海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

带时间窗和容量限制的车辆路径规划(VRPTW)问题及其多种求解方法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、节约里程算法及禁忌搜索算法。重点讲解了遗传算法的具体实现步骤，包括主函数骨架、种群初始化、适应度计算、交叉操作等部分。文中提供了完整的MATLAB代码，并对每个模块进行了详细的解释，确保代码的可读性和易修改性。此外，还讨论了惩罚系数的设定以及实际应用中的注意事项。 适合人群：对车辆路径规划感兴趣的科研人员、物流行业从业者、算法开发者及学生。 使用场景及目标：适用于解决物流配送中的路径优化问题，旨在最小化运输成本并满足时间和容量约束。通过学习本文，读者能够掌握VRPTW问题的基本概念和解决方案，进而应用于实际物流调度系统中。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接运行，用户可以根据自身需求调整参数和数据集，以适应不同的应用场景。同时，文中提到的一些技巧也可以用于改进现有算法性能。

内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的永磁同步电机(PMSM)无感控制仿真方法，特别是IF（电流频率控制）结合反正切算法的位置估算技术。首先构建了一个可自定义参数的PMSM电机模型，涵盖了电压方程、运动方程以及电流微分方程。然后实现了IF控制算法，用于生成驱动电机所需的三相电流，并通过反正切法从反电动势中估算转子位置。此外，加入了滑模观测器和平滑滤波器以提高系统的稳定性和精度。文中还提供了多个调试经验和注意事项，如避免arctan2参数错误、正确设置低通滤波器的截止频率等。 适合人群：具有一定电机控制理论基础和技术背景的研发人员、工程师。 使用场景及目标：适用于中小功率、成本敏感的电机控制系统开发，尤其是无人机电调和工业伺服应用。目标是帮助读者掌握PMSM无感控制的基本原理及其仿真实现，从而能够应用于实际工程项目中。 其他说明：文章强调了仿真过程中需要注意的问题，如仿真步长的选择、参数调试技巧等，并给出了具体的解决方案。同时，还提到了将此算法移植到嵌入式平台（如STM32）的可能性，为进一步的实际应用奠定了基础。

内容概要：本文探讨了综合能源系统（微电网）的多电源容量优化配置及其运行策略，采用双层优化模型。上层模型旨在使投资成本最小化，下层模型则致力于将购售电成本和燃料成本降至最低。文中提供了详细的Python代码示例，展示了如何通过迭代过程不断调整容量和运行策略，最终达到成本最优。此外，还讨论了实际应用中的注意事项，如设备寿命、储能配置敏感性和约束条件的模块化设计等。 适合人群：从事能源系统规划、优化算法研究的专业人士，尤其是对微电网感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行综合能源系统规划和优化的企业或机构，帮助他们制定合理的容量配置方案和运行策略，以实现能源高效利用和成本降低。 其他说明：文章不仅介绍了理论概念，还提供了具体的技术实现细节，有助于读者更好地理解和应用于实际项目中。同时强调了在实际应用中应注意的一些关键点，如设备寿命、储能配置敏感性等。

