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通过遗传算法优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数,以输出误差为目标值,迭代求得最优参数。采用MATLAB 2022a验证,利用遗传算法全局寻优特性,自动完成参数整定,适合复杂及非线性系统,有效提升控制性能。
本文介绍了一种使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)对无人飞行器(UAV)在三维空间中的运动轨迹进行预测和估计的方法。该方法通过状态预测和观测更新两个关键步骤,实时估计UAV的位置和速度,进而生成三维轨迹。在MATLAB 2022a环境下验证了算法的有效性(参见附图)。核心程序实现了状态估计和误差协方差矩阵的更新,并通过调整参数优化滤波效果。该算法有助于提高轨迹跟踪精度和稳定性,适用于多种应用场景,例如航拍和物流运输等领域。
1. **功能描述**: 提出了一个去抖动缓冲区感知调度器,结合用户终端的缓冲状态减少服务中断。该算法通过动态调整数据包发送速率以优化网络延迟和吞吐量。 2. **测试结果**: 使用MATLAB 2022a进行了仿真测试,结果显示De-Jitter Buffer算法在网络拥塞时比RR调度算法更能有效利用资源,减少延迟,并能根据网络状态动态调整发送速率。 3. **核心程序**: MATLAB代码实现了调度逻辑,包括排序、流量更新、超时和中断处理等功能。 仿真结果和算法原理验证了De-Jitter Buffer算法在无线网络调度中的优势。
摘要: 本研究聚焦于COPE协议与RLNCBR算法(MATLAB仿真),整合随机线性网络编码与背压路由,优化网络编码技术以增强吞吐量与鲁棒性。实验在MATLAB2022a下执行,展示了平均传输次数随接收节点数(N:2-10)变化趋势(P1=...=Pn=0.08,重传间隔100Δt)。COPE协议利用编码机会提高效率,而RLNCBR算法动态调整路径,减少拥塞,提升成功率。数学模型与仿真实验证实算法有效提升网络性能,降低时延与丢包率。[总计239字符]
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络(WSN),优化节点布局与数量,以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下,算法通过选择、交叉与变异操作,逐步改进节点配置,最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模,结合遗传算法,实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中,采用二进制编码表示节点状态,适应度函数考量覆盖率与连通性,通过选择、交叉和变异策略迭代优化,直至满足终止条件。
MCKP-MMF算法是一种启发式流量估计方法,用于寻找无线传感器网络的局部最优解。它从最小配置开始,逐步优化部分解,调整访问点的状态。算法处理访问点的动态影响半径,根据带宽需求调整,以避免拥塞。在MATLAB 2022a中进行了仿真,显示了访问点半径请求变化和代价函数随时间的演变。算法分两阶段:慢启动阶段识别瓶颈并重设半径,随后进入周期性调整阶段,追求最大最小公平性。
这是一个基于粒子群优化(PSO)的图像融合算法,旨在将彩色模糊图像与清晰灰度图像融合成彩色清晰图像。在MATLAB2022a中测试,算法通过PSO求解最优融合权值参数,经过多次迭代更新粒子速度和位置,以优化融合效果。核心代码展示了PSO的迭代过程及融合策略。最终,使用加权平均法融合图像,其中权重由PSO计算得出。该算法体现了PSO在图像融合领域的高效性和融合质量。
**摘要:** K-means聚类算法分析,利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和,优点在于简单快速,适合大数据集,但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限,提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值,计算距离代价,寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
摘要: 使用MATLAB2022a对比了二进制编码与实数编码的遗传优化算法,关注最优适应度、平均适应度及运算效率。二进制编码适用于离散问题,解表示为二进制串;实数编码适用于连续问题,直接搜索连续空间。两种编码在初始化、适应度评估、选择、交叉和变异步骤类似,但实数编码可能需更复杂策略避免局部最优。选择编码方式取决于问题特性。
摘要: 本研究关注无线Mesh网络中的机会路由与网络编码融合技术,特别是MORE协议。机会路由利用无线特性提高网络效率,而网络编码提升网络吞吐量。在分析这两项技术的基础上,提出改进MORE的方案,优化节点选择和路径测量,以增强网络性能。使用MATLAB2022a进行仿真验证。尽管MORE独立于MAC层并应用线性网络编码,但其ETX测量可能存在不准确问题,该问题成为改进的重点。
摘要(Markdown格式): - 📈 ACO算法应用于WSN路由优化,MATLAB2022a中实现,动态显示迭代过程,输出最短路径。 - 🐜 算法模拟蚂蚁寻找食物,信息素更新与蚂蚁选择策略确定路径。信息素增量Δτ += α*τ*η,节点吸引力P ∝ τ / d^α。 - 🔁 算法流程:初始化→蚂蚁路径选择→信息素更新→判断结束条件→输出最优路由。优化WSN能量消耗,降低传输成本。
