Matlab混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码实例（带注释）

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为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

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首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等，研究建立了粮库选址模型；进而考虑带障碍约束条件，采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法，解决了粮库选址问题；最后，以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明，使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性，为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。

蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

从研究地方高校的学科特点入手,探讨"双一流"建设背景下学科群的概念和建设意义,并结合太原理工大学学科群建设的实践提出了学科群构建的若干策略:一是问题导向、任务驱动,二是凝练方向、重点建设,三是经费打包、统一分配,四是推动融合、培育团队,五是完善机制、创新管理,为地方高校推进"双一流"建设提供有益借鉴。

基于17个钻孔和4个探槽的煤层数据及11个勘查区600多个煤芯解吸资料,以0.3 m作为单一煤层厚度的统计下限,采用煤层层数、煤层间距、煤层总厚度来表征黔西比德-三塘盆地煤层群的特征,探讨了各参数之间的相关关系,及煤层层数等值线、煤层间距等值线与煤层甲烷含量等值线之间的空间叠置特征。结果显示:煤层层数越多,煤层间距就越小,煤层厚度就越大,它们之间具有很好的乘幂关系。同时发现煤层层数等值线、煤层间距等值线与煤层甲烷含量等值线分布在空间上高度吻合;在煤层甲烷富集区,甲烷浓度高的区域煤层层数最多,煤层间距最小。由此进一步说明,在煤层群发育区,煤层间距小、砂泥比低、整体煤岩封闭性好导致的煤层之间"叠加"封闭,是煤层气保存的有利条件。

为探讨龙泉煤层气田产甲烷菌群降解烟煤产甲烷的潜力，研究富集并驯化了龙泉煤层气田产甲烷菌群；以龙泉矿烟煤为母质，开展产甲烷菌群降解煤产气的实验室研究以及中试研究。结果表明，龙泉煤层产甲烷菌群经富集驯化后，降解烟煤产甲烷的浓度由8.2%上升至19%，且产气周期缩短。中试试验中，产甲烷浓度最高达27.06%，产甲烷速率达0.159 mL/(g·d)；且在中试发酵产气的衰退期，向发酵罐内添加酵母粉、氮源、磷盐、镁盐、维生素、微量元素，可重新激活产甲烷菌群的活性，使其降解烟煤产甲烷的浓度回升。由此可见，富集驯化龙泉煤层产甲烷菌群可显著提高其降解烟煤产甲烷的能力；在发酵产气衰退期补加营养物质，可以活化产甲烷菌群，恢复其降解烟煤产甲烷的能力。