本文研究的是基于贪心算法的黄山景区旅游路线优化设计，目的是为了在有限的时间内，推荐一条能够让游客满意度最高的旅游路线。黄山景区的景点众多且分布分散，因此，传统的旅游路线推荐方法往往无法满足游客的个性化需求，即游览更多的景点，同时考虑到时间和金钱上的预算。为了解决这一问题，作者提出了一个基于游客满意度最大化的旅游路线优化模型，并采用了贪心算法来求解最优旅游路线。 文章通过研究背景部分介绍了黄山景区的基本情况，强调了根据不同游客的个性化需求推荐旅游线路的重要性。现有文献的不足之处在于未能全面考虑游客的时间预算、资金预算、身体状况等多方面约束条件。与以往研究不同，本文不仅考虑了游客的时间和预算，还加入了精力消耗的考虑，这使得推荐的路线更加个性化和实际。 在模型建立部分，文章提出了一系列的假设条件，以便于进行模型的简化和量化分析。这些假设条件包括游客的资源（时间、预算、精力）有限并且可以量化，游客对景点的偏好可以通过分值来量化，景区的交通情况会影响游客的精力消耗和通行时间等。通过这些假设，文章将游客偏好、金钱预算和精力等因素引入到模型中，并且利用贪心算法来模拟计算出使得游客满意度最高的游览路线。 文章的模型假设部分提出了对贪心算法的使用，通过对景点的游览时间和精力消耗进行量化，从而得到了一种新的指标W。这一指标是基于对时间、精力和金钱的加权求和计算得出的。作者强调了精力的主观性，并提出了精力的计算方法，即在游客在景点间的移动过程中，将精力消耗值转化为定量分析，并对不同类型游客人群给予不同的初始值。 在模型的求解部分，文章详细描述了使用贪婪算法对旅游路线进行优化的步骤。通过贪心算法在每个游览日中生成当日的游览路线。接着，提出单位权满意度的概念，通过满意度值与边的权值之间的关系来判断最佳路线。最终，通过动态规划方法来解决这一问题，找出一条在各种约束条件下游客满意度最高的游览路线。 文章还提到了通过查询相连景点之间的游客步行时间和游览时间，结合景点间的高程、直线距离和路程来量化游客的精力。此外，文章还指出了游客的精力值可以根据年龄体能不同给予不同的初始值，并且在模型中还考虑了金钱和精力在不同路线上的影响权重。 文章指出了模型的局限性，比如未考虑天气变化、突发事件等因素，以及旅游时间受限于景区开放时间。但是，总体而言，该模型提供了一种新的旅游路线优化方法，它不仅能够个性化地满足游客的需求，还能够在实际中被应用和检验。 本文提出的基于贪心算法的黄山景区旅游路线优化设计，是一个综合性解决方案，它通过引入多属性评价机制和多约束条件下的贪心算法，有效地优化了游客在黄山景区的旅游路线。这种算法不仅提高了游客的满意度，还能在有限的时间和预算内，使得游客获得最佳的旅游体验。

基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改

2025电赛基于航空大数据的航班延误预测与航线优化系统_航班数据采集_航班延误分析_航线规划_航空公司运营优化_旅客出行建议_实时航班监控_历史数据分析_机器学习预测模型_深度学习算法_大数据.zip 航空运输业作为全球交通系统的重要组成部分，近年来在大数据技术的推动下，已经实现了从传统运营方式向智能运营方式的转变。在此过程中，航班延误预测与航线优化系统成为了研究热点，它们通过分析历史数据与实时数据，不仅为航空公司提供运营优化建议，也为旅客提供了更合理的出行方案。 该系统的核心在于通过大数据技术进行航班数据的采集与处理。数据来源包括但不限于飞行器通讯寻址与报告系统(ACARS)、飞机通信寻址与报告系统(ADS-B)、飞行管理系统(FMS)和多种在线数据服务。这些数据被整理并录入到中心数据库中，为后续的数据分析提供原始素材。 在航班延误分析方面，系统通常会利用历史数据分析和机器学习预测模型来识别导致延误的常见原因，如天气条件、技术故障、空中交通控制和机场容量等。通过应用深度学习算法，系统能够学习并识别出数据中的复杂模式，并提高预测的准确性。这些模型可进行实时监控和历史数据分析，以此来判断某次航班延误的可能性，并给出预测结果。 航线规划是该系统的重要组成部分，它涉及到根据历史数据和当前航班状态对航线进行优化。系统会综合考虑飞行效率、成本、乘客满意度等因素，通过优化算法对航线进行调整，以减少航班延误，提高航班正点率和整体运营效率。 航空公司运营优化是系统的目标之一。通过对航班延误的深入分析，航空公司能够制定出更加合理的航班计划和应对策略，减少因延误造成的损失，提高服务质量。同时，实时航班监控功能使得航空公司能够快速响应航班运行中的各种状况，确保航班安全、高效地运行。 对于旅客出行建议而言，系统能够根据航班的实时状态和预测信息，为旅客提供最合适的出行计划。这不仅能够帮助旅客避免不必要的等待和转机，还能够提升他们的出行体验。 整个系统的设计和实施涉及到多种技术手段和方法，其中机器学习和深度学习是核心技术。机器学习模型通过不断地训练和学习，能够对复杂的数据集进行有效的分析和预测。而深度学习算法更是通过模拟人脑神经网络，能够处理和识别数据中的高级特征，为航班延误预测提供更深层次的见解。 最终，航班延误预测与航线优化系统将大数据技术、机器学习和深度学习算法有机结合，为航空业提供了一套全面的解决方案。这不仅有助于提升航空公司的运营效率和服务水平，也能够为旅客提供更加便捷和舒适的出行体验。

