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RSS订阅原创 PID模糊控制算法（附MATLAB仿真程序）
对于PID控制器，通常有两个输入变量（误差e和误差变化率ce）和三个输出变量（调整后的Kp、Ki、Kd）。你需要为这些变量定义适当的范围和隶属函数。
2024-11-29 10:41:03
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原创 优化算法（五）—梯度下降算法（附MATLAB程序）
假设我们要最小化的目标函数为 J(θ)，其中 θ 是我们需要优化的参数。梯度下降算法是优化问题中一种强大且有效的工具，通过简单的迭代过程，能够在多种应用中找到合适的解。在实际使用中，选择合适的学习率和优化策略是确保其有效性的关键。优化算法（一）—遗传算法（Genetic Algorithm）附MATLAB程序-优快云博客优化算法（二）—粒子群优化算法（附MATLAB程序）-优快云博客优化算法（三）—模拟退火算法（附MATLAB程序）_模拟退火算法csdn-优快云博客。
2024-09-25 22:08:20
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原创 优化算法（四）—蚁群算法（附MATLAB程序）
蚁群算法通过信息素的动态更新和基于概率的路径选择，模拟自然界中蚂蚁的觅食行为，解决复杂的组合优化问题。以上公式是该算法的基本框架，具体应用时可能会根据问题的特点进行调整。优化算法（一）—遗传算法（Genetic Algorithm）附MATLAB程序-优快云博客优化算法（二）—粒子群优化算法（附MATLAB程序）-优快云博客优化算法（三）—模拟退火算法（附MATLAB程序）_模拟退火算法csdn-优快云博客tij%5CrhoijL_%7Bk%7DijJ_%7Bk%7D。
2024-09-19 22:57:32
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原创 优化算法（三）—模拟退火算法（附MATLAB程序）
模拟退火算法的基本原理是通过模拟金属退火过程中的加热和冷却来寻找最优解。它结合了随机搜索和概率接受机制，使得算法在解空间中既有广泛的探索能力，又能逐渐集中于最优解。优化算法（一）—遗传算法（Genetic Algorithm）附MATLAB程序_matlab遗传算法程序-优快云博客优化算法（二）—粒子群优化算法（附MATLAB程序）-优快云博客%7Bx%7D%27x%7Bx%7D%27%5Calpha%5Calpha。
2024-09-15 23:50:22
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原创 优化算法（二）—粒子群优化算法（附MATLAB程序）
粒子群优化算法是一种简单而有效的优化算法，具有良好的全局搜索能力。通过调整惯性权重和学习因子，可以在不同的问题上进行优化。此MATLAB示例提供了PSO算法的基本实现，并可以根据需要扩展到多维问题和更复杂的目标函数。优化算法（一）—遗传算法（Genetic Algorithm）附MATLAB程序-优快云博客P_%7Bi%7DP_%7Bg%7DX_%7Bi%7DV_%7Bi%7DP_%7Bi%7DP_%7Bi%7DP_%7Bg%7DP_%7Bi%7DP_%7Bg%7Dc_%7B1%7Dc_%7B2%7D。
2024-09-13 10:15:31
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原创 优化算法（一）—遗传算法（Genetic Algorithm）附MATLAB程序
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索算法，用于寻找复杂优化问题的近似解。它模拟了自然选择和遗传学中的进化过程，主要用于解决那些传统算法难以处理的问题。
2024-09-12 22:22:14
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原创 无迹卡尔曼滤波算法（C语言代码）
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种非线性状态估计算法，它通过无迹变换来处理非线性系统，相比扩展卡尔曼滤波（EKF），UKF在处理非线性系统时更具鲁棒性。下面是一个简单的无迹卡尔曼滤波器的C语言实现示例。这个实现展示了如何定义UKF并进行状态估计。
2024-09-05 23:08:39
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原创 PID控制算法（C语言代码）
PID控制（比例-积分-微分控制）是一种常用的控制算法，用于自动化控制系统中。下面是一个简单的PID控制算法的C语言实现示例。这个示例展示了如何定义一个PID控制器，并在主程序中使用它。
2024-09-05 23:05:44
