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一阶二阶多智能体一致性控制的Matlab程序一阶二阶多智能体一致性控制的Matlab程序一阶二阶多智能体一致性控制的Matlab程序前言：多智能体控制的应用一、基础知识：图论与代数1.图论介绍2.图的Laplace矩阵二、一阶二阶多智能体控制一致性代码（Matlab）1. 一阶智能体2.二阶智能体3.二阶智能体的ode45算法总结前言：多智能体控制的应用智能体本是人工智能领域的概念，控制领域的智能
ROS及SLAM进阶教程（八）机器人协同编队算法原理及实现图论基础基于一致性的编队控制算法编队控制算法原理编队算法仿真实现多机器人协同编队需要将理论和实践紧密地结合起来，其应用包括编队队形生成、保持、变换和路径规划与避障等等都是基于图论的理论基础完成的。图论基础控制协同多智能体动态系统是通过通信图进行相互联系的动力学问题，通信图表明了各个节点之间的信息流。协同控制的目标是为各个节点设计控制协...
drawio是一款强大、免费的绘图工具，使用起来非常方便，非常好用，可以满足大部分画图功能，例如UML、页面设计（Android&iOS）等visio能画的图它都可以画。支持网页版使用（网页版可以自己部署一套）以及客户端使用（支持windows，MacOS以及Linux）。该项目开源在github上的源码：https://github.com/jgraph/drawio-desktop软件
细节这里就不在多说 可以参考https://www.zhihu.com/question/35866596或者统计方法学李航中所述
文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法前言随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人
图神经网络（GNN）一.背景图神经网络的概念首先由 Gori 等人（2005）[16] 提出，并由 Scarselli 等人（2009）[17] 进一步阐明。这些早期的研究以迭代的方式通过循环神经架构传播邻近信息来学习目标节点的表示，直到达到稳定的固定点。该过程所需计算量庞大，而近来也有许多研究致力于解决这个难题。在本文中，图神经网络代表的是所有用于图数据的深度学习方法。受到卷积网络在计算...
文章目录Dijkstra算法的思路与关键点Dijkstra算法的时间复杂度之前一直默认Dijkstra算法时间复杂度为 o(n2)o(n^{2})o(n2)，没有思考过具体的时间复杂度，今天把这个弄清楚。Dijkstra算法的思路与关键点思路：广度优先 + 松弛所有点分为两个集合SSS和TTT，SSS最开始只包括源点sss，剩余点都位于TTT。SSS集合表示已经计算出最短路径的点集合，TTT表示尚
文章目录一，什么是关键路径二，求解关键路径需要的4个描述量三，如何求得关键路径视频参考：6.6.4关键路径2–求解关键路径一，什么是关键路径【引例 1】某项目的任务是对A公司的办公室重新进行装修如果10月1日前完成装修工程，项目最迟应该合适开始？（需要完成的活动、每个活动所需时间、及先期需完成工作如下图所示）【引例 2】准备一个小型家庭宴会，晚6点宴会开始，最迟几点开始准备？压缩哪项活动时间可以使
用最大流解决二分图最大匹配 Bipartite Matching
【干货满满！】在介绍最短路径之前我们首先要明白两个概念：什么是源点，什么是终点？在一条路径中，起始的第一个节点叫做源点；终点：在一条路径中，最后一个的节点叫做终点；注意！源点和终点都只是相对于一条路径而言，每一条路径都会有相同或者不相同的源点和终点。而最短路径这个词不用过多解释，就是其字面意思：在图中，对于非带权无向图而言，从源点到终点边最少的路径（也就是BFS广度优先的方法）；而对于带权图而言，
带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现)文章目录带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现)一、邻接矩阵表示法二、本次程序实现的功能三、带权无向图的结构体定义四、创建无向图及邻接矩阵五、输出邻接矩阵六、输出顶点集合七、判断两顶点是否邻接八、全部代码九、测试一、邻接矩阵表示法定义：所谓邻接矩阵存储，是指用一个一维数组存储图中顶点的信息，用一个二维数组存储图中边的信息（即各顶点之间的邻接关系），存储顶点
迪杰斯特拉算法（求最短路径）迪杰斯特拉算法用于查找图中某个顶点到其它所有顶点的最短路径，该算法既适用于无向加权图，也适用于有向加权图。注意，使用迪杰斯特拉算法查找最短路径时，必须保证图中所有边的权值为非负数，否则查找过程很容易出错。迪杰斯特拉算法的实现思路图 1 是一个无向加权图，我们就以此图为例，给大家讲解迪杰斯特拉算法的实现思路。图 1 无向加权图假设用迪杰斯特拉算法查找从顶点 0 到其它顶点
遍历的定义：从已给的连通图中某一顶点出发，沿着一些边访遍图中所有的顶点，且使每个顶点仅被访问一次，就叫做图的遍历，它是图的基本运算．一:深度优先遍历（ＤＦＳ）１，在访问图中某一起始顶点Ｖ后，由Ｖ出发，访问它的任一邻接顶点Ｗ１２，再从Ｗ１出发，访问与Ｗ１邻接但还未被访问过的顶点Ｗ２；３，然后再从Ｗ２出发，进行类似的访问．．．．．．４，如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点Ｕ为止．５，接
文章目录摘要什么是拓扑序列拓扑序的求法摘要本文主要介绍拓扑排序，和求解拓扑排序的方法。什么是拓扑序列拓扑序列是对于有向图而言的，有向图的拓扑序是其顶点的线性排序，使得对于从顶点uuu 到顶点vvv的每个有向边uvuvuv， uuu 在排序中都在vvv之前。例如对于下图：对于上图， 存在4条边：（1,3）（1,2）（2,4）（2,3）该图的拓扑序必须要满足以下两点：每个顶点只出现...