粒子群优化（PSO）技术在舵机系统中的应用，特别是用于优化线性自抗扰控制（LADRC）的参数。舵机系统作为船舶或飞行器的关键执行机构，其性能直接影响整体安全性和稳定性。传统的LADRC虽然表现出色，但在参数固定的情况下缺乏灵活性。PSO作为一种智能搜索算法，能够通过迭代方式找到最佳参数组合，从而提高系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中还展示了大量实验对比，证明了PSO优化后的LADRC在多个方面的显著优势。 适合人群：从事自动化控制、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 提高舵机系统的性能和灵活性；② 在复杂多变的环境中确保系统的稳定性和适应性；③ 探索新型控制算法的应用前景。 其他说明：本文不仅探讨了理论背景，还提供了具体的实验数据支持，有助于读者深入理解和实际应用。

内容概要：本文详细探讨了24V 2000W移相全桥闭环控制仿真模型的设计与优化。首先介绍了移相全桥变换器的基本概念及其在中大功率场合的应用优势。接着阐述了闭环控制的具体实现方法，包括PI控制器的Python代码实现，以及如何通过调整比例和积分系数来稳定输出电压。文中还讨论了在LTspice软件中搭建移相全桥电路模型的关键步骤，如设置电源参数、选择合适的功率开关管和设计变压器参数等。此外，作者分享了在仿真过程中遇到的问题及解决方案，如死区时间的设置、同步整流的影响、输出滤波电感的选择等。最后展示了仿真的结果，包括负载突变时的动态响应和效率曲线。 适合人群：从事电力电子设计的研究人员和技术工程师，尤其是对移相全桥闭环控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高效稳定的24V 2000W移相全桥电源系统的工程师。主要目标是帮助读者理解移相全桥闭环控制的工作原理，掌握仿真建模技巧，解决实际工程中可能出现的技术难题。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的实践经验分享，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时，文中提供的代码片段可以直接用于实验和进一步开发。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab实现Transformer-LSTM结合的多变量回归预测模型。首先，文章解释了Transformer和LSTM各自的特点及其结合的优势，特别是在处理长序列依赖和时间序列数据方面。接着，提供了具体的Matlab代码示例，展示了从数据预处理（如读取Excel文件并转换为数值矩阵）、模型搭建（包括定义Transformer和LSTM层）、训练（采用Adam优化器和动态学习率策略）到评估（使用R²、MAE、RMSE、MAPE等指标）的全过程。此外，还讨论了模型的灵活性，可以通过修改输出层轻松切换为分类或其他类型的预测任务。文中强调了数据质量和特征选择的重要性，并给出了一些优化建议，如引入特征交叉层或使用霜冰优化算法。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，特别是那些希望使用Matlab进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：适用于需要处理多变量时间序列数据的预测任务，如经济趋势预测、工业传感器数据处理、股票市场波动分析等。目标是帮助用户快速上手并有效应用这一强大的预测工具。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还包括详细的注释和图表辅助理解，确保即使是初学者也能顺利运行程序。同时，针对可能出现的问题给出了实用的解决方案，如避免数据归一化的常见错误，以及如何应对特定情况下的模型性能不佳等问题。