GSEMO算法框架图

GSEMO（Generalized Single-Objective Estimation of Distribution Algorithm）是一种基于分布估计的单目标优化算法。它的框架图如下：

1. 初始化：随机生成初始种群。
2. 评估：计算每个个体的适应度值。
3. 选择：根据适应度值选择一部分个体作为父代。
4. 生成：使用父代个体的信息构建新的子代个体。
5. 变异：对子代个体进行变异操作，引入新的搜索空间。
6. 评估：计算子代个体的适应度值。
7. 更新：根据适应度值更新种群。
8. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足则结束算法；否则返回步骤3。

相关问题

YOLO3算法框架图

YOLO3（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它的框架图如下：

1. 输入层：接收待检测的图像作为输入。

2. 基础网络：通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础网络，用于提取图像的特征。

3. 特征提取层：在基础网络的输出上添加一些额外的卷积层，以进一步提取图像的特征。

4. 分类器层：使用全连接层将提取到的特征映射到不同类别的概率。

5. 边界框回归层：使用全连接层预测每个边界框的位置和大小。

6. Anchor Boxes：在特征图上生成一系列锚框，用于捕捉不同尺度和长宽比的目标。

7. 目标分类与定位：通过计算锚框与真实目标框之间的IoU（交并比），将锚框分配给具体的目标类别，并预测目标框的位置。

8. 非极大值抑制（NMS）：对于重叠度较高的边界框，只保留得分最高的边界框，去除冗余的检测结果。

9. 输出层：输出最终的检测结果，包括目标类别、边界框位置和置信度。

图优化SLAM算法框架图

以下是图优化SLAM算法框架图：


在这个框架中，传感器数据被用来构建一个图，其中节点表示机器人在不同时间和位置的状态，边表示机器人在不同时间和位置之间的运动。然后，通过最小化误差函数来优化这个图，以获得更准确的机器人轨迹和地图。