公司里流行玩推箱子游戏，总共15关，可大家都被第11关难住了，一时没人能解，我写了个专门求解该问题的程序，只要把棋盘（0代表空闲，1代表阻碍物，2代表目标，3代表箱子on目标，4代表箱子，5代表worker）输入到txt文件中，修改加载的文件的代码位置，运行程序，不久就能给出计算结果，并以字符形式给出箱子的移动步骤。该程序纯属个人兴趣所为，现将其源代码公开，算是给同行们抛砖引玉吧

HFSS与MATLAB联合仿真设计超材料程序：一键自动建模、参数设置与电磁参数提取,HFSS与MATLAB联合仿真超材料设计程序：自动建模、材料设置、条件配置、求解扫频及参数提取一体化解决方案,HFSS和MATLAB联合仿真设计超材料程序，程序包括自动建模（可以改变超材料的结构参数），材料设置，边界和激励条件设置，求解扫频设置，数据导出以及超材料电磁参数提取，一步到位。 ,HFSS; MATLAB; 联合仿真设计; 超材料程序; 自动建模; 结构参数调整; 材料设置; 边界条件设置; 激励条件设置; 求解扫频; 数据导出; 电磁参数提取。,HFSS与MATLAB联合超材料仿真设计程序：自动建模与参数提取一体化

"matlab小程序-平面应力有限元求解器"是基于Matlab编程环境开发的一个计算工具，用于解决工程中的平面应力问题。在机械工程、土木工程、航空航天等领域，平面应力问题广泛存在，例如薄板结构分析、桥梁设计等。通过有限元方法（Finite Element Method, FEM），我们可以将复杂的连续体问题离散化为多个简单的元素，然后对每个元素进行分析，最后汇总得到整个结构的解。 这个Matlab小程序的核心在于将有限元方法应用于平面应力问题的求解。程序主要包括以下几个关键部分： 1. **main.m**：这是程序的主入口文件，它负责调用其他子函数，设置输入参数（如网格划分、边界条件、材料属性等），并显示计算结果。用户通常在此文件中修改或输入问题的具体信息。 2. **strain_compu.m**：这个文件实现了应变计算功能。在有限元分析中，首先需要根据节点坐标和单元类型计算单元内部的应变。应变是衡量物体形状变化的物理量，是位移的导数。此函数将节点位移转换为单元应变，为下一步计算应力做准备。 3. **stiffness.m**：刚度矩阵计算是有限元法的关键步骤。该函数根据单元的几何特性、材料属性和应变状态计算单元刚度矩阵。刚度矩阵反映了结构对变形的抵抗能力，与力和位移的关系密切。 4. **Assembly.m**：组装过程涉及到将所有单元的局部刚度矩阵合并成全局刚度矩阵，并处理边界条件。在这一阶段，程序会消除自由度，构建系统方程，以便后续求解。 在Matlab中实现有限元求解器，通常包括以下步骤： 1. **模型定义**：定义问题的几何形状，选择适当的单元类型（如线性三角形或四边形单元）来覆盖模型。 2. **网格生成**：将模型划分为一系列的小单元，生成节点和连接它们的元素。 3. **边界条件设定**：指定固定边界、荷载等外部条件，这些条件将影响结构的响应。 4. **刚度矩阵与载荷向量**：计算每个单元的刚度矩阵并进行组装，同时确定作用在结构上的载荷向量。 5. **求解线性系统**：使用Matlab的内置函数（如`linsolve`或`sparse`矩阵操作）求解由刚度矩阵和载荷向量构成的线性系统。 6. **后处理**：计算并显示结构的位移、应力、应变等结果，可以绘制图形以直观展示分析结果。 这个Matlab小程序为用户提供了一种便捷的工具，无需深入理解有限元法的底层细节，即可进行平面应力问题的模拟。用户可以根据具体需求调整代码，扩展其功能，例如引入非线性效应、考虑热载荷等。通过学习和使用这个程序，不仅可以掌握有限元分析的基本原理，还能提高Matlab编程技能。

