路径规划评价函数归一化

路径划评价函数归一化是将评价函数的取值范围映射到统一的区间，常用的方法有线性归一化和指数归化。下面是两种常见的归一化方法：

1. 线性归一化：
线性归一化是通过线性变换将评价函数的取值范围映射到[0, 1]区间。具体的计算公式如下：
normalized_value = (value - min_value) / (max_value - min_value)
其中，value是评价函数的原始取值，min_value和max_value分别是评价函数在所有样本中的最小值和最大值。

2. 指数归一化：
指数归一化是通过对评价函数的取值进行指数变换，将其映射到[0, 1]区间。具体的计算公式如下：
normalized_value = exp((value - min_value) / (max_value - min_value))
其中，value是评价函数的原始取值，min_value和max_value分别是评价函数在所有样本中的最小值和最大值。

这些归一化方法可以使不同评价函数具有相同的取值范围，方便进行综合评估和比较。需要注意的是，在进行归一化时应该根据具体情况选择适当的方法和参数，以保证评价函数的表达能力和区分度。

相关问题

无人机路径规划多目标函数如何归一化

无人机路径规划中的多目标函数通常涉及多个优化目标，如飞行时间、航程、航向角偏差、避障能力等。归一化是一个关键步骤，它将这些不同的量统一到同一尺度上，以便算法能够更有效地处理和比较它们。归一化的目的是确保每个目标对最终决策的影响是可比较的，而且不会因为量纲或数值范围差异导致偏好偏向某个目标。

归一化的过程一般有以下几种常见方法：

1. **最小-最大规范化（Min-Max Scaling）**：
将每个目标值 `x` 改变为 `(x - x_min) / (x_max - x_min)`，其中 `x_min` 和 `x_max` 分别是该目标的最小值和最大值。

2. **Z-Score标准化（Standardization）**：
这种方法通过减去均值 `μ` 并除以标准差 `σ` 来得到标准化值：`(x - μ) / σ`。这样可以使所有目标值分布在平均值0和标准差1之间。

3. **小数定标法（Decimal Scaling）**：
可以将较大的目标值除以一个大的基数，例如10或100，使其在0到1之间，方便计算。

4. **单位脉冲函数（Unit Impulse Function）**：
如果目标是二进制的（比如避障状态），可以用单位脉冲函数进行编码，0表示不满足条件，1表示满足。

归一化后的多目标函数通常会结合加权或者线性组合的方式，赋予每个目标一定的权重，以便算法综合考虑各个目标的优先级。执行归一化后，多目标优化器就能在一个统一的框架下寻找平衡点，使得无人机在满足多个目标的同时达到最优路径规划。

sns概率函数 归一化

SNS（Social Network Service）概率函数归一化是指将概率函数的取值范围映射到[0, 1]之间的过程。在社交网络中，概率函数常用于描述用户之间的关系强度、信息传播概率等。

概率函数归一化的目的是使得概率函数的取值范围统一，方便进行比较和计算。常见的归一化方法有线性归一化和softmax归一化。

1. 线性归一化：
线性归一化是通过线性变换将概率函数的取值范围映射到[0, 1]之间。具体操作是将原始概率值减去最小值，再除以最大值与最小值之差。公式如下：
归一化后的概率 = (原始概率 - 最小值) / (最大值 - 最小值)

2. Softmax归一化：
Softmax归一化是一种常用的概率函数归一化方法，它可以将任意实数范围内的值映射到[0, 1]之间，并且所有值的和为1。Softmax函数的定义如下：
归一化后的概率 = exp(原始概率) / sum(exp(原始概率))

以上是两种常见的概率函数归一化方法，可以根据具体的需求选择适合的方法进行归一化操作。