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基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用 这段代码是一个用于无人车路径跟踪的程序。下面我将对程序进行详细的分析。 首先，代码的前几行是一些初始化设置，包括清除变量、关闭警告、添加路径等。然后定义了一些模拟参数，如模拟时间、预测步数、时间步长等。 接下来，定义了一个地图的结构体`Map`，其中包含了一系列的点坐标，用于描述路径。然后调用了`waypoint`函数对地图进行处理。 然后，程序初始化了一些状态参数，并定义了一些权重矩阵`W`和`WN`，用于优化控制问题。 接下来，程序进入主循环，直到模拟时间达到设定的时间长度。在每次循环中，程序首先更新当前位置，并判断是否到达目标点。然后计算参考轨迹和障碍物代价，并解决非线性模型预测控制（NMPC）最优控制问题。 在NMPC求解过程中，程序使用了一个while循环来迭代求解，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。在每次迭代中，程序计算控制输入，并更新状态。 最后，程序进行可视化展示，包括绘制地图、轨迹、参考轨迹等。 总的来说，这段代码实现了一个无人车路径跟踪的功能，通过优化控制问题来实现车

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灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。 仅适应于windows系统 这段程序主要是一个使用灰狼算法优化支持向量机（SVM）参数的过程。下面我将逐步解释程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路、解决的问题、涉及的知识点等。 首先，程序开始时使用tic函数启动计时器，用于计算程序的运行时间。然后，通过close all、clear和clc函数清空环境变量，确保程序从一个干净的状态开始。 接下来，程序读取两个Excel文件train.xlsx和test.xlsx，并将它们分别存储在train和test变量中。这两个文件包含了训练集和测试集的数据。其中，前n-1列是输入特征，最后一列是输出标签。 然后，程序进行数据预处理。使用mapminmax函数将训练集和测试集的数据归一化到[0,1]区间。归一化后的数据存储在train_wine和test_wine变量中。 接下来，程序利用灰狼算法选择最佳的SVM参数c和g。首先，定义了一些参数，如狼群数量、最大迭代次数、参数维度、参数取值上下界等。然后，初始化了Alpha