【优化覆盖】基于matlab蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】.mp4

标题中提到了“RRT路径规划算法代码（MATLAB版本）”，说明这是一个关于RRT算法的MATLAB实现版本。RRT，即Rapidly-exploring Random Tree，是一种基于随机采样和树结构的路径规划算法，它广泛应用于机器人学、自动驾驶、工业自动化等领域，用于解决复杂环境下的路径规划问题。该算法的特点在于能够快速地搜索到一条从起点到终点的可行路径，尤其适用于高维空间和动态环境中的路径规划。RRT算法适合解决那些传统路径规划算法难以应对的非线性、非凸空间问题。 描述中强调了代码中包含了算法的注释，并采用了模块化编程方式，这对初学者非常友好，能够帮助他们快速理解和入门RRT算法。这表明该代码不仅具有实用性，同时也具有教学意义，能够成为学习RRT算法的优秀资源。 标签为“rtdbs”，这可能是指“Rapidly-exploring Random Tree with Bidirectional Search”，即双向快速扩展随机树算法。这是一种对RRT算法的改进方法，通过从起点和终点同时进行树扩展，可以进一步提高路径规划的效率和质量，尤其是在路径搜索的空间较大时效果更加明显。 文件列表中包含的多个.doc、.html和.txt文件，暗示了这个压缩包不仅包含了RRT算法的MATLAB代码，还可能包含了路径规划算法的理论讲解、代码解析、操作指南、实践案例等内容。这些内容对于初学者来说非常宝贵，能够帮助他们建立起路径规划算法的完整知识体系。其中的“在众多.doc、是一种基于树结构的路径规划算法它能够快速地搜索并生.doc、路径规划算法代码解析随着计算.html、路径规划算法代码版本技.html、探索路径规划算法从基础到实践在数字化时代路径规.html、路径规划算法代码.html”等文件名，显示了文件内容的多样性和丰富性，覆盖了从理论到实践、从入门到进阶的多个层面。而“1.jpg”可能是一张示意图或者算法的流程图，有助于可视化理解算法过程。“基于路径规划算法的代码实现及注释一.txt、当然可以下面是一篇关于随机扩展道路树路径规划.txt、路径规划算法代码版本一引言随着现代计.txt”这些文本文件可能包含了详细的算法实现说明和相关背景介绍。 这个压缩包是一个宝贵的资源，它不仅提供了RRT路径规划算法的MATLAB实现代码，还包含了详尽的理论讲解和实践指导，适合各个层次的学习者，尤其是对于初学者来说，能够帮助他们快速入门并深入理解RRT算法及其在路径规划中的应用。

基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电策略优化：实现高效有序充电以降低目标函数与成本,电力系统 电动汽车 新能源汽车 充电优化算法 基于飞蛾扑火算法的电动汽车群有序充电优化 使用飞蛾扑火算法求解一个充电策略优化问题。 目标是找到电动汽车充电站的最佳充电策略，以最小化目标函数 [号外][号外]程序都调试运行过 保证程序，仿真，代码的质量绝对可以 有问题直接 款。 问题背景： 考虑了一天内（24小时）三个电动汽车充电站的充电策略。 每个充电站有24个时段的充电策略，因此搜索空间的维数为72（3x24）。 每个时段都有一定的电价和电动汽车的充电需求 ,电力系统; 电动汽车; 新能源汽车; 充电优化算法; 飞蛾扑火算法; 充电策略; 搜索空间; 时段电价; 充电需求; 程序调试运行,基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电优化策略研究

在数学和科学计算领域，延时微分方程（Delay Differential Equations, DDEs）是一种常见的模型，用于描述系统中具有时间滞后效应的现象。在实际应用中，DDEs广泛应用于生物、化学、工程、经济等多个学科。解决这类方程通常需要特殊的数值方法，其中龙格库塔法（Runge-Kutta methods）是一种常用且有效的工具。 龙格库塔法是一种数值积分方法，最初由卡尔·龙格和明可夫斯基分别独立发展，用于常微分方程（Ordinary Differential Equations, ODEs）的近似求解。该方法通过构造一系列加权函数，将微分方程的解近似为这些函数的线性组合，从而逐步推进解的时间步长。龙格库塔法有多种阶数，包括四阶、五阶、六阶等，阶数越高，精度通常也越高，但计算复杂度会增加。 对于延时微分方程，由于涉及到过去时间点的函数值，所以在数值求解时需要额外处理。通常的做法是先存储一定历史时期的解，然后在每次时间步进时考虑这个历史区间内的信息。MATLAB作为一个强大的数值计算环境，提供了丰富的工具箱支持DDEs的求解，如`dde23`、`dde solver suite`等函数。 在提供的压缩包文件中，"龙格库塔法求解延时微分方程matlab"可能是包含MATLAB代码的脚本或函数，用于演示如何利用龙格库塔法来解决DDE问题。通常，这样的代码会定义DDE的延迟项，设置初始条件，选择适当的龙格库塔方法，并进行时间步进计算。它可能还会包含对解的可视化和结果分析。 【源码使用必读】.url文件则可能是一个链接，指向详细的使用指南或者教程，帮助用户理解代码的工作原理，以及如何根据自己的需求修改和应用这段代码。在使用之前，建议先阅读这个链接，了解基本概念和操作步骤，以确保正确理解和运行代码。 为了深入理解这个压缩包中的内容，你需要熟悉MATLAB的基本语法和数值计算功能，特别是DDE的求解部分。同时，理解延时微分方程的数学背景也很重要，包括DDE的定义、解的存在性和稳定性分析等。此外，掌握一定的数值分析知识，如误差分析和稳定性理论，将有助于你更好地评估和优化求解过程。