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原创 模糊控制算法（C语言代码）
模糊控制器是一种基于模糊逻辑的控制算法，广泛应用于控制系统中，尤其是在处理复杂和不确定性较高的系统时。模糊控制器通过将精确的控制规则转换为模糊逻辑规则来实现控制目标。以下是一个简化的模糊控制算法的 C 语言代码示例，展示了如何实现一个基本的模糊控制系统。这个示例代码实现了一个简单的模糊控制器，用于温度控制。具体包括模糊化、规则库、推理和去模糊化步骤。代码解释 模糊集合定义：隶属度计算：模糊化：规则库：去模糊化：主程序：这个示例代码展示了一个基础的模糊控制系统的实现，可以根据实际需求扩展和优化。
2024-09-01 23:58:14
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原创 深度强化学习算法（七）（附带MATLAB程序）
演员-评论家方法（Actor-Critic Methods）在强化学习中是一种有效的策略优化和价值估计方法。它通过将策略优化（演员）和价值函数估计（评论家）结合起来，能够在多种环境中实现较好的学习效果。以下是演员-评论家方法应用的总结，包括其优点、挑战以及应用领域。演员-评论家方法通过有效结合策略优化和价值估计，提供了一种强大且灵活的强化学习算法。它在处理连续动作空间、高维状态空间以及复杂任务时表现出色。尽管面临一些挑战，但其在各种应用领域的成功案例表明，它是解决复杂强化学习问题的重要工具。
2024-09-01 23:51:09
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原创 卡尔曼滤波算法（c语言代码）
卡尔曼滤波器由两部分组成：预测和更新。预测步骤预测状态估计值。预测协方差矩阵。更新步骤计算卡尔曼增益。更新状态估计值。更新协方差矩阵。
2024-08-30 22:48:15
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原创 深度强化学习算法（六）（附带MATLAB程序）
近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种现代强化学习算法，旨在在策略优化过程中保持稳定性和有效性。PPO算法的核心思想是通过对策略更新的控制来避免过大的变动，从而提高训练过程的稳定性和可靠性。PPO是一种有效且稳定的策略优化算法，通过引入剪切机制来控制策略更新幅度，从而保证了训练过程的稳定性。它的简单实现和良好的性能使其成为强化学习领域中常用的算法之一。深度强化学习算法（一）（附带MATLAB程序）-优快云博客。
2024-08-30 22:42:10
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原创 自适应PID控制算法（c语言代码）
要创建一个自适应PID控制算法，你可以结合传统的PID控制算法和一些自适应机制。这里是一个详细的C语言示例，其中自适应机制会根据误差的变化动态调整PID参数。
2024-08-29 07:00:00
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原创 电机PWM控制（C语言代码）
这个示例代码展示了如何在STM32微控制器上配置和使用PWM信号来控制电机。根据你的具体应用场景和硬件平台，你可能需要对代码进行调整和优化。
2024-08-29 07:00:00
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原创 粒子滤波算法（c语言代码）
粒子滤波（Particle Filter），也被称为序列蒙特卡罗方法，是一种用于非线性系统状态估计的贝叶斯滤波方法。以下是一个简单的粒子滤波算法的C语言代码示例。这段代码展示了如何实现一个基本的粒子滤波器，包括初始化粒子、更新粒子权重、重采样等步骤。
2024-08-28 19:30:53
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原创 扩展卡尔曼滤波算法（C语言代码）
扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常用的状态估计方法，适用于非线性系统。在 C++ 中实现 EKF，可以通过类和函数的方式更好地组织代码。下面是一个简单的 C++ 实现示例，涵盖了 EKF 的基本步骤：状态预测、协方差预测、状态更新和协方差更新。1. 头文件和类定义2、预测步骤3、更新步骤4、主函数示例代码解释 类定义：预测步骤：更新步骤：主函数：依赖库示例代码使用了 Eigen 库来处理矩阵运算。你可以通过以下命令安装 Eigen
2024-08-28 19:18:44
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原创 深度强化学习算法（五）（附带MATLAB程序）
