- 基于GA的车间设施布局优化 - 各设施长宽、功能关系、物流量、搬运成本数据均在Excel中 - 待优化的两个变量分别存放设施的横纵坐标、横纵摆放抉择 - 设置了适应度函数和约束条件 - 完整matlab代码，main直接运行 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和教程，了解MATLAB的基本语法、变量和操作符等。2. MATLAB支持不同类型的数据，包括数字、字符串、矩阵和结构体等。学习如何创建、操作和处理这些数据类型是很重要的。3. MATLAB官方网站上有大量的示例和教程，可以帮助你学习各种MATLAB功能和应用。你可以按照这些示例逐步学习和实践。

模拟退火算法Matlab代码

1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

基于粒子群算法的发电机组经济出力分配附matlab代码.zip

1.程序说明: 这是一个完整的粒子群算法的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min⁡ y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年

核密度估计方法matlab代码，可求带宽和密度分布，自行更换数据，自行设置参数（可用默认值）

麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）由Jiankai Xue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者，其他个体作为跟随者，同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警，如果发现危险则放弃食物。麻雀通常是群居鸟类，种类繁多。与其他许多小鸟相比，麻雀和很强的记忆力。其中有两种不同类型的圈养家麻雀，发现者和加入者。发现者积极寻找食物来源，而加入者则通过生产者获得食物。此外，麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀，以减少其危险范围。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险。

欧拉公式求长期率的matlab代码黎曼解算器 代码段摘自Eleuterio F. Toro的Riemann解算器和“流体动力学数值方法” ，其中详细讨论了CFD的要点。 线性对流（ch2＆ch5＆ch13） 同时检查了平滑和不连续的初始速度曲线。 确切的解决方案很简单，只是沿特征线追溯即可。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-Friedrichs） Lax-Wendroff 暖光 戈杜诺夫 WAF 用法： 编译： g++ smooth.cc -std=c++11 -o advection.out或g++ discontinuous.cc -std=c++11 -o advection.out 执行： ./advection.out 情节： python3 animate.py data1.txt data2.txt （ data1.txt和data2.txt是您要比较的两种情况） Invisid Burgers方程（ch2和ch5） 仅检查不连续的初始速度曲线。 从分析上讲，确切的解决方案是冲击波或稀疏波。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-

lmnn 距离测度学习 MATLAB代码

PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。