"Matlab计算程序详解：求解协同角与传热场协同理论分析——含Fluent导出数据教程",求解协同角的Matlab计算程序；包括如何用fluent导出计算所需数据教程；传热的场协同理论分析。 ,求解协同角;Matlab计算程序;fluent导出数据教程;传热场协同理论分析,Matlab协同角计算程序：传热场协同理论分析教程 在现代工程计算与热分析领域，协同角的概念与传热场的协同理论分析是两个重要的研究方向。协同角通常用于描述流体流动与传热过程中的相协调程度，它能够帮助研究人员和工程师评估不同工况下的热效率和流动特性。而传热场的协同理论分析，则是从宏观角度研究传热过程与流场之间的相互作用和协同效应，这对于优化设计、提高能效和控制传热系统至关重要。 Matlab作为一款强大的数学计算和仿真软件，在工程计算领域得到了广泛的应用。Matlab计算程序能够处理复杂的数值计算问题，包括求解协同角和进行传热场的协同理论分析。通过编写专门的Matlab脚本和函数，可以实现对流体流动和传热过程的模拟，以及对协同效应的量化分析。这些计算程序可以协助工程师和学者深入理解热传递过程，从而设计出更加高效的热交换系统。 Fluent作为一款专业的流体动力学仿真软件，广泛应用于工业和学术研究中。Fluent能够生成复杂的流动和传热分析数据，这些数据对于协同角的计算和传热场的协同分析至关重要。为了将Fluent的计算结果导出并用于Matlab程序中，需要掌握特定的导出技巧和数据格式转换方法。这通常涉及到Fluent软件中的数据导出功能，以及Matlab中数据读取和处理的相关操作。 在本压缩包文件中，包含了若干文档和图片，这些文件详细介绍了如何在Matlab中编写计算程序以求解协同角，以及如何利用Fluent导出的数据进行传热场的协同理论分析。具体来说，这些文档可能涵盖了以下几个方面： 1. 如何在Matlab中设置和编写求解协同角的计算程序。 2. 涉及到的数学模型和算法，如传热场的协同理论模型，以及相关的求解方法。 3. Fluent数据导出的具体步骤和格式要求，确保导出的数据能够被Matlab程序有效读取和利用。 4. 传热场协同理论分析的实施过程，包括如何使用Matlab程序分析数据，以及如何根据分析结果进行系统优化。 5. 文件中还可能包含了相关的图像文件，用以展示计算过程中的关键步骤或者结果。 6. 理论分析与实际操作案例相结合，帮助用户更好地理解协同角计算和传热场分析在实际工程中的应用。 整个教程和文档旨在为工程技术人员提供一套完整的从理论到实践的指导方案，通过Fluent和Matlab软件的联合使用，实现高效准确的协同角计算和传热场分析。

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab对微环谐振腔中的光学频率梳进行仿真的方法，重点在于求解Lugiato-Lefever方程（LLE方程）。文中解释了LLE方程的关键参数如色散、克尔非线性、泵浦功率等的作用，并提供了具体的Matlab代码框架用于求解该方程。此外，文章还讨论了如何通过频谱分析来观察光频梳的生成过程，并探讨了不同参数对光频梳特性的影响。最终，作者强调了该仿真方法在基础光学研究和光通信领域的应用潜力。 适合人群：对光学频率梳、微环谐振腔及Matlab仿真感兴趣的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解微环谐振腔中光频梳的生成机制；②为从事光通信及相关领域工作的技术人员提供理论支持和实验依据；③作为教学工具，辅助学生学习非线性光学和数值计算方法。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现步骤，还分享了许多实用的经验和技巧，如参数选择、数值稳定性优化等。同时，作者鼓励读者尝试不同的参数组合，以探索更多有趣的物理现象。