我们首先定义一个目标函数，它表示在当前策略下的期望累计奖励。假设我们的目标是最大化从状态分布中采样的累计奖励。目标函数可以表示为：其中R 是累积奖励，是给定参数的策略函数% 环境的网格尺寸% 目标位置% 移动% 上% 下% 左% 右end% 确保状态在环境范围内% 奖励和完成标志reward = 1;else% 小的负奖励以鼓励较短路径endend策略梯度方法的推导过程涵盖了如何通过直接对策略函数进行优化来提高累积奖励。
2024-08-28 19:09:23
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原创 深度强化学习算法（四）（附带MATLAB程序）
DDPG 将 DPG 的思想与深度学习相结合，使用神经网络来近似策略和价值函数。策略网络（Actor Network）：用于生成动作。价值网络（Critic Network）：用于评估动作的价值。目标网络（Target Networks）：策略和价值网络的延迟副本，用于稳定训练过程。DDPG 通过使用确定性策略梯度和深度神经网络，能够有效地处理高维连续动作空间的强化学习任务。它结合了价值函数和策略函数的深度学习方法，以及稳定训练的目标网络和经验回放机制，为连续控制问题提供了一个强大的解决方案。
2024-08-26 22:21:22
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原创 编程学习方法——感悟分享
编程的确是一条充满挑战的道路，每个开发者都可能在这条路上遇到挫折。面对Bug的迷宫和复杂算法，以下是一些我用来克服困难的策略，希望能为你的编程之路提供帮助。
2024-08-26 13:00:26
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原创 深度强化学习算法（三）（附带MATLAB程序）
PER使用一个优先级函数来评估每条经验的重要性。一般而言，优先级可以通过经验的“TD误差”（Temporal Difference Error）来衡量。TD误差反映了当前Q值估计与实际回报之间的差异。公式如下：是即时奖励。是折扣因子。是下一个状态-动作对的Q值。是当前状态-动作对的Q值。优先级经验回放通过根据经验的重要性调整采样概率，能够提高学习效率和训练速度。通过优先级的动态调整和重要性采样的补偿，PER使得学习过程更加有效，并能更快地收敛到优良策略。
2024-08-26 09:59:05
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原创 深度强化学习算法（二）（附带MATLAB程序）
环境示例（你需要根据实际环境修改）% 示例环境转移函数% 示例状态转移% 示例奖励函数end双重 Q 学习通过使用两个 Q 函数来分别选择和评估动作，有效地减少了 Q 值的过度估计问题。该方法对稳定性和性能的提高具有重要作用，特别是在复杂的环境和任务中。通过这种方式，双重 Q 学习算法在很多实际应用中都比传统的 Q 学习算法表现得更为优秀。注意可参考：深度强化学习算法（一）（附带MATLAB程序）-优快云博客1%7D+
2024-08-24 17:04:09
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原创 深度强化学习算法（一）（附带MATLAB程序）
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了深度学习和强化学习的优点，能够处理具有高维状态和动作空间的复杂任务。DQN 将 Q 学习与深度神经网络结合，通过深度神经网络来逼近 Q 函数，并使用经验回放和目标网络来提高训练的稳定性和效率。深度 Q 网络（DQN）是一种将深度学习与 Q 学习结合的方法，用于处理具有高维状态空间的强化学习问题。深度强化学习是一个快速发展的领域，新的算法和技术不断涌现，推动着人工智能的发展。目标网络是一个延迟更新的网络，用来稳定训练过程。
2024-08-23 10:02:23
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原创 滑模控制算法——基本原理（附MATLAB程序）
选择一个滑模面和是设计参数。是滑模面函数，通常我们希望系统状态在的面上滑动。我们以一个简单的二阶系统作为示例，其状态空间方程为：是系统矩阵是输入矩阵是输出矩阵假设我们的系统如下：滑模控制算法的核心在于设计合适的滑模面和控制律，并分析系统在滑模面上的稳定性。通过上述公式和步骤，可以有效地设计滑模控制器，以处理具有非线性和不确定性的动态系统。总的来说，滑模控制算法因其鲁棒性和灵活性在处理复杂控制问题中表现出色，但在实际应用中需要精心设计以克服抖振现象和其他潜在问题。BuxuABDC。
2024-08-22 09:59:46
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原创 自适应PID控制算法——基本原理（附MATLAB程序）
