11、机器人路径规划算法的优化与比较

机器人路径规划算法的优化与比较

1. 案例研究 2

1.1 案例 2 示例 2

  • 参数范围 :5 ≤ x ≤ 26,5 ≤ y ≤ 26。
  • 起始点与目标点 :起始点为(22, 5),目标点为(21, 26)。
  • 算法计算结果 :Jaya 和 Rao 算法计算出 29 个点。Rao - 3 算法计算出 29 个最优坐标,具体坐标见表 1。
    | No. | X - Coordinate | Y - Coordinate | No. | X - Coordinate | Y - Coordinate |
    | — | — | — | — | — | — |
    | 1 | 22.00 | 5.00 | 16 | 14.25 | 17.31 |
    | 2 | 21.20 | 5.60 | 17 | 14.23 | 18.31 |
    | 3 | 20.47 | 6.28 | 18 | 14.31 | 19.31 |
    | 4 | 20.02 | 7.18 | 19 | 14.53 | 20.29 |
    | 5 | 19.96 | 8.17 | 20 | 14.82 | 21.24 |
    | 6 | 19.40 | 9.00 | 21 | 15.23 | 22.15 |
    | 7 | 18.75 | 9.76 | 22 | 15.72 | 23.03 |
    | 8 | 18.09 | 10.52 | 23 | 16.30 | 23.84 |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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