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matlab二次
优化代码
-VLSpatiotemporalModelling:“推断传播树以指导针对内脏利什曼病和黑热病后皮肤利什曼病的干预措
matlab二次
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推断传播树以量化内脏利什曼病的时空传播 该存储库包含 MCMC 代码和模拟代码,用于估计和模拟 [1] 中描述的个体级空间内核内脏利什曼病传播模型的参数。 先决条件 MATLAB R2017b+ 可从 获得,需要用户许可证。 安装和激活说明: . 运行 MCMC 代码需要以下 MATLAB 工具箱: 优化工具箱 v8.0+ 统计与机器学习工具箱 v11.2+ Julia v1.0.5+,可从 . 安装说明: 。 运行模拟代码需要以下 Julia 包: CSV v0.5.20+ 数据帧 v0.19.4+ 分隔文件 发行版 v0.21.11+ FileIO v1.2.0+ JLD v0.9.2+ JLD2 v0.1.11+ 线性代数 绘图 v0.20.3+ 稀疏数组 统计数据库 v0.32.0+ 数据 MCMC 代码和模拟代码需要无法公开提供的数据集(“data_final.mat”和“data_final2.mat”),因为它们包含个人身份信息。 如果您想获得数据的副本,请首先联系。 用于在其上测试 MCMC 算法的模拟数据和代码将在适当的时候添加到此存储库中。
2022-06-27 19:51:07
3.08MB
系统开源
1
代码 改进非支配邻域免疫算法目标
优化代码
.rar
代码 改进非支配邻域免疫算法目标
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2022-06-10 15:01:07
9KB
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代码 改进非支配邻域免疫算法目标
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代码 改进非支配邻域免疫算法目标
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2022-06-04 18:06:56
8KB
算法
文档资料
代码改进非支配邻域免疫算法目标
代码 基于全染色算法的图
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代码 基于全染色算法的图
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代码 基于全染色算法的图
优化代码
代码 基
2022-06-04 18:06:28
1KB
算法
源码软件
代码基于全染色算法的图优化代码
代码 离散粒子群算法DPSO
优化代码
代码 离散粒子群算法DPSO
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代码 离散粒子群算法DPSO
优化代码
代码 离散粒子群算法DPSO
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代码 离散粒子群算法DPSO
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代码 离散粒子群算法DPSO
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代码 离散粒子群算法DPSO
2022-06-04 18:06:18
4KB
算法
源码软件
代码离散粒子群算法DPSO优化
代码 离散型遗传算法求解组合
优化代码
代码 离散型遗传算法求解组合
优化代码
代码 离散型遗传算法求解组合
优化代码
代码 离散型遗传算法求解组合
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代码 离散型遗传算法求解组合
2022-06-04 18:06:17
20KB
文档资料
代码离散型遗传算法求解组合优化
代码 多目标快速非支配排序遗传算法
优化代码
代码 多目标快速非支配排序遗传算法
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代码 多目标快速非支配排序遗传算法
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代码 多目标快速非支配排序遗传算法
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代码 多目标快速非支配排序遗传算法
2022-06-04 14:05:33
425KB
文档资料
代码多目标快速非支配排序遗传算
最小二乘支持向量机参数
优化代码
代码很齐全,包括用 最小二乘支持向量机进行参数优化,曲线拟合等
2022-05-31 14:26:22
975KB
最小二乘支持向量机
1
88行matlab拓扑
优化代码
-TopOpt:使用Matlab进行拓扑优化设计
88行matlab拓扑
优化代码
TopOpt 用Matlab编写的99行拓扑
优化代码
使用88行代码在MATLAB中进行高效的拓扑优化本页上的Matlab代码旨在用于工程教育。 拓扑优化领域的学生和新手可以在此处找到代码并下载。 可以在结构优化课程中使用这些代码,其中可以分配学生进行扩展,例如多个工况,替代的网格独立方案,被动区域等。 E. Andreassen,A。Clausen,M。Schevenels,BS Lazarov和O. Sigmund,《结构多盘优化》(Struct Multidisc Optim),第43卷,第1页,第88页,“在MATLAB中使用88行代码进行高效的拓扑优化”中讨论了实现的详细信息。 .1-16,(2011)。 可以通过选择以下链接获得修改后的版本:使用PDE过滤器top82.m的实现 使用conv2 Matlab函数top71.m的实现 利用Heaviside投影实现top110.m 使用以下方法获得的设计:top110(300,100,0.5,3,9,3)保存程序,然后在同一目录中启动Matlab。 通过编写示例来运行程序: 'top88(120,
2022-05-27 11:59:42
10KB
系统开源
1
PSO粒子群
优化代码
可以运行粒子群代码 %------进入主要循环,按照公式依次迭代,直到满足精度要求------------ for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness(x(i,:),D)
2022-05-25 11:07:35
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PSO
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