自适应PID控制算法是一种能够自动调整PID控制器参数（比例、积分、微分参数）的控制算法，以应对系统动态变化和环境条件的变化。PID（比例-积分-微分）控制器广泛用于工业控制系统中，通过调整控制参数来优化系统性能。
2024-08-21 09:53:56
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原创 模糊控制——基本原理（附MATLAB程序）
模糊化：使用隶属函数将实际输入转换为模糊集合的隶属度值。规则库：利用“如果-那么”规则将模糊输入映射到模糊输出。推理机制：通过规则的模糊化和模糊集合的合成，生成模糊输出。去模糊化：将模糊输出转换为具体的控制信号，常用的方法包括质心法和最大隶属度法。这些步骤综合起来，实现了模糊控制系统对复杂和不确定系统的有效控制。模糊控制系统通过结合模糊逻辑和规则库来处理复杂系统中的不确定性和模糊性。它的核心在于模糊集合和隶属函数，通过推理机处理模糊规则，并最终通过去模糊化生成具体的控制信号。
2024-08-20 09:23:08
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原创 PID控制算法——基本原理（附MATLAB程序）
PID 控制器是一种经典且有效的控制策略，通过比例、积分和微分三部分的调节，能够提供稳定的控制输出。虽然其设计和调节相对简单，但在实际应用中需要根据系统的具体需求进行调整，以实现最佳性能。
2024-08-19 09:53:05
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原创 蒙特卡洛定位算法——基本原理（附MATLAB程序）
蒙特卡洛定位算法是一种有效的定位技术，通过使用粒子滤波方法来处理机器人定位中的不确定性和复杂性。它在实际应用中表现出色，但也需要在计算资源和算法效率之间进行平衡。蒙特卡洛定位算法通过粒子滤波来近似贝叶斯滤波，从而对机器人的状态进行估计。其主要包括初始化粒子、根据控制输入预测粒子状态、根据观测更新粒子权重、重采样粒子以及估计机器人的位置和姿态。这种方法可以处理高维、非线性的定位问题，并在许多实际应用中表现良好。蒙特卡洛定位算法通过粒子滤波方法来估计机器人在环境中的位置和姿态。
2024-08-19 09:34:44
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原创 自适应权重函数——基本原理
自适应权重函数是一种动态调整权重的方法，用于改进模型的性能或优化问题的解决方案。它通常应用于机器学习、信号处理、控制系统和优化等领域。其核心思想是根据数据或环境的变化自适应地调整权重，以提高模型的准确性或系统的稳定性。
2024-08-18 11:52:29
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原创 无迹卡尔曼滤波算法——基本原理（附MATLAB程序）
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于处理非线性系统状态估计的递归滤波器。相比于扩展卡尔曼滤波（EKF），UKF在处理非线性问题时通常表现得更为精确和稳健。它通过一种称为“无迹变换”（Unscented Transform, UT）的技术来近似非线性函数，从而避免了对雅可比矩阵的计算，这使得它对非线性系统有更好的适应性。
2024-08-18 10:30:33
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原创 卡尔曼滤波算法——基本原理（附MATLAB程序）
卡尔曼滤波算法（Kalman Filter）是一种广泛应用于统计学、信号处理、控制工程等领域的递归滤波算法。它用于从一系列含有噪声的数据中估计出系统的状态。这种算法是由鲁道夫·卡尔曼（Rudolf E. Kálmán）于1960年提出的。
2024-08-18 10:13:28
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原创 粒子滤波算法——基本原理（附MATLAB程序）
粒子滤波（Particle Filter, PF），又称为序贯蒙特卡罗方法，是一种用于非线性、非高斯动态系统的状态估计方法。粒子滤波通过对状态空间进行离散化，并使用随机采样的方式来估计系统的状态。与扩展卡尔曼滤波（EKF）不同，粒子滤波不需要对系统模型进行线性化，这使得它在处理高度非线性问题时表现出色。
2024-08-17 13:43:38
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原创 扩展卡尔曼滤波算法——基本原理（附MATLAB程序）
扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）的一个扩展，主要用于处理非线性系统中的状态估计问题。
2024-08-17 12:13:31
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