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本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真,对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境,输出各算法的路径规划结果,展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑,并附有测试运行图示,适用于机器人路径规划研究与教学演示。
本程序基于粒子群优化(PSO)算法实现多无人机路径规划,并与鲸鱼优化算法(WOA)进行对比。使用MATLAB2022A运行,通过四个无人机的仿真,评估两种算法在能耗、复杂度、路径规划效果及收敛曲线等指标上的表现。算法原理源于1995年提出的群体智能优化,模拟鸟群觅食行为,在搜索空间中寻找最优解。环境建模采用栅格或几何法,考虑避障、速度限制等因素,将约束条件融入适应度函数。程序包含初始化粒子群、更新速度与位置、计算适应度值、迭代优化等步骤,最终输出最优路径。
本程序基于双向RRT算法实现三维空间最优路径规划,适用于机器人在复杂环境中的路径寻找问题。通过MATLAB 2022A测试运行,结果展示完整且无水印。算法从起点和终点同时构建两棵随机树,利用随机采样、最近节点查找、扩展等步骤,使两棵树相遇以形成路径,显著提高搜索效率。相比单向RRT,双向RRT在高维或障碍物密集场景中表现更优,为机器人技术提供了有效解决方案。
本程序基于MATLAB 2022a实现,采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括:将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素,通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加密,随后进行解密并验证图像质量(如PSNR值)。实验结果展示了原图、加密图和解密图,分析了图像直方图、相关性及熵的变化,确保加密安全性与解密后图像质量。该方法适用于保护遥感图像中的敏感信息,在军事、环境监测等领域具有重要应用价值。
本程序基于遗传优化算法实现多AGV栅格地图路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。支持单个及多个AGV路径规划,输出路径结果与收敛曲线。核心程序代码完整,无水印。算法适用于现代工业与物流场景,通过模拟自然进化机制(选择、交叉、变异)解决复杂环境下的路径优化问题,有效提升效率并避免碰撞。适合学习研究多AGV系统路径规划技术。
本程序基于ECC(椭圆曲线密码学)簇内分组密钥管理算法,对无线传感器网络(WSN)进行MATLAB性能仿真。通过对比网络通信开销、存活节点数量、网络能耗及数据通信量四个关键指标,验证算法的高效性和安全性。程序在MATLAB 2022A版本下运行,结果无水印展示。算法通过将WSN划分为多个簇,利用ECC生成和分发密钥,降低计算与通信成本,适用于资源受限的传感器网络场景,确保数据保密性和完整性。
本程序基于和声搜索优化算法(Harmony Search, HS),实现机器工作调度的MATLAB仿真,输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程,优化任务在不同机器上的执行顺序,以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本,运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小(HMS)等,适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。
本程序基于遗传算法(GA)实现斜拉桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真,旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率ηq(0.95≤ηq≤1.05)的要求,目标是使ηq尽量接近1,同时减少加载车辆数量和布载耗时。程序通过迭代优化计算车辆位置、方向、类型及占用车道等参数,并展示适应度值收敛过程。测试版本为MATLAB2022A,包含核心代码与运行结果展示。优化模型综合考虑车辆总重量、间距及桥梁允许载荷密度等约束条件,确保布载方案科学合理。
本程序基于免疫算法实现物流仓储点选址优化,并通过MATLAB 2022A仿真展示结果。核心代码包括收敛曲线绘制、最优派送路线规划及可视化。算法模拟生物免疫系统,通过多样性生成、亲和力评价、选择、克隆、变异和抑制机制,高效搜索最优解。解决了物流仓储点选址这一复杂多目标优化问题,显著提升物流效率与服务质量。附完整无水印运行结果图示。
本程序针对云计算任务调度优化问题,旨在减少任务消耗时间、提升经济效益并降低设备功耗。通过对比蚁群优化算法(ACO)与蛙跳优化算法(SFLA),分别模拟蚂蚁信息素路径选择及青蛙跳跃行为,在MATLAB2022A环境下运行测试。核心代码实现任务分配方案的动态调整与目标函数优化,结合任务集合T与服务器集合S,综合考量处理时间与能耗等约束条件,最终输出优化结果。两种算法各具优势,为云计算任务调度提供有效解决方案。
本程序基于NSGA-II算法实现柔性作业调度优化,适用于多目标优化场景(如最小化完工时间、延期、机器负载及能耗)。核心代码完成任务分配与甘特图绘制,支持MATLAB 2022A运行。算法通过初始化种群、遗传操作和选择策略迭代优化调度方案,最终输出包含完工时间、延期、机器负载和能耗等关键指标的可视化结果,为制造业生产计划提供科学依据。
本程序基于BBO生物地理优化算法,实现三维空间路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过起点与终点坐标输入,算法可生成避障最优路径,并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地,利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离,确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印,适用于科研与教学场景。
本程序基于MATLAB2022A实现空域图信息的飞机航线图构建与飞行轨迹模拟。空域图是航空领域的重要工具,包含航线、导航点、飞行高度层等信息。程序通过航路网络建模(节点为机场/导航点,边为航线段)构建航线图,并依据飞行规则规划航线。飞行轨迹模拟包括确定起飞点与目的地、设置航路点及飞行高度层,确保飞行安全。完整程序运行结果无水印,适用于航空飞行计划制定与研究。
本程序基于入侵野草算法(IWO)优化KNN分类器,通过模拟自然界中野草的扩散与竞争过程,寻找最优特征组合和超参数。核心步骤包括初始化、繁殖、变异和选择,以提升KNN分类效果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了优化后的分类性能。该方法适用于高维数据和复杂分类任务,显著提高了分类准确性。