邻接表我们发现，当图中的边数相对于顶点较少时，邻接矩阵是对存储空间的极大浪费。我们可以考虑对边或弧使用链式存储的方式来避免空间浪费的问题。回忆树结构的孩子表示法，将结点存入数组，并对结点的孩子进行链式存储，不管有多少孩子，也不会存在空间浪费问题。应用这种思路，我们把这种数组与链表相结合的存储方法称为邻接表（Adjacency List）。邻接表的处理办法是这样。1）图中顶点用一...
关于如何创建邻接矩阵这件事，其实在离散数学中我们已经学过了，这里只是把它边的代码化了；
今天做洛谷的时候刷到好多图论的题，发现自己在这一方面算法的掌握还是有待提高啊。在这就先介绍最小生成树的算法吧。最小生成树最小生成树（minimum spanning tree）是由n个顶点，n-1条边，将一个连通图连接起来，且使权值最小的结构。最小生成树可以用Prim（普里姆）算法或kruskal（克鲁斯卡尔）算法求出。此外还可以用bfs和dfs生成，分别叫bfs生成树和dfs生成树。例：Prim
数据结构C++——拓扑排序文章目录数据结构C++——拓扑排序一、前言二、拓扑排序的概念及作用三、拓扑排序的实现①拓扑排序的实现原理②拓扑排序中FindInDegree()函数的实现③拓扑排序的代码实现④完整测试代码四、总结一、前言拓扑排序需要用到栈和邻接表的相关知识，由于笔者在之前的文章中已经介绍过栈和邻接表，此处不再过多赘述，对此部分还不太了解的读者欢迎移步此文章，共同学习！：数据结构C++——
无向图创建邻接矩阵、深度优先遍历和广度优先遍历一、概念解析：（1）无向图：（2）邻接矩阵：二、创建邻接矩阵：三、深度遍历、广度遍历（1）深度遍历概念：（2）广度遍历概念：四、实例展示一、概念解析：（1）无向图：假设图G由两个集合V和E组成，记为G={V , E}。其中V是顶点的有限集合，E是连接V中两个不同顶点的边的有限集合。如果E中的顶点对是有序的，即E中的每条边都是有方向的，则称G是有向图。如
作为一个伪ACMer,先来首广为人知的打油诗:模拟只会猜题意，贪心只能过样例，数学上来先打表，规律一般是DP，组合数学碰运气，计算几何瞎暴力，图论一顿套模板，数论只会GCD,递归递推伤不起，搜索茫然TLE，分治做得像枚举，暴力枚举数第一，数据结构干瞪眼，怒刷水题找信心。文章目录1、什么是树2、最小生成树3、最小生成树的应用4、实现最小生成树的两种算法4.1 prim (普里姆算法)4.2 krus
Dijkstra算法算是贪心思想实现的，首先把起点到所有点的距离存下来找个最短的，然后松弛一次再找出最短的，所谓的松弛操作就是，遍历一遍看通过刚刚找到的距离最短的点作为中转站会不会更近，如果更近了就更新距离，这样把所有的点找遍之后就存下了起点到其他所有点的最短距离。迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(
总结可以看这个：link排斥或和相容或的区别和理解=排斥或指的是左右两个命题不能同时成真，比如题目中的江西人或安徽人，很明显一个人不可能同时是江西人和安徽人（按一般情况，不要钻牛角尖），又比如一个人是男或女，这也是排斥或。=而相容或则是左右两个命题允许同时成真，比如第一题的爱唱歌或爱听音乐，这很明显不是非我即你的关系，爱唱歌和爱听音乐是相容的。设 p,q 均为命题，在--------条件下，p 与
给定一个n行m列的矩阵，请找出最大数与最小数并交换它们的位置。若最大或最小数有多个，以最前面出现者为准（矩阵以行优先的顺序存放，请参照样例）。
networkx学习与使用——（4）连通性与连通分量连通性与连通分量networkx中的连通性分析参考连通性与连通分量连通性定义：若一个途中人两点间有路径相通，则称此图为连通图。例如：networkx学习与使用——（3）路与圈中创建的APANET就是一个连通图，但并不是所有的图都是连通图。连通分量定义：若图G的节点子集满足如下两个条件：子集中任意两个节点间均有路径相通；该子集不是其他任何满足条件1
目录1图1.1 有向图1.2 完全图1.3稀疏、稠密图1.4 连通图1.5图的实现方案1.5.1邻接矩阵（Adjacency Matrix）1.5.2邻接表（Adjacency List）1.6代码实现1.6.1图的基础接口1.6.2顶点定义1.6.3边的定义1.6.4整体代码1图图由顶点（vertex）和边（edge）组成，通常表示为 G = (V, E)。G表示一个图，V是顶点集，E是边集，顶
文章目录什么是八皇后问题？一、生成器是什么，如何使用？二、如何分析这种问题将其转化为程序？1.找到回溯问题的基线2.找到排查皇后位置的冲突条件3.找到问题迭代的条件4.了解列表类型的特殊之处3.如何将找到的结果反馈出来？3.完整代码总结什么是八皇后问题？八皇后问题（英文：Eight queens），是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题，是回溯算法的典型案例。问题表述为：在8×8格的
