强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
前言 前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略...
一篇带你速通差分算法（C/C++）
差分算法是一种在计算机科学中常用的算法，特别是在处理序列数据时，它可以帮助我们快速计算出序列中相邻元素的差值。时间复杂度可以达到O(1)，在C++中实现差分算法不仅可以提高程序的效率，还可以简化代码的复杂度。本文将详细介绍差分算法的原理、C++实现方法以及算法例题。 算法原理 上一篇博客一篇带你速通前缀和算法（C/C++）-CSDN博客我们介绍了前缀和算法，这一篇文章就与前缀和...
R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型
1引言 在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。 > set.seed(112233) ...
差分进化算法在图像处理中的应用研究(Matlab代码实现）
1 概述文献来源：生物的进化普遍遵循达尔文的“物竞天择、适者生存”的准则,即通过个体之间的选择、交叉和变异来适应自然环境。进化算法就是仿效生物界进化过程的新型优化方法,不依赖与问题的具体特征,具有通用、简单、并行处理等优点,因此被认为是对21世纪的计算机技术有重大影响的关键技术。 差分进化算法提出时间较晚,但其以较强的全局收敛能力、鲁棒性和稳定性迅速成为进化算法领域的研究热点。差分进化算法保留了....
差分进化算法在图像处理中的应用研究（Matlab代码实现）
1 概述本文为Storn和Price制定的著名差分进化计算智能算法的实现。该算法使用Otsu准则作为适应度函数，可用于使用多个阈值对灰度图像进行阈值设置。该程序旨在生成任何灰度图像的0到255级直方图，然后尝试找到阈值，在该阈值下，图像可以最佳地分离为属于图像前景的像素和属于图像背景的像素。最佳阈值的评估使用Otsu标准进行，阈值的Otsu适应度作为“类间方差”返回。值越高，适合度越好。差分进化....
改进的多目标差分进化算法在电力系统环境经济调度中的应用（Python代码实现）【电气期刊论文复现】
改进的多目标差分进化算法不仅可以应用在电力系统环境经济调度，换其他多目标函数和约束条件依然适用。主要是把这个工具用好，用在其他多目标经典问题上，然后就可以写一篇期刊论文。下面是运行结果：迭代一千次： 1 电力系统环境经济调度数学模型2 改进的多目标差分进化算法 3 Python代码实现3.1 结果迭...
【ARIMA-WOA-LSTM】差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化算法-LSTM预测研究（python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述差分自回归移动平均模型(ARIMA)是一种广泛应用于各领域的预测模型1-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表....
基于差分进化算法的微电网调度研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述全球能源枯竭和环境污染的日益加重，如何提高能源利用率和减少污染排放一直是关键问题，为解决当前的微电网问题提供了新思路。微电网是一种新型的分布式能源组织结构，被视为整合可再生能 源的有效平台，使可再生能源....
【无功优化】基于多目标差分进化算法的含DG配电网无功优化模型【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码、数据、文章讲解1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经济性和 电压稳定....
m基于混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应视频背景提取算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下：混合高斯模型背景提取: 利用混合高斯模型处理这段视频，黑车已经运动离开画面左下角时，左下角仍然有黑车，这种现象我们称为“鬼影”。其产生的原因是由于混合高斯模型是对图像每个像素建立模型，所以算法的更新速度跟不上物体的变化，产生了滞留情况，这就是“鬼影” 如图所示，（a）中原始图像左下角的黑车静止，所以背景更新图像中左下角也有一个黑...
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