本程序使用MATLAB2022A模拟泵浦光与斯托克斯光在非线性光学材料中的耦合效应,基于拉曼散射原理。通过非线性薛定谔方程描述两者相互作用,实现能量转换与放大。核心代码展示了时间与距离上的光强变化,最终生成动态图像展示耦合过程。完整程序无水印,运行结果如附图所示。该仿真有助于理解非线性光学现象及其应用。
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
本程序基于生物地理算法(BBO)优化MLP多层感知机,通过MATLAB2022A实现随机数据点的趋势预测,并输出优化收敛曲线。BBO模拟物种在地理空间上的迁移、竞争与适应过程,以优化MLP的权重和偏置参数,提升预测性能。完整程序无水印,适用于机器学习和数据预测任务。
本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法,旨在降低OFDM信号的高峰均功率比(PAPR),以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证,核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码,最小化最大瞬时功率,同时约束信号重构误差,确保数据完整性。完整程序运行后无水印,展示优化后的PAPR性能提升效果。
本程序基于GARCH-Copula-CVaR模型,使用MATLAB2022A仿真金融系统性风险溢出效应。核心功能包括计算违约点、资产价值波动率、信用溢价及其直方图等指标。GARCH模型用于描述资产收益波动性,Copula捕捉依赖结构,CVaR度量极端风险。完整代码无水印输出。 具体步骤:首先通过GARCH模型估计单个资产的波动性,再利用Copula方法构建多资产联合分布,最后应用CVaR评估系统性风险。程序展示了详细的运行结果和图表分析,适用于金融市场风险量化研究。
该程序基于Big-Bang-Big-Crunch (BBBC)算法,在MATLAB2022A中实现目标函数最小值的计算与仿真。通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,算法在解空间中搜索最优解。程序初始化随机解集,经过扩张和收缩阶段逐步逼近全局最优解,并记录每次迭代的最佳适应度。最终输出最佳解及其对应的目标函数最小值,并绘制收敛曲线展示优化过程。 核心代码实现了主循环、粒子位置更新、适应度评估及最优解更新等功能。程序运行后无水印,提供清晰的结果展示。
本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法,旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性,优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析,验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制,增强了目标状态估计的准确性,尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
本程序通过最小二乘法(LS)和递归最大似然估计(RML)进行模型参数辨识,并在MATLAB2022A中仿真。仿真输出包括参数辨识误差及收敛值。程序展示了两种方法的参数估计值及其误差收敛情况,适用于控制系统设计与分析。最小二乘法适合离线批量处理,而RML则适用于实时在线处理。核心代码实现了LS辨识,并绘制了参数估计值和误差变化图。
本项目基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛(Adaptive-MCMC)算法,实现MATLAB仿真,并对比Kawasaki sampler、IMExpert、IMUnif和IMBayesOpt四种方法。核心在于利用历史采样信息动态调整MCMC参数,以高效探索复杂概率分布。完整程序在MATLAB2022A上运行,展示T1-T7结果,无水印。该算法结合贝叶斯优化与MCMC技术,通过代理模型和采集函数优化采样效率。
本程序基于灰狼优化(GWO)算法实现多目标优化,适用于2个目标函数的MATLAB仿真。使用MATLAB2022A版本运行,迭代1000次后无水印输出结果。GWO通过模拟灰狼的社会层级和狩猎行为,有效搜索解空间,找到帕累托最优解集。核心步骤包括初始化狼群、更新领导者位置及适应值计算,确保高效探索多目标优化问题。该方法适用于工程、经济等领域复杂决策问题。
本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构,对正弦测试信号进行小波分解和重构,并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括:绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征,适用于非平稳信号处理,在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。
本项目基于信息论开发了一种高动态范围(HDR)图像评价算法,并通过MATLAB 2022A进行仿真。该算法利用自然图像的概率模型,研究图像熵与成像动态范围的关系,提出了理想成像动态范围的计算公式。核心程序实现了图像裁剪处理、熵计算等功能,展示了图像熵与动态范围之间的关系。测试结果显示,在[μ-3σ, μ+3σ]区间内图像熵趋于稳定,表明系统动态范围足以对景物成像。此外,还探讨了HDR图像亮度和对比度对图像质量的影响,为HDR图像评价提供了理论基础。
本程序基于NURBS曲线实现数据拟合,适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重,精确表示复杂形状,特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行,展示了T1至T7的测试结果,无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数,最小化误差函数E,确保迭代收敛,提供高质量的拟合效果。
本程序基于蚁群优化(ACO)算法,使用MATLAB2022A进行城市最佳出行路径规划仿真。用户可调整城市数量,输出路径规划结果及ACO收敛曲线。核心代码实现最短路径更新、信息素强化与全局最优路径绘制。ACO模拟蚂蚁行为,通过信息素机制迭代优化路径,适用于不同规模的城市节点,展示从局部探索到全局最优的智能搜索过程。程序运行结果展示了点数较少、中等和较多时的路径规划效果,无水印。
本程序基于MATLAB 2022A,模拟光纤三维布里渊温度和应变分布。通过分析光波与声波在光纤中的相互作用(布里渊散射),实现对温度和应变的高分辨率测量。核心代码计算布里渊强度、频移,并生成三维可视化结果。该技术广泛应用于结构健康监测、地质灾害预警等领域。程序运行后无水印,展示清晰的仿真图像。
