【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip

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

用于求解简谐激励下单自由度系统稳态响应的fortran程序，采用机械阻抗法。

数独生成与求解 记得第一次写数独的算法的时候是在大学期间，那时候闲来无事；在手机上玩着数独游戏，看着自己解不出来的题，想着是不是折腾折腾数独，写出一个求解数独的算法出来。 想到就做，不过最终以失败告终，做到了何种程度已记不清了。 后来，用 c 实现了求解数独的算法；而最近，则是用 Python 重新实现了求解数独的算法并实现了数独生成的算法。 在这里，也是想着介绍我使用 Python 实现的数独求解和数独生成的算法。 数独求解 - sudoku_solving.py 首先说说此算法使用到的数独的机制： 【机制 1】单元格的候选数只有一个时，此单元格的值即为其候选数的值 【机制 2】单元格的其中一个候选数在此单元格所在行/列/3*3小矩阵中唯一时，则此候选数即可确定为此单元格的值 求解步骤： 分别以行/列/3*3小矩阵遍历数独中的所有单元格，根据单元格所在行/列/3*3小矩阵中其余单元格的值

调用 [C,D,rank]=fundam(A_num,A_den) 参见 Execute.m 示例。 A_num, A_den - 两个矩阵，用于设置线性方程组的系数（分子、分母）。 例如1/2*x1-2/3*x2=5/4 3/4*x1+5/7*x2=2/1 A_num=[1 -2 5; 3 5 2] A_den=[2 3 4;4 7 1] 结果分为3类： 1）系统不一致2) 系统是一致的，只有一个通用的解决方案3）系统是一致的，有很多解决方案 求解器的输出是系数 C、D 的矩阵 - Xn 附近的每个系数具有相同的逻辑（分子和分母）。 对于 2) 类别（一种常见的解决方案）C 总是具有对角线形式 例如： 分子C= [1 0 3; 0 1 2] 分母D=[1 1 1; 1 1 5] 方法X1 = 3 X2=2/5 对于3）类别矩阵C，D表示系统的基本解决方案 例如 分子C= [

什么？ 基于JavaScript的迷宫求解器。 为什么？ 因为我可以。 如何？ 通过分析从下拉列表或文件浏览器中选择的图像，我们可以确定墙壁和路径在哪里。 白色（255、255、255、255）是路径，黑色（0、0、0、0）是墙。 起点应该在图像的顶部或左侧，并且应该是顶部或左侧墙上的唯一白色像素。 终点应该在底壁或右壁上，并且应该是底壁或右壁上的唯一白色像素。 我们仅将像素带到您可以转到两个不同方向或只能返回的位置。 途中的像素仅用于计算到下一个节点的距离。 迷宫呈现在画布上，并按比例尺输入中定义的比例尺进行缩放。 迷宫求解和找到的路径呈现在第二个画布上，在播放动画或以其他方法执行另一个求解时会清除该画布。 可以使用方法下拉列表选择寻路方法，并且可以在寻路过程中设置动画，或者等待寻路完成并随后播放动画。 可以加快动画速度，并将动画速度设置为0，动画将停止并且寻路方法将完成求解。

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仿真代码

主要涉及基于RANSAC算法的放射变换的研究，改代码仅完成仿射变换部分

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

精确算法matlab代码 Problem Description 非齐次的三类边值条件的双边值问题 已知精确解，p=1 ,q=0,f=sinπx+cosπx 从Ritz(有限元)法出发，使用Matlab编写代码解决该问题。 M: 区间大小 参考文献请见：两点边值问题的有限元算法_付小龙.pdf 基函数没有选择好 致使效果误差较大，如下图所示: 若将该问题转为经典的一类边值条件的双边值问题，则按照传统的Rizt解法 可得到如下: