CMAES（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy）是一种基于种群的全局优化算法，广泛应用于解决复杂的非线性优化问题。MATLAB是实现这种算法的常见平台，因其丰富的数学函数库和友好的编程环境而受到青睐。在这个压缩包中，包含了一系列与CMAES优化算法相关的MATLAB代码。 `cmaes.m`：这是CMAES算法的核心实现文件。它可能包含了初始化种群、适应度评价、进化策略更新、协方差矩阵适应性调整等关键步骤。在MATLAB中，CMAES通常通过迭代过程来寻找目标函数的最小值，每次迭代会根据当前种群的性能调整种群分布，以期望找到更好的解。 `Rosenbrock.m`、`Rastrigin.m`、`Ackley.m`、`Sphere.m`：这些都是常用的测试函数，用于评估优化算法的效果。这些函数代表了不同类型的优化问题，如Rosenbrock函数是著名的鞍点问题，Rastrigin函数具有多个局部最小值，Ackley函数是非凸且无界的，Sphere函数则是简单的全局最小值问题。将CMAES应用到这些函数上，可以检验算法在各种情况下的性能。 `main.m`：这是主程序文件，它调用`cmaes.m`并传入测试函数，执行优化过程。主程序通常会设置优化参数（如种群大小、最大迭代次数等），然后记录和显示优化结果，如最佳解、目标函数值和进化过程中的解的质量变化。 学习和理解CMAES优化算法及其MATLAB实现，需要掌握以下几个关键概念： 1. **种群进化**：CMAES基于群体智能，每个个体代表一个可能的解决方案。随着迭代进行，种群不断演化，优胜劣汰。 2. **适应度评价**：每个个体的适应度由目标函数值决定，越小的值表示更好的适应度。 3. **遗传操作**：包括选择、交叉和变异，用于生成新的解并保持种群多样性。 4. **协方差矩阵**：CMAES的关键在于更新和利用协方差矩阵来控制种群的分布。矩阵反映了个体之间的相关性和分布形状，有助于探索解空间。 5. **精英保留策略**：确保每次迭代至少保留一部分优秀的解，以避免优良解的丢失。 6. **参数调整**：如学习率、种群规模、精英保留数量等，它们对算法性能有很大影响，需要根据具体问题进行适当设置。 通过分析和运行这个MATLAB代码包，不仅可以了解CMAES算法的工作原理，还可以学习如何在实际问题中应用优化算法，对于提升在机器学习、工程优化等领域的问题解决能力非常有帮助。

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行单相交-交变频电路仿真的方法，特别是采用了近似余弦交点法替代传统余弦交点法。文中首先解释了近似余弦交点法的基本原理及其优点，如简化控制电路、提高仿真效率。接着展示了具体的Matlab代码实现，包括参数设置、同步信号生成、触发脉冲生成以及波形合成等步骤。同时，文章讨论了不同参数设置对输出波形的影响，并提供了优化建议，如增加LC滤波器以减少谐波失真。此外，还探讨了仿真过程中的一些实用技巧，如调整载波频率、引入死区时间补偿等。 适合人群：电气工程专业学生、电力电子研究人员、从事电力系统仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于电力电子课程设计、毕业设计、科研项目等场景。主要目标是帮助读者掌握单相交-交变频电路的工作原理和仿真方法，能够独立完成相关课题的研究和报告撰写。 其他说明：文章强调了近似余弦交点法的灵活性和实用性，指出这种方法不仅简化了仿真过程，而且能够在非精密场合提供足够的精度。同时提醒读者注意输入输出频率的比例关系，避免因频率过高导致波形畸变。

MOT-sGPLDA-SRE14 说话人验证的PLDA多目标优化培训 准备数据，创建目录./data和./temp 将NIST SRE14 i-vector挑战官方数据放在“ ./data/”上，其中有“ development_data_labels.csv，dev_ivectors.csv，ivec14_sre_segment_key_release.tsv，ivec14_sre_trial_key_release.tsv，model_ivectors.csv，target_speaker_peak。 运行./python/sre14_preprocess.py。 它将生成“ ./temp/sre14.mat” 运行./matlab/gplda_demo.m 该脚本将显示为“ ./temp/sre14.mat”，结果为2.347、2.456（开发数据集，EER），2.307（评估

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用，毫米波雷达天线，稀疏阵优化，matlab源代码

基于七自由度冗余机械臂的运动力学建模与优化Matlab代码包,基于七自由度冗余机械臂的SRS构型运动学建模与优化Matlab代码,SRS构型七自由度冗余机械臂运动学建模全套matlab代码 代码主要功能: [1]. 基于臂角参数化方法求解机械臂在给定末端位姿和臂角下的关节角度； [2]. 求解机械臂在给定末端位姿下的有效臂角范围，有效即在该区间内机械臂关节角度不会超出关节限位； [3]. 以避关节限位为目标在有效臂角区间内进行最优臂角的选取，进而获取机械臂在给定末端位姿下的最优关节角度。 购前须知: 1. 代码均为个人手写，主要包含运动学建模全套代码； 2. 代码已经包含必要的注释； 包含原理推导文档，不包含绘图脚本以及urdf； ,SRS构型;七自由度;冗余机械臂;运动学建模;Matlab代码;臂角参数化方法;关节角度求解;有效臂角范围;关节限位避障;最优臂角选取。,基于Matlab的SRS构型七自由度冗余机械臂运动学建模与优化代码

内容概要：本文详细介绍了利用多目标粒子群算法（MOSO）对电机结构进行优化的方法。主要内容涵盖MOSO函数的构造，包括如何将电机结构参数（如绕组匝数、气隙长度等）作为输入，计算关键性能指标（如效率、转矩等），并通过代价函数综合评价。文中还提供了完整的MATLAB代码示例，演示了从初始化粒子群到迭代寻优直至获得帕累托前沿解的具体步骤。此外，针对实际应用中可能出现的问题给出了优化建议和技术细节，如惯性权重动态调整、边界条件处理等。最后，通过实例展示了该方法的有效性和优越性，证明能够显著提高优化效率并降低成本。 适合人群：从事电机设计及相关领域的工程师、研究人员，特别是希望掌握先进优化算法的应用者。 使用场景及目标：适用于需要同时考虑多个相互冲突的设计目标（如效率、成本、体积等）的复杂电机结构优化任务。通过运用MOSO算法，可以在大量可行解空间中快速定位最优或接近最优的解决方案，从而指导实际产品设计。 其他说明：文章不仅提供了理论解释，还包括详细的代码实现和图形展示，帮助读者更好地理解和应用这一先进技术。对于初学者而言，建议逐步跟随示例练习，熟悉各个模块的功能后再尝试应用于具体项目。

内容概要：本文针对空中集群网络中面临的两大挑战——UAV（无人驾驶飞行器）任务卸载优化和服务质量保障——进行了深入探讨并提出了两种关键机制。（1）基于动态任务负载和无人机（UAV）路径规划优化的计算任务卸载策略，它考虑了UAV位置和运动预测因素来决定何时何地执行计算任务，以便最大限度地减少资源浪费与数据传输延迟；（2）基于不同时间段变化特性设计的大时间尺度和小时间尺度下灵活高效的网络切片资源共享框架，用以维持系统稳定运行及提高整体效能。 适合人群：对于有兴趣研究或者从事无人机动态网络管理和通信优化的技术专家，以及想要进一步探索该前沿课题的学生群体。 使用场景及目标：适用于希望增强无线通信网性能、改善资源利用情况的场景；其主要目的在于降低空中集群系统的通信成本同时提升响应速度和服务水平。 阅读建议：重点在于理解如何应用提出的机制解决实际问题。注意跟随文章脉络，先从理论上把握新方法的设计思路，再看实验部分验证这些想法的有效性和实用性，最好能复现实验以加深理解和掌握关键技术要点。

《现代优化计算方法（第二版）》一书深入探讨了在优化领域内具有重大影响力的三种算法：禁忌搜索算法、模拟退火算法以及遗传算法。这些算法不仅在理论研究上占有重要地位，而且在实际应用中展现出强大的问题解决能力，尤其是在处理复杂度高、解空间庞大的优化问题时。 ### 禁忌搜索算法 禁忌搜索算法(Tabu Search, TS)是一种基于局部搜索的优化算法，由Glover于1986年提出。它通过引入“禁忌”机制来避免陷入局部最优解，从而能够在更广泛的解空间中进行搜索。TS算法的核心在于动态维护一个禁忌表，记录最近被访问过的解决方案或移动，以防止算法重复探索同一路径，这有助于跳出局部最优，寻找更优的全局解。 ### 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)源于固体物理学中的退火过程，由Kirkpatrick等人于1983年首次应用于组合优化问题。SA算法通过模拟金属冷却过程中的物理现象，即随着温度的逐渐降低，原子能量状态的变化概率也会减小，最终达到最低能量状态。在优化问题中，温度对应着算法接受较差解的概率，随着迭代次数的增加，温度逐渐降低，算法更倾向于接受那些能改善目标函数值的解，从而逼近全局最优解。 ### 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种启发式搜索算法，灵感来源于自然选择和遗传学原理。GA通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和自然选择等机制，对候选解进行编码，并在种群中进行交叉和变异操作，从而不断演化出更优秀的解。GA能够有效处理大规模的、非线性的、多模态的优化问题，尤其适用于没有解析解的问题。 这三种算法各有特点，禁忌搜索算法强调在局部搜索中避免重复，模拟退火算法利用物理过程的模拟来实现全局搜索，而遗传算法则借鉴了生物进化的智慧，通过种群的演化来逼近最优解。它们在解决NP-hard类问题、组合优化问题、调度问题等领域展现出了卓越的性能。 《现代优化计算方法（第二版）》通过对这些算法的详细介绍和实例分析，为读者提供了深入了解优化算法的机会，同时也为实践者提供了丰富的工具箱，帮助他们在各自的专业领域内解决复杂的优化问题。无论是理论研究者还是工程实践者，都能从中获得宝贵的洞见和实用的技术指南。

内容概要：本文基于ROS（机器人操作系统）搭建了6自由度机械臂的运动轨迹规划仿真平台。首先利用SolidWorks建立机械臂模型，并通过SW2URDF插件生成URDF文件，完成机器人模型的描述。接着，利用Moveit!的设置助手完成运动规划相关文件的配置，在三维可视化平台Rviz中实现了笛卡尔空间的直线与圆弧插补。路径规划方面，采用RRT（快速扩展随机树）和RRTConnect算法，完成了高维空间和复杂约束下的无碰撞路径规划。仿真结果显示，RRTConnect算法收