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旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法（IA）的解决方案，该算法模拟生物免疫系统的运作机制，通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤，有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行，展示了良好的优化效果。
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真，输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行，展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径，更新信息素矩阵，确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术，通过遗传算法优化水印嵌入参数，提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试，展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化，有效提升了水印技术的应用价值。
本程序基于离散差分法求解复杂微分方程组，将连续微分方程转化为差分方程，采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。在MATLAB2022a上测试通过，展示了运行结果。
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题，使用MATLAB2022a实现，输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，利用信息素和启发式信息指导搜索，有效求解带时间窗约束的车辆路径问题，最小化总行程成本。
本程序基于圆柱体镜子和光线跟踪技术，实现镜反射观测全景观图。通过模拟光线在场景与圆柱镜面之间的交互，构建出360°全景视图。核心算法涉及几何光学、计算机图形学和数值计算，适用于MATLAB 2022a版本。
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
本项目基于最小二乘法，利用Matlab对太阳黑子活动进行模型参数辨识和预测。通过分析过去288年的观测数据，研究其11年周期规律，实现对太阳黑子活动周期性的准确建模与未来趋势预测。适用于MATLAB2022a版本。
基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真，利用MATLAB的多种数学工具简化了模型分析计算过程。该模型通过一维周期势垒描述晶体中电子运动特性，揭示了能带结构的基本特征，对于半导体物理研究具有重要价值。示例代码展示了如何使用MATLAB进行模型求解和图形绘制。
本程序基于CVX凸优化实现电动汽车充放电调度，通过全局和局部优化求解，展示了不同情况下的负载曲线。程序在MATLAB 2022a上运行，有效平抑电网负荷峰值，提高电网稳定性。
该程序使用MATLAB 2022a版实现路线规划，通过排序节点权值并运用Prim算法生成最小生成树完成网络规划。程序基于TSP问题，采用遗传算法与粒子群优化算法进行路径优化。遗传算法通过编码、选择、交叉及变异操作迭代寻优；粒子群优化算法则通过模拟鸟群觅食行为，更新粒子速度和位置以寻找最优解。
该程序基于最小二乘递推（RLS）算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行，结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识，通过递推方式快速调整参数估计，保持较低计算复杂度。
该程序利用模糊神经网络实现移动机器人的路径规划，能在含5至7个静态未知障碍物的环境中随机导航。机器人配备传感器检测前方及其两侧45度方向上的障碍物距离，并根据这些数据调整其速度和方向。MATLAB2022a版本下，通过模糊逻辑处理传感器信息，生成合理的路径，确保机器人安全到达目标位置。以下是该程序在MATLAB2022a下的测试结果展示。
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题（VRP），使用MATLAB2022a版本实现，并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解，并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤，最终输出最优路径和相关数据图表。
该程序使用MATLAB 2022a版本实现基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计仿真。MUSIC算法通过区分信号和噪声子空间，利用协方差矩阵的特征向量估计信号到达方向。程序计算了不同角度下的MUSIC谱，并绘制了三维谱图及对数谱图，展示了高分辨率的DOA估计结果。适用于各种形状的麦克风阵列，尤其在声源定位中表现出色。
该程序基于粒子群优化（PSO）算法实现图像聚类识别，能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行，通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心，提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为，通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤，实现了高效的图像识别。
该程序对传感器网络进行分簇，考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法，本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行，展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合，实现了能量高效和网络可扩展性。
该程序基于蚁群优化算法（ACO）为无人机(UAV)规划最优巡检路线，将无人机视作“蚂蚁”，巡检点作为“食物源”，目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现，通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新，并在满足终止条件前不断迭代，最终输出最短路径及其长度。