本程序基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程,确定了Itô扩散过程,并推导出交易长度的分布和密度函数,计算预期交易频率。核心代码在MATLAB2022A上运行,展示了交易策略的概率分布及卷积结果。算法原理涉及金融衍生品定价与风险管理,利用随机微分方程建模资产价格动态,求解相关偏微分方程以确定最优交易策略。
本程序基于线性核函数的SVM算法实现数据分类,使用MATLAB2022A版本运行。程序生成随机二维数据并分为两组,通过自定义SVM模型(不依赖MATLAB工具箱)进行训练,展示不同惩罚参数C下的分类结果及决策边界。SVM通过寻找最优超平面最大化类别间隔,实现高效分类。 核心代码包括数据生成、模型训练和结果可视化,最终绘制了两类数据点及对应的决策边界。此实现有助于理解SVM的工作原理及其在实际应用中的表现。
本项目基于遗传优化算法(GA)进行风力机位置布局的MATLAB仿真,旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制,通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤,在复杂约束条件下找到最优布局方案,提升风场整体能源产出效率。
本项目基于遗传算法(GA)优化多机无源定位系统的GDOP,使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作,迭代优化传感器配置,最小化GDOP值,提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤,最终展示优化后的传感器布局及其性能。
本程序基于小波变换和峰值搜索技术,实现光谱检测的MATLAB仿真,带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行,通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤,有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程,包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置,并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性,适用于复杂信号的非平稳特性分析。
本程序基于海鸥优化算法(SOA)进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真,输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为,通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间,找到全局最优解。
本程序基于排队理论,使用MATLAB2022A模拟客户结账等待时间,分析平均队长、等待时长、不能结账概率、损失顾客数等关键指标。核心算法采用泊松分布和指数分布模型,研究顾客到达和服务过程对系统性能的影响,适用于银行、超市等多个领域。通过仿真,优化服务效率,减少顾客等待时间。
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
本项目采用MATLAB2022A实现基于遗传算法的货柜货物摆放优化,初始随机放置货物后通过适应度选择、交叉、变异及逆转操作迭代求解,最终输出优化后的货物分布图与目标函数变化曲线,展示进化过程中的最优解和平均解的变化趋势。该方法模仿生物进化,适用于复杂空间利用问题,有效提高货柜装载效率。
本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
本项目基于MATLAB2022A,使用模拟退火(SA)和蚁群优化(ACO)算法求解旅行商问题(TSP),对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程,允许暂时接受较差解以跳出局部最优;ACO模仿蚂蚁信息素机制,通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强,ACO在路径优化类问题中表现优异。
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法,使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束,并设计相应方法,展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析,实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤: 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析,验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布,结合数值模拟技术,实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布,可改变其传播特性,如聚焦或加速。
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
本项目基于遗传算法(GA)优化无线传感器网络(WSN)的节点部署,旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真,展示了不同初始节点数量(15、25、40)下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤,逐步优化节点位置配置,最终达到最优覆盖率。
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
本研究基于控制理论,建立了多级线性供应链模型,利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大,导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型,描述各节点订单量与库存水平的动态变化,采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本,展示了模型的有效性和可扩展性。
本程序基于PSO粒子群优化算法,对配电网的可靠性指标(SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS)进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置,最小化停电频率和时长,提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行,展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为,每个粒子代表一个潜在解决方案,通过迭代搜索全局最优解,实现配电网的高效优化设计。