文件；步骤三：点击运行按钮开始执行代码直至完成并获得结果输出。 4. 如果有进一步的技术支持需求，可以联系博主： - 请求博客或资源中的完整源码提供 - 重现学术期刊或其他参考文献的结果 - 定制特定的MATLAB程序功能 - 探讨科研合作机会

11 基于遗传算法的机器人路径规划 MATLAB 源代码.zip_无人机寻径_机器人路径规划_matlab遗传算法

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该资源提供基于遗传算法的MATLAB源代码，用于实现机器人的高效路径规划。适用于无人机及其他移动机器人的最短路径寻找问题，增强其自主导航能力。基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码提供了一种有效的方法来解决复杂环境下的路径优化问题。该代码利用了遗传算法的特点，能够快速找到从起点到终点的有效路径，并且可以适应各种不同的地形条件。通过调整参数设置，用户还可以进一步提高搜索效率和解的质量。

【三维路径规划】基于遗传算法的无人机三维路径规划（附带Matlab源码 1268期）.zip

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本资源提供了一种利用遗传算法进行无人机三维路径规划的方法，并附有详细的MATLAB源代码，适用于研究与开发。下载包含第1268期内容的压缩包以获取更多详情。三维路径规划中的遗传算法在计算机科学领域尤其是自动化、机器人学及航空领域是重要的研究方向之一。这里提供了一个使用Matlab实现无人机三维路径规划的资源，采用了经典的遗传算法来解决这个问题。遗传算法是一种基于生物进化论原理的优化技术，通过模拟自然选择和基因传递机制来寻找问题的最佳解决方案。在无人机三维路径规划中，该算法用于找到一条最短或最优的飞行路线，在规避障碍物的同时确保高效到达目的地。理解遗传算法的基本步骤如下： 1. 初始化种群：随机生成一组初始解，每个解代表一种可能的飞行路径。 2. 评价适应度：计算每条路径的适应值，通常基于路径长度、能耗和安全性等因素。在本例中，适应度衡量无人机避开障碍物的能力及总距离。 3. 选择操作：根据适应度值按一定概率选择优秀的个体进行复制以形成新种群。 4. 遗传运算：对选出的个体执行交叉（Crossover）与变异（Mutation），模拟基因重组和突变，产生新的路径方案。 5. 终止条件：达到预定迭代次数或找到满意解时停止算法；否则返回步骤2。在无人机三维路径规划中，路线通常由一系列坐标点构成，每个点代表空间中的一个位置。遗传算法将生成并优化这些序列以改进飞行线路。Matlab提供了强大的内置函数支持遗传算法的实现，如`ga`函数等工具来方便地构建和运行该算法。此外，在无人机三维路径规划中还涉及以下关键概念： 1. 障碍物规避：利用地图数据及传感器信息识别并避开环境中的障碍物以确保飞行安全。 2. 无人机动力学模型：理解其运动特性以便准确预测在给定路线上的行为表现。 3. 路径平滑处理：为了减少不稳定性和控制难度，通常会对规划的路径进行优化。通过这个Matlab源码的学习者能够深入了解遗传算法的实际应用，并可根据需求调整参数以适应不同场景下的路径规划。这不仅有助于理论学习也提升了实际工程能力。

遗传规划源程序GP-MATLAB，路径规划遗传算法，MATLAB源码.zip

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本资源提供了一套基于MATLAB环境下的遗传规划源代码（GP-MATLAB），专门用于解决各类路径规划问题。通过运用先进的遗传算法技术，该工具能够有效地优化路径选择过程，适用于多种应用场景的研究与开发。文件内含详尽的注释和示例，便于用户快速上手并进行定制化修改。遗传规划源程序GP-MATLAB, 遗传算法路径规划, matlab源码.zip

【路径规划】利用遗传算法解决同时配送与取货的车辆路线问题（含MATLAB代码）.zip

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本资源提供了一种基于遗传算法优化同时进行配送和取货的车辆路线方案的方法，并附带了详细的MATLAB实现代码，适用于物流管理中的路径规划问题。【路径规划】基于遗传算法求解同时取送货车辆路径问题的Matlab代码包含了一种优化方法，主要用于解决复杂的车辆路径规划（VRP）问题，尤其是在处理同时取货与送货需求时的应用场景更为广泛。这类问题在物流配送、城市交通等多个领域有着重要的应用价值。该方案利用了遗传算法这一模仿生物进化过程的方法来寻找最优的行驶路线，以达到最小化总行程距离或时间的目标，并且满足特定的服务要求（如货物装卸）。遗传算法的核心步骤包括初始化种群、选择操作、交叉重组及变异等环节： 1. **初始化种群**：随机生成一系列可能的路径组合作为初始群体； 2. **选择**：依据每个方案的表现力（例如行驶距离）进行筛选，表现优异的个体有更高的机会被选中参与后续的操作； 3. **交叉**：通过模拟基因交换的过程来产生新的解法组合，以促进种群内的多样性发展； 4. **变异**：为避免算法陷入局部最优状态，在一定比例内随机改变路径中的节点顺序或结构，探索更多潜在的解决方案。重复上述过程直至达到预设的最大迭代次数或者满足特定停止条件（如优化程度不再显著提升），最终得出最理想的路线规划结果。实际应用中还需考虑诸如车辆载重限制、客户访问唯一性等约束条件，并可能运用邻接表和优先队列这样的数据结构来提高算法效率及收敛速度。这份代码不仅为学习遗传算法及其在路径规划中的具体实施提供了宝贵的学习资源，同时也展示了如何利用智能优化方法解决现实世界中的复杂问题。通过深入研究此项目可以增强对相关理论的理解以及实际编程能力的提升。

【VRP】利用MATLAB遗传算法解决多车辆路径规划问题【附带Matlab源码 1249期】.mp4

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本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法工具箱来求解多车辆路径规划问题，并提供相关的MATLAB源代码，帮助学习者掌握该领域的知识和技能。佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码均可运行并经过测试确认有效，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的各种其他m文件；无需额外编写或修改任何代码即可直接运行。 2. 这些程序在Matlab 2019b版本上进行了验证。如果遇到错误，请根据提示进行相应的调整，或者寻求帮助以解决问题。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮并等待程序执行完毕，即可查看结果。 4. 如果需要进一步的服务或支持，请联系博主。服务范围包括但不限于博客或资源代码提供、期刊文献复现、Matlab定制开发以及科研合作等项目。

【配送路径优化】运用MATLAB遗传算法解决多船路径规划（追求最小成本）【附MATLAB代码 3499期】.mp4

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本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法来优化多船配送路径，以达到最小化成本的目标，并分享了相关的MATLAB实现代码。佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码可供使用，并且已经过测试确认可以运行，非常适合编程新手。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在使用过程中遇到任何问题，请根据错误提示进行相应的调整，或直接咨询博主。 3. 代码操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置于当前工作目录；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果； 4. 若需要进一步的帮助或服务，例如博客和资源中的完整代码、期刊文献的复现或是Matlab程序定制等，请联系博主。此外还欢迎科研合作交流。