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型，对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真，主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归，适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性，适用于复杂的高阶自回归模型。
本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计，并计算估计误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行，展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数，适用于多种系统模型。
该程序基于小波神经网络实现数据分类，输入为5个特征值，输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本，50组数据训练，30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征，提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。
本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题，启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现，通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤，最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
奇异谱分析（SSA）是一种基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法，适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线，并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构，适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型，以路段收费情况的优化为核心，并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证，显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略，下层则确保总阻抗最小，实现整体最优解。
该程序基于SIR模型预测疫情发展趋势，通过MATLAB 2022a版实现病例增长拟合分析，比较疫情防控力度。使用SIR微分方程模型拟合疫情发展过程，优化参数并求解微分方程组以预测易感者（S）、感染者（I）和移除者（R）的数量变化。![]该模型将总人群分为S、I、R三部分，通过解析或数值求解微分方程组预测疫情趋势。
该程序利用PSO算法优化5个4*20矩阵中的模块采集轨迹，确保采集的物品数量及元素含量符合要求。在MATLAB2022a上运行，通过迭代寻优，选择最佳模块组合并优化轨道，使采集效率、路径长度及时间等综合指标最优。具体算法实现了粒子状态更新、需求量差值评估及轨迹优化等功能，最终输出最优轨迹及其相关性能指标。
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行，通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补，高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略，通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新，不断迭代直至满足终止条件，旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
此程序在MATLAB2022a环境下运行，基于随机几何模型评估蜂窝网络的下行链路覆盖率和速率性能。通过模拟不同场景下的基站（BS）配置与噪声情况，计算并绘制了各种条件下的信号干扰加噪声比（SINR）阈值与覆盖率概率的关系图。结果显示，在考虑噪声和不同基站分布模型时，覆盖率有显著差异，提出的随机模型相较于传统网格模型更为保守但也更加贴合实际基站的分布情况。
此程序在MATLAB 2022a中实现了基于EM算法的GMM参数估计，用于分析由多个高斯分布组成的混合数据。程序通过迭代优化各高斯组件的权重、均值与协方差，直至收敛，并输出迭代过程的收敛曲线及最终参数估计结果。GMM假设数据由K个高斯分布混合而成，EM算法通过E步计算样本归属概率，M步更新参数，循环迭代直至收敛。
本文提出一种全局感知网络流量分配优化算法，针对现代网络中多路径路由的需求，旨在均衡分配流量、减轻拥塞并提升吞吐量。算法基于网络模型G(N, M)，包含N节点与M连接，并考虑K种不同优先级的流量。通过迭代调整每种流量在各路径上的分配比例，依据带宽利用率um=Σ(xm,k * dk) / cm来优化网络性能，确保高优先级流量的有效传输同时最大化利用网络资源。算法设定收敛条件以避免陷入局部最优解。
基于PSO粒子群优化的MATLAB仿真解决车间调度问题，输入机器与工作完成时间，输出甘特图与收敛图，实现多机器多任务最优并行调度。使用MATLAB 2022a版本运行，通过模拟鸟群觅食行为，不断更新粒子速度与位置寻找最优解，采用工序编码，总加工时间为适应度函数，实现快速收敛并可视化调度结果。
此程序采用卡尔曼滤波技术实现系统参数在线辨识，通过MATLAB 2022a仿真展现参数收敛过程、辨识误差，并比较不同信噪比下系统性能。卡尔曼滤波递归地结合历史估计与当前观测，优化状态估计。参数辨识中，系统参数被视为状态变量，通过迭代预测和更新步骤实现在线估计，有效处理了线性系统中的噪声影响。
通过和声搜索算法(HS)实现多机器并行工作调度，以最小化任务完成时间。在MATLAB2022a环境下，不仅输出了工作调度甘特图，还展示了算法适应度值的收敛曲线。HS算法模拟音乐家即兴创作过程，随机生成初始解（和声库），并通过选择、微调生成新解，不断迭代直至获得最优调度方案。参数包括和声库大小、记忆考虑率、音调微调率及带宽。编码策略将任务与设备分配映射为和声，目标是最小化完成时间，同时确保满足各种约束条件。
此项目旨在应对无线信号识别挑战，利用MATLAB/Simulink开发IEEE 802.11g OFDM信号识别算法。通过对标准的深入研究，设计并计算PLCP前导码数据，采用信号相关性进行信号鉴定。项目构建了完整的发射机模型，在AWGN信道下评估性能。通过生成特定的短训和长训序列，实现帧头检测，并模拟真实信号传输。测试使用MATLAB 2022a版本，展示了信号生成与识别的关键步骤及结果。
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。
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