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蚁群算法（ACA)及其Matlab实现.m
采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点： 1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数 2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子 3程序设计步骤： 1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。 3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图 4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：
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灰色预测模型Matlab代码[比赛已经用过,保真好使]
灰色预测Matlab实现代码,在代码前面有例子介绍如何用,后面的代码改成你自己的数据即可直接运行,我们的代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便,保真呦!
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svm分类的matlab实现
svm分类的matlab实现
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susan角点检测算法
susan角点检测算法
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遥感图像几何纠正matlab编程
武测C方向遥感实习的图像几何校正Matlab编程，含实验数据，精度取决于你的刺点精度
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直流无刷电机双闭环控制系统.slx
直流无刷电机双闭环控制系统.slx
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mpc和pid控制绘图（PID_MPC.m）
PID_MPC.m
- 2021-05-06下载
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RRT*算法路径规划
【实例简介】实现RRT*算法在障碍物环境下的路径规划
- 2021-07-08 00:31:54下载
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CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go
CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go 【源码目录】 CFAR ├── cfar_ac.m├── cfar_ac_TEST.m├── cfar_go.m├── cfar_go_test.m├── cfar_os.m├── cfar_os_test.m├── cfar_so.m├── cfar_so_test.m├── cfar_tc.m├── cfar_tc_test.m├── env_edge.m└── env_uniform.m0 directories, 12 files【核心代码】% 单目标% SNR1=15; signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;%% 多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;
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psk/qam信号生成，并提取其时域频域特征（DataCreate.m）
时域、频域特征已经归一化，可直接做分类或回归任务
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