1.一个图的补图的点集合和原图一样，且边集合与原图的边集合并起来后等价于以原图的点集合为基础得到的完全图的边集合，也就是说完全图的边集合 - 原图的边集合 = 原图的补图的边集合（三个图的点集合都一样）2.导出子图：点集合是原图点集合的非空子集V，然后再在原图的边集合中找到两个端点均在点集合V中的边元素，并将这些边元素称成一个新的边集合，得到的这个边集合就是导出子图的边集合。偶数 * 偶数 = 偶
图算法中的静态几何特征，以及如何使用python中的networkx库实现网络密度、中心性指标、有向网络和加权网络的静态特征
文档阅读笔记 NetWorkX 使用方法及 nx.draw()相关参数。Python+NetworkX画图的nx.draw_networkx(函数详解)networkx在02年5月产生，是用python语言编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行
举例import networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt我们先通过nx.erdos_renyi_graph(10, 0.15)方法随机生成图像er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.15)nx.draw(er,node_size=300,with_labels = True,pos = nx.spring_layout(e
弗洛伊德（Floyd）算法1.算法原理算法使用距离矩阵和路由矩阵。距离矩阵是一个n×nn \times nn×n矩阵，以图GGG的nnn个节点为行和列。记为W=[wij]n×nW=[w_{ij}]_{n\times n}W=[wij]n×n，wijw_{ij}wij表示图GGG中viv_ivi和vjv_jvj两点之间的路径长度。接点则记录最后一个）。路由矩阵是一个n×nn\times n
概率图模型–因子图 – 潘登同学的Machine Learning笔记文章目录概率图模型--因子图 -- 潘登同学的Machine Learning笔记简单回顾概率图模型回顾贝叶斯网络简单回顾马尔可夫随机场(MRF)因子图将贝叶斯网络用因子图表示将马尔科夫随机场用因子图表示总结简单回顾概率图模型概率图就是概率论+图论;最大的贡献就是联合概率分布可以表示为局部势函数的连乘积;回顾贝叶斯网络将联合概率
提示：前文写了D搜索算法，是一种贪心算法。文章目录前言一、D*算法是什么？二、原理以及代码步骤1.原理分析2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、D*算法是什么？D*算法也是用于机器人路径规划问题的启发式方法，
目录一、读取数据（1)文件中读取数据（2）代码中直接读取二、画图折线图要想指定横纵轴的刻度范围或指定相应取值：(或者X轴不规则增长）柱状图其实现在有很多在线网站就可以直接导入数据画图，不需要使用python也可以直接画图。使用python代码画图主要有两个步骤：读取数据画图（调整图的布局）一、读取数据数据读取有两种方式: 一是从文件中读取（.csv;.xls;.xlsx等）；二是直接在代码中赋值（
最近在看《算法图解》，其中第七章狄克斯特拉算法个人感觉并没有讲的清楚，比如看完7.1节给人的感觉是狄克斯特拉算法会遍历图中的每一条边，后续狄克斯特拉不适用负权边的说法就站不住脚了。后续在查阅诸多资料之后，总结文章一篇，尽可能以通俗易懂且思路清晰的方式来讲解狄克斯特拉算法。...
文章目录创建图表节点边检查图的元素从图中删除元素使用图构造函数什么用作节点和边访问边和邻居向图、节点和边添加属性图形属性节点属性边缘属性多图图生成器和图操作1. 应用经典的图操作，例如：2. 使用对经典小图之一的调用，例如，3. 对经典图使用（构造性）生成器，例如，4. 使用随机图生成器，例如，5. 使用常见的图形格式读取存储在文件中的图形绘制图形创建图表创建一个没有节点和边的空图。import
弗洛伊德（Floyd)算法详解
在我们深入研究工具之前，了解现有工具的类别很重要。所有可视化工具包都是根据特定目的构建的，因此您必须确保工具的目的符合您的需要。我将所有图形可视化工具分为四大类：开发工具，帮助开发人员处理图表。探索工具，帮助分析师探索数据关系。分析工具，用于揭示趋势和差异。报告工具，用于创建和组织数据报告。1. Neo4j浏览器（开发工具）该Neo4j的浏览器可能与Neo4j的工作时，你会碰到的第一件事情。作为数
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