在MATLAB2022a中,该程序模拟了两层基站网络,使用泊松分布随机生成Macro和Micro基站,并构建Voronoi图。它计算每个用户的信号强度,选择最强连接,并分析SINR和数据速率。程序还涉及能耗计算,包括传输、接收、处理和空闲能耗的分析。Voronoi图帮助可视化网络连接和优化能源效率。
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
- **LEACH协议**在WSN中通过分簇减少能耗,普通节点向最近簇头发送数据,簇头融合后发送给基站。本项目研究LEACH在不同初始能量、数据包及控制包长度条件下的网络性能,如剩余节点、能量、接收数据量和累计接收量。
摘要: 此MATLAB程序对比了LC-DANSE与LCMV波束形成算法在无线传感器网络中的性能,基于SNR和MSE指标。测试在MATLAB 2022a环境下进行。核心代码涉及权重更新迭代,用于调整传感器节点权重以增强目标信号。LC-DANSE是分布式自适应算法,关注多约束条件下的噪声抑制;LCMV则是经典集中式算法,侧重单个期望信号方向。两者在不同场景下各有优势。程序结果显示SNR和MSE随迭代变化趋势,并保存结果数据。
**摘要:** 本文探讨了基于虚拟力优化提升无线传感器网络(WSNs)覆盖率的方法。通过在MATLAB2022a中仿真,显示了优化前后网络覆盖率对比及收敛曲线。虚拟力优化算法模拟物理力,以优化传感器节点布局,防止重叠并吸引至目标区域,同时考虑墙壁碰撞。覆盖计算利用平面扫描法评估圆形和正方形传感器的覆盖范围。算法通过迭代优化网络性能,以提高WSNs的监控能力。
```markdown - MATLAB2022a中比较SG与RLS自适应波束成形算法。核心程序实现阵列信号处理,强化期望信号,抑制干扰。RLS以其高效计算权重,而SG则以简单和低计算复杂度著称。[12345] [6666666666] [777777] ```
Prony算法在MATLAB2022a中用于信号分析,识别复指数信号成分。核心程序通过模拟信号X1,添加不同SNR的噪声,应用Prony方法处理并计算误差。算法基于离散序列的复指数叠加模型,通过构建矩阵并解线性方程组估计参数,实现LTI系统动态特性的辨识。
**摘要** 该程序实现了基于结点电压法的配电网状态估计算法,旨在提升数据的准确性和可靠性。在MATLAB2022a中运行,显示了状态估计过程中的电压和相位估计值,以及误差随迭代变化的图表。算法通过迭代计算雅可比矩阵,结合基尔霍夫定律解决线性方程组,估算网络节点电压。状态估计过程中应用了高斯-牛顿或莱文贝格-马夸尔特法,处理量测数据并考虑约束条件,以提高估计精度。程序结果以图形形式展示电压幅值和角度估计的比较,以及估计误差的演变,体现了算法在处理配电网状态估计问题的有效性。
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于SFLA算法优化神经网络,降低训练误差。程序创建12个神经元的前馈网络,训练后计算性能。SFLA算法寻找最优权重和偏置,更新网络并展示训练与测试集的预测效果,以及误差对比。SFLA融合蛙跳与遗传算法,通过迭代和局部全局搜索改善网络性能。通过调整算法参数和与其他优化算法结合,可进一步提升模型预测精度。
使用MATLAB2022a,开发了一个基于RBF神经网络的自适应控制器Simulink S函数,进行了控制仿真。核心程序展示了RBF网络的权重和参数调整。测试结果显示了控制效果。RBF网络是一种三层前馈网络,利用高斯函数处理非线性系统。自适应控制器通过在线调整参数应对系统变化。网络学习分为自组织和有导师两个阶段,通过误差信号调整权重,确保系统稳定性。
该程序对比了基于极大似然法和最小二乘法的系统参数辨识,输出辨识收敛曲线和误差。在MATLAB2022a中运行,显示了测试结果。核心代码涉及矩阵运算和循环,用于更新和计算系统参数。算法原理部分解释了辨识的目的是建立数学模型,并介绍了极大似然法(基于概率统计)和最小二乘法(基于误差平方和最小化)两种方法。
该程序运用布谷鸟搜索算法进行多目标优化,设置三个目标函数,生成三维优化曲面和收敛曲线。在MATLAB2022a中运行,显示了迭代过程中的优化结果图。算法基于布谷鸟的寄生繁殖和列维飞行行为,通过非支配排序和拥挤度计算处理多目标问题。迭代中,新解不断被评估、更新并加入帕累托前沿,最终输出帕累托前沿作为最优解集。
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。
摘要: - 功能:使用蝗虫优化算法增强KNN分类器的特征选择,提高分类准确性 - 软件版本:MATLAB2022a - 核心算法:通过GOA选择KNN的最优特征以改善性能 - 算法原理: - KNN基于最近邻原则进行分类 - 特征选择能去除冗余,提高效率 - GOA模仿蝗虫行为寻找最佳特征子集,以最大化KNN的验证集准确率 - 运行流程:初始化、评估、更新,直到达到停止标准,输出最佳特征组合
