Matlab：空间搜索

最新推荐文章于 2023-09-18 01:35:49 发布
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本文介绍了Matlab中常用的空间搜索算法，包括线性搜索、二分搜索、广度优先搜索和深度优先搜索，并提供了相应的Matlab代码示例，帮助提升搜索效率和准确性。

Matlab：空间搜索

空间搜索是计算机科学中一种常见的算法，用于在一个给定的搜索空间中寻找特定目标或最优解。在Matlab中，我们可以使用各种算法和函数来进行空间搜索。本文将介绍几种常见的空间搜索算法，并提供相应的Matlab源代码示例。

  1. 线性搜索（Linear Search）
    线性搜索是一种简单直观的搜索算法，它按顺序逐个检查搜索空间中的元素，直到找到目标或搜索完整个空间。以下是一个使用线性搜索的Matlab示例代码：
function index = linearSearch(array, target)
    n = length(array);
    index
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使用Matlab实现的带有源代码的空间搜索算法
带你成为别人眼中的大佬！
06-22 295
在这个函数中，我们首先定义了输入数组的长度，然后初始化起始和结束索引为-1。如果是，我们就找到了一个目标序列，并返回起始和结束索引。我们的目标是从这个数组中找到一个全是1的连续子序列并返回其起始和结束索引。通过这个示例，我们可以看到，Matlab提供了一种非常方便的方法来实现空间搜索算法。我们只需要定义问题的状态和转移函数，然后使用循环对状态空间进行遍历即可。否则将显示“未找到”消息。现在，我们可以使用这个函数来寻找一个数组中的连续1子序列。在这个示例中，我们定义了一个包含11个元素的二进制数组，并使用。
基于MATLAB的维特比算法求解室内定位问题
持续更新
09-14 159
通过建立状态转移矩阵和观测概率矩阵，并利用维特比算法进行路径计算，我们可以确定物体在室内的位置。接下来，我们需要建立观测概率矩阵。这个矩阵表示从位置1到位置1的概率为0.7，从位置1到位置2的概率为0.2，从位置1到位置3的概率为0.1，以此类推。这个矩阵表示在位置1测量到RSS1的概率为0.1，测量到RSS2的概率为0.4，以此类推。这个向量表示物体初始位置为位置1的概率为0.3，初始位置为位置2的概率为0.4，以此类推。使用动态规划的思想，通过计算每个时间步的最大概率和对应的路径来确定物体的位置。
算法进阶系列1 空间搜索 GeoHash 算法
SmartSi
06-27 2088
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空间搜索算法实现：深度优先搜索
2301_79326588的博客
09-07 178
它通过递归地探索问题的解空间，从一个起始状态开始，一直深入搜索直到达到目标状态或无法继续搜索为止。通过递归地探索问题的解空间，我们可以找到从起始位置到目标位置的路径。在示例中，我们使用迷宫问题来演示深度优先搜索的应用。示例问题：给定一个迷宫，迷宫中包含起始位置和目标位置，其中墙壁用 “#” 表示，可以通过的路径用 “.” 表示。我们的目标是找到一条从起始位置到目标位置的路径。”，表示从起始位置到目标位置存在一条可行路径。函数开始搜索迷宫路径。最后，我们使用给定的迷宫示例和起始位置、目标位置调用。
A*搜索算法 MATLAB
qq_41772048的博客
12-15 1218
在MATLAB上用A*算法实现迷宫寻路
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05-22
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打开MATLAB，单击“设置路径”-“使用子文件夹添加...”，然后将GAMBA-MATLAB文件夹添加到搜索路径。 然后点击“保存”。 提取所需数据 在MATLAB中运行install.m以检索所有必需的数据。 或者，您可以在
A*搜索算法matlab实现GUI
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在D算法的基础上进行改进实现的A*搜索算法并且用matlab GUI进行演示，完美运行。绝对可用。
二分搜索的MATLAB代码
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%BINARYSEARCH 二分搜索法查找，其中L是有序数列。代码包含递归法和迭代法两种实现方法
matlab 线搜索方法_matlab线搜索方法_线搜索_
09-29
matlab 线搜索方法是一种迭代的求得某个函数的最值的方法
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matlab 实现的一位搜索算法和多维搜索算法（5个+4个）
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最优化算法 matlab 一维搜索 多维搜索
粒子群优化多目标搜索算法的MATLAB实现
ByteGlide的博客
09-18 294
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于解决多目标优化问题。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现粒子群优化多目标搜索算法，并提供相应的源代码。粒子群优化算法受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟粒子在解空间中的搜索过程来找到最优解。每个粒子代表一个解，在解空间中根据其个体最优解和群体最优解进行搜索。粒子的位置表示解的参数，速度表示解的变化方向和速率。你可以根据实际问题对目标函数进行修改，并根据需求调整算法参数，以获得最优解。
基于A*算法的最佳路径搜索算法模拟（Matlab实现）
TechChamp的博客
09-13 1441
A*算法基于启发式函数（heuristic function）和代价函数（cost function）来评估每个节点的优先级，并选择具有最低总代价的节点进行扩展。它通过使用估计的最低代价来达到目标节点的路径，以提高搜索效率。我们可以使用矩阵来表示地图，其中特定的值表示节点的状态（例如，0表示可通过的节点，1表示障碍物节点）。算法在地图中找到起始节点到目标节点的最佳路径。希望本文能够帮助你理解并实现基于A*算法的最佳路径搜索算法。通过回溯每个节点的父节点，我们可以生成从起始节点到目标节点的最佳路径。
最优化——线搜索matlab程序
beatbean
12-31 4263
function [alpha, funcN, exitflag]=lines(funct, rho, l, u, alpha_0, f, gd, x, d, varargin) alpha = alpha_0; funcN = 0; i = 0; imax = 30; while i     fn = feval(funct, x + alpha*d, varargin{:});
深入理解空间搜索算法 ——数百万数据中的瞬时搜索
weixin_34008933的博客
08-29 430
转自 干货|深入理解空间搜索算法 ——数百万数据中的瞬时搜索   全球人工智能：专注为AI开发者提供全球最新AI技术动态和社群交流。用户来源包括：北大、清华、中科院、复旦、麻省理工、卡内基梅隆、斯坦福、哈佛、牛津、剑桥等世界名校的AI技术硕士、博士和教授；以及谷歌、腾讯、百度、脸谱、微软、华为、阿里、海康威视、滴滴、英伟达等全球名企的AI开发者和AI科学家。 文章来源：medium 编译：孙...
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当前路径窗口显示了MATLAB搜索函数和数据文件的路径；M文件编辑器则用于编写和编辑MATLAB脚本或函数。 MATLAB不仅支持数值计算，还提供了符号计算的能力，允许进行精确的数学表达式处理。图形处理功能使得用户能...
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