基于matlab的模擬退火算法（SA）優化車輛路徑問題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運輸成本最低。一個位置由一臺車服務，且始于起點，返回起點。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

無人駕駛車輛局部路徑規劃+軌跡跟蹤Carsim配置流程+代碼講解。

基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

學習步驟： 1.配置本車數據 2.配置前車數據 3.兩輛車數據在同一動畫顯示

本課適合哪些人學習： 1、Optistruct拓撲優化設計人員 2、理工科學生和老師 3、仿真工程師 4、結構創新設計人員 5、結構優化人員 你會得到什么： 1、掌握多工況目標函數的創建 2、學會拓撲優化流程創建 3、優化控制參數的調整

基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題，實現L1范數最小化問題求解，首先構造信號，并進行離散余弦變換，保證稀疏度，采用多個方法進行稀疏重構，分別有，（1）基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls，（2）軟閾值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代閾值收縮算法（FISTA），（4）平滑L0范數的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追蹤算法（OMP），（6）壓縮感知重構算法之壓縮采樣匹配追蹤