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GMM高斯混合模型 GMM的工具箱 功能比较强大，包含三个demo文件。Unzip the file and run 'demo1', 'demo2' or 'demo3' in Matlab.

易语言混合音效源码

rsa与aes混合加密java实现

MATCOM4.5与vc6.0 matlab混合编程，包含使用教程所需文件，以及代码示例

针对目标函数系数和约束条件系数均在椭球扰动集下的不确定多目标线性规划, 提出了椭球扰动集下的鲁棒多目标线性规划问题。基于每个目标均需获得鲁棒解的假设下给出了定理及证明, 以此把原问题转换为具有二阶锥约束的确定性多目标优化问题。设计了一种混合策略求解算法, 整体流程采用多目标遗传算法, 局部采用SOCP优化软件Sedumi进行计算, 从而获得不确定多目标线性规划的鲁棒解集, 并通过数值算例验证了该算法的有效性。

出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其他算法作了比较，试验结果表明，微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。

本书主要介绍如何运用Ma tlab 与C/ C + + 进行混合程序设计。本书全面详细介绍了Ma tlab、C + +、Matcom、Matlab COM Builder、Matlab Engine 及编译Matlab 独立可执行程序等Matlab 混合程序设计的内容。

我们开发了一种混合最小二乘蒙特卡罗偏微分方程 (LSMC-PDE) 方法，用于在随机波动下对资产的百慕大风格期权进行定价。 该算法是为任意数量的资产和波动率过程制定的，我们证明该算法几乎可以肯定地收敛于一类模型。 我们还引入了多级蒙特卡罗/多网格方法来提高算法的计算复杂度。 我们的数值示例侧重于单维 (2d) 和多维 (4d) Heston 模型，并将我们的混合算法与经典 LSMC 方法进行比较。 在每种情况下，我们发现混合算法在估计价格和最佳行使边界方面优于标准 LSMC。

这个简化的Matlab演示代码展示了如何使用Hybrid Firefly –遗传算法解决全局优化问题。 此混合算法是混合萤火虫–遗传算法的简化版本，旨在解决Zervoudakis K.，Tsafarakis S.，Paraskevi-Panagiota S.（2020）提出的一种新的混合萤火虫–遗传算法，用于解决离散产品线设计问题。最佳产品线设计问题。 在：Matsatsinis N.，Marinakis Y.，Pardalos P.（eds）学习和智能优化中。 LION2019。计算机科学讲座，第11968卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23