LOVO_LM-master
所属分类：matlab编程
开发工具：Python
文件大小：675KB
下载次数：0
上传日期：2021-04-18 14:04:11
上 传 者：
当当lei叮叮
说明： Ant Colony Algorithm (ACO) is a probabilistic algorithm used to find optimal paths.It was proposed by Marco Dorigo in his doctoral thesis in 1992 and was inspired by the behavior of ants that find their way in search of food.
文件列表:
codigo\funcoesauxiliares.py (8145, 2020-01-23)
codigo\lovo_gn.py (3684, 2021-01-25)
codigo\lovo_lm.py (4763, 2021-02-25)
codigo\modelos.py (5307, 2021-02-02)
codigo\teste_algoritmos.py (10373, 2021-01-31)
codigo\__pycache__\funcoesauxiliares.cpython-37.pyc (8417, 2021-02-25)
dados\01_dados_1000pt.dat (46960, 2020-01-23)
dados\01_dados_100pt.dat (4664, 2020-01-23)
dados\01_dados_5000pt.dat (236535, 2020-01-23)
dados\02_dados_1000pt.dat (47163, 2020-01-23)
dados\02_dados_100pt.dat (4697, 2020-01-23)
dados\02_dados_5000pt.dat (236541, 2020-01-23)
dados\03_dados_1000pt.dat (47619, 2020-01-23)
dados\03_dados_100pt.dat (4750, 2020-01-23)
dados\03_dados_5000pt.dat (238497, 2020-01-23)
dados\04_dados_1000pt.dat (47911, 2020-01-23)
dados\04_dados_100pt.dat (4753, 2020-01-23)
dados\04_dados_5000pt.dat (238326, 2020-01-23)
dados\05_dados_1000pt.dat (48549, 2020-01-23)
dados\05_dados_100pt.dat (4818, 2020-01-23)
dados\05_dados_5000pt.dat (238872, 2020-01-23)
dados\06_dados_1000pt.dat (48069, 2020-01-23)
dados\06_dados_100pt.dat (4798, 2020-01-23)
dados\06_dados_5000pt.dat (243002, 2020-01-23)
imagens\damping.png (89381, 2020-01-23)
imagens\modelos.png (57167, 2020-01-23)
codigo\__pycache__ (0, 2021-04-18)
codigo (0, 2021-04-18)
dados (0, 2021-04-18)
imagens (0, 2021-04-18)
# Metodo de Levenberg-Marquardt para Problemas de Otimizacao de Menor Valor Ordenado
## Introducao
Este repositorio contem implementacoes em *Python 3.6.7* do metodo LOVO-LM, descrito em
> Schwertner, A. E. (2019). O Metodo de Levenberg-Marquardt para Problemas de Otimizacao de Menor Valor Ordenado (Dissertacao de Mestrado). Universidade Estadual de Maringa - UEM, Maringa, PR, Brasil.
e do metodo de Gaus-Newton para problemas LOVO, tratado em
> Andreani, R., Cesar, G., Cesar-Jr, R. M., Martinez, J. M., e Silva, P. J. S. (2007). Efficient curve detection using a Gauss-Newton method with applications in agriculture. In Proc. 1st International Workshop on Computer Vision Applications for Developing Regions in Conjunction with ICCV, 2007-CVDR-ICCV07.
Assim como arquivos relativos aos testes descritos na dissertacao apontada acima.
## Como utilizar
- Caso queira executar novamente os testes, basta alterar os campos *OPCOES* e *PARAMETROS* presentes no arquivo *teste_algoritmos.py*, o qual se encontra na pasta *codigos*.
- Caso queira executar algum algoritmo isoladamente, basta compilar seu respectivo codigo e chamar o metodo como uma funcao, atribuindo os parametros desejados. Mais informacoes estao disponiveis no proprio codigo ou utilizar o comando *help('nome_da_funcao')* depois de compilar.
## Testes
Os seguintes parametros de *damping* estao implementados:
As funcoes modelo tomadas nos testes foram:
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