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利用单纯形优化算法,用MATLAB编程对PID参数进行寻优
单纯形法是解决线性规划问题的一个有效的算法。线性规划就是在一组线性约束条件下，求解目标函数最优解的问题。资源中包含了实现计算单纯形表的Java代码。
本文主要研究控制系统PID参数的优化设计方法以及对PID控制的改进。
基于Nelder-mead单纯形法的改进人工蜂群算法研究.pdf
基于Nelder-Mead单纯形法的改进量子行为粒子群算法.pdf
所谓单纯形是指在n维空间中具有n+1个顶点的超多面体。利用单纯形的顶点,计算其函数值并加以比较,从中确定有利的搜索方向和步长,找到一个较好的点取代单纯形中较差的点,组成新的单纯形来代替原来的单纯形
提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法。该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,将免碰撞要求和路径最优要求融合
单纯形法: #导入包 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A,b,Aeq,beq c = np.array([115,90]) A =
采用C++编写的无约束单纯形算法，在vC6.0下运行通过。
直接输入系数矩阵及不等式,不必化为标准型即可计算。。。但本程序还不完善,在负数过多时可能不准确,但概率很小。
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