**摘要** 本文档介绍了在MATLAB2022a中对无线传感器网络的VBF和DBR路由协议的性能仿真,关注能量消耗和节点存活。VBF协议依赖于节点的地理位置,采用源路由,通过矢量和管道路由选择转发节点。DBR协议则运用贪婪算法,基于节点深度决定转发,以接近水面为目标。两协议均考虑能量效率,但可能导致不必要的数据传输和重复分组,需优化策略以适应密集网络和避免冲突。
**摘要:** 使用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),在MATLAB2022a中实现路径规划,显示优化曲线与路线图。TSP寻找最短城市访问路径,算法通过避免局部最优,利用禁忌列表不断调整顺序。关键步骤包括初始路径选择、邻域搜索、解评估、选择及禁忌列表更新。过程示意图展示搜索效果。
使用MATLAB2022a,应用蛙跳优化算法(SFLA)调整神经网络权重,提升预测精度,输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测,蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新,直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。
该程序使用龙格库塔算法实现SIR模型预测病毒扩散,输出易感、感染和康复人群曲线。在MATLAB2022a中运行显示预测结果。核心代码设置时间区间、参数,并定义微分方程组,通过Runge-Kutta方法求解。SIR模型描述三类人群动态变化,常微分方程组刻画相互转化。模型用于预测疫情趋势,支持公共卫生决策,但也存在局限性,如忽略空间结构和人口异质性。
这是一个使用MATLAB2022a实现的自适应遗传算法解决车间调度问题的程序,能调整工件数和机器数,输出甘特图和适应度收敛曲线。程序通过编码初始化、适应度函数、遗传操作(选择、交叉、变异)及自适应机制进行优化,目标如最小化完工时间。算法在迭代过程中动态调整参数,以提升搜索效率和全局优化。
该程序使用MATLAB2022a进行ADOV和DSR路由协议的仿真,输出包括路由路径、跳数和长度。核心代码设置了30个节点的拓扑结构,通过`func_dijkstra`实现路由计算。算法原理部分介绍了ADOV基于跳数的最短路径寻找和DSR的源路由机制,两者都是按需反应式协议。路由发现、维护和更新过程在描述中得到详细解释。
该文探讨了无线传感器网络中的位置隐私保护,对比了NDRW路由与定向步幻影路由在安全时间和能耗方面的性能。在MATLAB2022a中进行测试,结果显示NDRW路由提供最长的安全时间,尤其在长距离传输时,且在近距离下能耗低于幻影路由。幻影路由虽消耗更多能量,但通过随机步创造幻影源以增强安全性。NDRW路由利用非确定性随机游走策略,避免拥堵并提高效率,而幻影路由则引入方向性控制,通过启发式算法优化路径选择。
摘要: 本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题(VRPTW),在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发,服务客户并返回,需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制,目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)的基本原理及其在VRPTW中的应用,包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时,提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略,以应对时间窗限制并提升算法性能。
该文介绍了车辆路径问题(VRP)的优化求解,特别是动态车辆路径问题(DVRP)。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试,展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用,目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解,而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点,提高搜索效率。在DVRP中,算法需考虑问题特性和约束,以找到高质量解。
该文介绍了车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)中的组合优化问题CDVRP,旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试,结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法,包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法(GA)的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作,以及粒子群优化算法(PSO)的粒子表示、速度和位置更新。最后,GA-PSO混合算法结合两者的优点,通过迭代优化求解CDVRP问题。
这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目,采用GUI界面,比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术,擅长序列数据预测,其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系,而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。
基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点