1、2013 机器人世界杯:智能机器人研究与发展的盛会

2013 机器人世界杯:智能机器人研究与发展的盛会

1. 机器人世界杯概述

机器人世界杯(RoboCup)通过举办竞赛提供标准化测试平台,并组织科学会议,有力地推动了智能机器人的研究与开发。2013 年机器人世界杯于 6 月 24 日至 30 日在荷兰埃因霍温的 Genneper 公园举行,随后在 7 月 1 日于埃因霍温理工大学举办了第 17 届机器人世界杯国际研讨会。

2. 2013 年机器人世界杯竞赛情况
  • 参赛人员 :来自 45 个国家的 2661 名参与者参加了此次竞赛。其中约一半参与者参加了机器人世界杯青少年组的足球、救援和舞蹈联赛,这些联赛主要聚焦于为初高中学生提供数学和技术教育。
  • 主要联赛 :面向大学的主要联赛涵盖多个领域,具体如下:
    | 联赛名称 | 简介 |
    | ---- | ---- |
    | 机器人足球联赛 | 包含五个子联赛,从模拟机器人到全尺寸人形机器人都有涉及。 |
    | 机器人救援联赛 | 研究智能机器人对第一响应者的支持作用。 |
    | 家庭服务机器人联赛(RoboCup@Home) | 在日常环境中测试服务机器人。 |
    | 工作场景机器人联赛(RoboCup@Work)和费斯托赞助的物流联赛 | 灵感来源于工业应用。 |

  • 媒体关注度 :来自 22 个国家的 112 名记者参与报道,使得此次活动在 75 个国家得到了媒体关注。机器人世界杯电视至少有 60000 名独立观众,网站有 80000

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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